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基于无迹变换强跟踪滤波的发电机动态状态估计
被引量：
16
1
作者
孙国强
黄蔓云
+3 位作者
卫志农
孙永辉
臧海祥
倪明
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第3期615-623,共9页
由于同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)测得数据中存在误差和噪声,无法直接作为调度和控制的参考数据。提出一种基于无迹变换强跟踪滤波(unscented transformation strong tracking filter,UTSTF)的发电机动态状态估计。...
由于同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)测得数据中存在误差和噪声,无法直接作为调度和控制的参考数据。提出一种基于无迹变换强跟踪滤波(unscented transformation strong tracking filter,UTSTF)的发电机动态状态估计。该方法利用对称采样策略进行sigma点采样,通过引入渐消因子来修正预测协方差矩阵,在线调整增益矩阵,滤波得到动态过程中发电机状态变量的估计值。算例结果表明,UTSTF无论在跟踪速度、精度以及对噪声的鲁棒性能上较无迹卡尔曼滤波和强跟踪滤波均有所提高。
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关键词
动态状态估计
发电机
机电暂态
无迹变换强跟踪滤波
鲁棒性
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职称材料
UTSTF锂离子电池时变参数估计与故障诊断
被引量：
7
2
作者
葛云龙
陈自强
郑昌文
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期1223-1230,共8页
针对锂离子电池的参数偏差型故障诊断问题,提出基于无迹变换强跟踪滤波器(UTSTF)的电池时变参数估计与故障诊断方法.建立电池的开路电压(OCV)-荷电状态(SOC)特性曲线与一阶等效电路模型;将电池参数加入状态变量,建立状态与参数的联合状...
针对锂离子电池的参数偏差型故障诊断问题,提出基于无迹变换强跟踪滤波器(UTSTF)的电池时变参数估计与故障诊断方法.建立电池的开路电压(OCV)-荷电状态(SOC)特性曲线与一阶等效电路模型;将电池参数加入状态变量,建立状态与参数的联合状态空间方程,通过UTSTF算法得到电池参数的实时估计结果,并根据估计值设计故障诊断算法流程;以电池内部的接触型故障与扩散型故障为例,在变温环境下模拟故障发生并进行电池充放测试,得到电池参数在UTSTF与无迹卡尔曼滤波(UKF)下估计值与真实值的对比.实验结果表明,所提方法对于电池故障参数具有良好的跟踪效果、较高的估计精度与诊断可靠性.
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关键词
锂离子电池
时变参数
无迹变换强跟踪滤波
器(UTSTF)
故障诊断
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职称材料
题名
基于无迹变换强跟踪滤波的发电机动态状态估计
被引量：
16
1
作者
孙国强
黄蔓云
卫志农
孙永辉
臧海祥
倪明
机构
可再生能源发电技术教育部工程研究中心(河海大学)
国网电力科学研究院
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第3期615-623,共9页
基金
国家自然科学基金项目(51277052
51107032
1104045)~~
文摘
由于同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)测得数据中存在误差和噪声,无法直接作为调度和控制的参考数据。提出一种基于无迹变换强跟踪滤波(unscented transformation strong tracking filter,UTSTF)的发电机动态状态估计。该方法利用对称采样策略进行sigma点采样,通过引入渐消因子来修正预测协方差矩阵,在线调整增益矩阵,滤波得到动态过程中发电机状态变量的估计值。算例结果表明,UTSTF无论在跟踪速度、精度以及对噪声的鲁棒性能上较无迹卡尔曼滤波和强跟踪滤波均有所提高。
关键词
动态状态估计
发电机
机电暂态
无迹变换强跟踪滤波
鲁棒性
Keywords
dynamic state estimation（DSE）
synchronous machine
electromechanical transient process
unscented transformation strong tracking filter（UTSTF）
robustness
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
UTSTF锂离子电池时变参数估计与故障诊断
被引量：
7
2
作者
葛云龙
陈自强
郑昌文
机构
上海交通大学海洋工程国家重点实验室高新船舶与深海开发装备协同创新中心
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期1223-1230,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51677119)
文摘
针对锂离子电池的参数偏差型故障诊断问题,提出基于无迹变换强跟踪滤波器(UTSTF)的电池时变参数估计与故障诊断方法.建立电池的开路电压(OCV)-荷电状态(SOC)特性曲线与一阶等效电路模型;将电池参数加入状态变量,建立状态与参数的联合状态空间方程,通过UTSTF算法得到电池参数的实时估计结果,并根据估计值设计故障诊断算法流程;以电池内部的接触型故障与扩散型故障为例,在变温环境下模拟故障发生并进行电池充放测试,得到电池参数在UTSTF与无迹卡尔曼滤波(UKF)下估计值与真实值的对比.实验结果表明,所提方法对于电池故障参数具有良好的跟踪效果、较高的估计精度与诊断可靠性.
关键词
锂离子电池
时变参数
无迹变换强跟踪滤波
器(UTSTF)
故障诊断
Keywords
li-ion battery
time-varying parameter
unscented transformation of strong tracking filter（UTSTF）
fault diagnosis
分类号
U163 [交通运输工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于无迹变换强跟踪滤波的发电机动态状态估计
孙国强
黄蔓云
卫志农
孙永辉
臧海祥
倪明
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
16
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
UTSTF锂离子电池时变参数估计与故障诊断
葛云龙
陈自强
郑昌文
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
7
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职称材料
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