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基于传染病模型与卡尔曼滤波的电动汽车非车载充电机网络化计量检定方法
1
作者
杨挺
于洁
+2 位作者
刘文芳
刘博
陈兵
《中国电机工程学报》
北大核心
2025年第S1期127-137,共11页
电动汽车非车载充电机(electric vehicle off-board charger,EVObC)的计量准确性关系到用户充电交易的公平性和电力运营企业的运营效益。针对传统离线抽样检定及在线检定技术无法满足规模化EVObC高效、精准检定的问题,文中提出一种基于...
电动汽车非车载充电机(electric vehicle off-board charger,EVObC)的计量准确性关系到用户充电交易的公平性和电力运营企业的运营效益。针对传统离线抽样检定及在线检定技术无法满足规模化EVObC高效、精准检定的问题,文中提出一种基于传染病模型与卡尔曼滤波的电动汽车非车载充电机网络化计量检定方法(networked metering verification method,NMVM)。首先,创造性地提出以电动汽车(electric vehicle,EV)为参考媒介形成检定关系网络的EVs-EVObCs传染病传播计量检定模型,突破传统检定方法灵活性差的局限;进而,提出基于改进卡尔曼滤波的云端EVObC计量误差(measurement error,ME)求解方法,提升EVObC计量误差辨识准确性;再者,提出基于能量衰减模型的EVObC计量估计校正方法,实现在传染病传播计量检定模型中客观反映EVObC计量误差退化和状态动态变化性,进一步提升计量误差估计精度;最后,采用16 km^(2)区域内124台EVObC真实交互数据进行实验。结果表明,所提方法能够准确识别EVObC计量超差状态,具有EVObC大规模检定快速性和计量误差辨识准确性,并且具备对各类充电桩良好的泛化能力。
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关键词
非车载充电机
电动汽车
传染病模型
卡尔曼滤波
计量检定
计量误差
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职称材料
基于动态采样压缩感知的超谐波监测方法
被引量：
11
2
作者
杨挺
杨风霞
+2 位作者
叶芷杉
李大帅
杨振宁
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第16期6278-6287,共10页
随着电力电子器件向着智能高频化发展以及分布式新能源的大规模并网,超谐波引发的电能质量问题日益凸显,然而,由于超谐波信号非平稳、宽频域等特性导致其监测难度相对较大。因此,该文提出一种基于动态采样压缩感知的超谐波监测方法。在...
随着电力电子器件向着智能高频化发展以及分布式新能源的大规模并网,超谐波引发的电能质量问题日益凸显,然而,由于超谐波信号非平稳、宽频域等特性导致其监测难度相对较大。因此,该文提出一种基于动态采样压缩感知的超谐波监测方法。在采样端,设计动态压缩采样法,对超谐波信号施加柔性时窗,通过引入尺度伸缩因子实现对窗口宽度的反馈型柔性调制。同时,理论证明时窗内超谐波信号的稀疏性,从而突破Nyquist高频采样局限,实现超谐波信号低速动态压缩采样。在重构端,设计变步长稀疏度自估计子空间追踪–动态基追踪(variable step sparsity estimation subspace pursuit-dynamic basis pursuit,VSSESP-DBP)动态重构算法。以变步长稀疏度自估计子空间追踪(variable step sparsity estimation subspace pursuit-dynamic basis pursuit,VSSESP)算法求得初始解,在初始解的基础上,提出动态基追踪(dynamic basis pursuit,DBP)算法,利用信号支撑集的时间相关性,将上一时刻解作为先验信息提升重构信号求解速度,克服了传统算法连续重构时计算复杂度高、实时性差的弊端。最后,采用风电并网模型对超谐波信号实验,测试结果表明,所提方法可实现超谐波的动态监测和精确重构,并且具有信号低采样数据量,重构准确度高和快速性优势。
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关键词
超谐波
动态采样
压缩感知
稀疏变换
重构算法
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职称材料
题名
基于传染病模型与卡尔曼滤波的电动汽车非车载充电机网络化计量检定方法
1
作者
杨挺
于洁
刘文芳
刘博
陈兵
机构
天津大学电气与自动化信息工程学院
河南省计量测试科学研究院
国网河南省电力公司营销服务中心
出处
《中国电机工程学报》
北大核心
2025年第S1期127-137,共11页
基金
河南省重点研发专项项目(241111241900)。
文摘
电动汽车非车载充电机(electric vehicle off-board charger,EVObC)的计量准确性关系到用户充电交易的公平性和电力运营企业的运营效益。针对传统离线抽样检定及在线检定技术无法满足规模化EVObC高效、精准检定的问题,文中提出一种基于传染病模型与卡尔曼滤波的电动汽车非车载充电机网络化计量检定方法(networked metering verification method,NMVM)。首先,创造性地提出以电动汽车(electric vehicle,EV)为参考媒介形成检定关系网络的EVs-EVObCs传染病传播计量检定模型,突破传统检定方法灵活性差的局限;进而,提出基于改进卡尔曼滤波的云端EVObC计量误差(measurement error,ME)求解方法,提升EVObC计量误差辨识准确性;再者,提出基于能量衰减模型的EVObC计量估计校正方法,实现在传染病传播计量检定模型中客观反映EVObC计量误差退化和状态动态变化性,进一步提升计量误差估计精度;最后,采用16 km^(2)区域内124台EVObC真实交互数据进行实验。结果表明,所提方法能够准确识别EVObC计量超差状态,具有EVObC大规模检定快速性和计量误差辨识准确性,并且具备对各类充电桩良好的泛化能力。
关键词
非车载充电机
电动汽车
传染病模型
卡尔曼滤波
计量检定
计量误差
Keywords
electric vehicle off-board chargers(EVObC)
electric vehicle(EV)
epidemic model
Kalman filtering
metrological verification
measurement error(ME)
分类号
TM93 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
基于动态采样压缩感知的超谐波监测方法
被引量：
11
2
作者
杨挺
杨风霞
叶芷杉
李大帅
杨振宁
机构
天津大学电气与自动化信息工程学院
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第16期6278-6287,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFB2403800)
国家自然科学基金项目(61971305)
天津市自然科学基金重点项目(21JCZDJC00640)。
文摘
随着电力电子器件向着智能高频化发展以及分布式新能源的大规模并网,超谐波引发的电能质量问题日益凸显,然而,由于超谐波信号非平稳、宽频域等特性导致其监测难度相对较大。因此,该文提出一种基于动态采样压缩感知的超谐波监测方法。在采样端,设计动态压缩采样法,对超谐波信号施加柔性时窗,通过引入尺度伸缩因子实现对窗口宽度的反馈型柔性调制。同时,理论证明时窗内超谐波信号的稀疏性,从而突破Nyquist高频采样局限,实现超谐波信号低速动态压缩采样。在重构端,设计变步长稀疏度自估计子空间追踪–动态基追踪(variable step sparsity estimation subspace pursuit-dynamic basis pursuit,VSSESP-DBP)动态重构算法。以变步长稀疏度自估计子空间追踪(variable step sparsity estimation subspace pursuit-dynamic basis pursuit,VSSESP)算法求得初始解,在初始解的基础上,提出动态基追踪(dynamic basis pursuit,DBP)算法,利用信号支撑集的时间相关性,将上一时刻解作为先验信息提升重构信号求解速度,克服了传统算法连续重构时计算复杂度高、实时性差的弊端。最后,采用风电并网模型对超谐波信号实验,测试结果表明,所提方法可实现超谐波的动态监测和精确重构,并且具有信号低采样数据量,重构准确度高和快速性优势。
关键词
超谐波
动态采样
压缩感知
稀疏变换
重构算法
Keywords
supraharmonics
dynamic sampling
compressive sensing
sparse transform
reconstruction algorithm
分类号
TM72 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于传染病模型与卡尔曼滤波的电动汽车非车载充电机网络化计量检定方法
杨挺
于洁
刘文芳
刘博
陈兵
《中国电机工程学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于动态采样压缩感知的超谐波监测方法
杨挺
杨风霞
叶芷杉
李大帅
杨振宁
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
11
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