一种基于改进强跟踪滤波原理的电压暂降快速检测方法技术

本发明专利技术公开一种基于改进强跟踪滤波原理的电压暂降快速检测方法，涉及电压暂降检测领域，旨在解决均方根电压暂降检测算法不能准确地确定暂降的起始和终止时间，也不会给出相位角的跳跃的问题，包括以下步骤：根据获取的电压信号构建强跟踪滤波器模型，并将强跟踪滤波器模型代入至改进强跟踪滤波算法中进行计算；根据次优渐消因子的突变时刻，确定基波电压实际暂降和恢复时间；计算求解基波电压信号的幅值和相角，确定其暂降深度和相角跳变角。本发明专利技术的一种基于改进强跟踪滤波原理的电压暂降快速检测方法，检测准确度高，具有很好的电压暂降检测效果。暂降检测效果。暂降检测效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进强跟踪滤波原理的电压暂降快速检测方法


[0001]本专利技术涉及电压暂降检测领域，具体涉及一种基于改进强跟踪滤波原理的电压暂降快速检测方法。

技术介绍

[0002]晃电故障是指某一个电网受到雷击、刮风、短路等因素而使电网出现短时间的故障导致了电网电压出现明显的波动、闪变或者短时间失电又迅速恢复的现象。因此，电压暂降是晃电故障的典型特性，则可通过对电压暂降的检测，进而可识别晃电故障的发生，为后续治理奠定基础。
[0003]均方根(Root Mean Square，RMS)电压暂降检测技术是电压暂降检测的最直接和最直观的方法之一；然而，这种方法在测量出正确暂降深度之前，将有一段过渡阶段，是因为暂降前的数据导致的。在过渡期间检测到的有效值范围是在暂降前的正常电压的有效值与暂降后的有效值的范围内，此外，过渡期也会减少凹陷持续时间；从而得出，运用有效值法得到的暂降持续时间几乎比实际暂降短一个周期；弊端在于不能准确地确定暂降的起始和终止时间，也不会给出相位角的跳跃。
[0004]在中国专利文献上公开的“电压暂降发生器及电压暂降控制系统”，其授权公告号为CN109839524B，提供了一种电压暂降发生器及电压暂降控制系统，涉及电压暂降
，包括：电压控制模块、参考电压生成模块、信号调理模块、突变信号生成模块、调制模块和计算模块；但是该专利并未提出具体的检测算法。

技术实现思路

[0005]本专利技术解决了均方根电压暂降检测算法不能准确地确定暂降的起始和终止时间，也不会给出相位角的跳跃的问题，提出一种基于改进强跟踪滤波原理的电压暂降快速检测方法，检测准确度高，具有很好的电压暂降检测效果。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：一种基于改进强跟踪滤波原理的电压暂降快速检测方法，包括以下步骤：S1，根据获取的电压信号构建强跟踪滤波器模型，并将强跟踪滤波器模型代入至改进强跟踪滤波算法中进行计算；S2，根据次优渐消因子的突变时刻，确定基波电压实际暂降和恢复时间；S3，计算求解基波电压信号的幅值和相角，确定其暂降深度和相角跳变角。
[0007]本专利技术中，强跟踪滤波算法是一种用于非线性系统故障诊断的参数估计方法，以扩展Kalman滤波器为基础，并引入了时变的次优渐消因子，同时由于状态预测误差协方差阵和增益矩阵能够实现在线调整，所以能够有效解决Kalman滤波器对模型参数和初值设定敏感以及易发散的问题；但是强跟踪滤波算法由于对判断滤波发散的阈值设置较小，以较大概率产生渐消因子而容易导致对滤波增益过调节，导致对状态估计不够平滑，使其对电压暂降的实际检测效果较差。所以在分析强跟踪滤波算法运行机理的基础上，引入了针对
系统噪声的滑动平均滤波算法，并对渐消因子的求解过程做出了优化，提出了一种改进的强跟踪滤波算法，提高了判断滤波发散的阈值，有效降低了误判滤波发散的概率，能够有效弥补其由于过调节，导致其跟踪进度差，对状态估计调节不平滑的缺点；该改进的强跟踪滤波算法具有很好的电压暂降检测效果。
[0008]作为优选，所述改进强跟踪滤波算法包括：对系统噪声q(k)，进行在线估计，系统噪声q(k)具体为；其中，F为转换矩阵，为k时刻的状态估计值；在对系统噪声q(k)做无偏估计的基础上，对过程噪声协方差矩阵Q
k
进行无偏估计。
[0009]本专利技术中，对于改进的强跟踪滤波算法，对系统噪声进行在线估计，并在对系统噪音做无偏估计的基础上，对过程噪声协方差矩阵进行无偏估计。
[0010]作为优选，所述改进强跟踪滤波算法还包括：提高滤波发散的阈值，将滤波发散的阈值提高为：3HP
k+1
H+R其中，H为观测矩阵，P
k+1
为(k+1)时刻的估计误差协方差矩阵，R为观测噪声协方差矩阵。
[0011]本专利技术中，由于系统运行在正常情况下，有较大的可能性会导致滤波发散，所以在改进强跟踪滤波算法中增高了判断滤波发散的阈值。
[0012]作为优选，所述步骤S2包括：S21，选择状态变量初始值估计误差协方差阵初值P(0∣0),过程噪声协方差阵Q0，观测噪声协方差阵R以及对应弱化因子β，遗忘因子ρ；S22，根据电压信号计算出(k+1)时刻的状态预估值和残差γ(k+1∣k)，并计算出次优渐消因子λ(k+1)。
[0013]本专利技术中，首先，确定各个变量的初始量，然后计算出次优渐消因子λ(k+1)。
[0014]作为优选，所述步骤S3包括以下步骤：S31，计算(k+1)时刻的预测误差协方差阵P(k+1∣k)，根据P(k+1∣k)计算得到(k+1)时刻的卡尔曼增益K(k+1)；S32，计算(k+1)时刻的状态估计值x(k+1∣k+1)以及(k+1)时刻的估计误差协方差矩阵P(k+1∣k+1)；S33，计算(k+1)时刻的系统噪声误差q(k+1)以及系统噪声误差的平均值S34，计算基波电压信号的幅值和相角。
[0015]本专利技术中，依次计算出(k+1)时刻的卡尔曼增益K(k+1)、(k+1)时刻的估计误差协方差矩阵P(k+1∣k+1)、系统噪声误差的平均值
[0016]作为优选，所述基波电压信号的幅值和相角的计算公式为：
其中，x1(k)，x2(k)为对应基波电压与其对应的正交电压信号，U1(k)为基波电压信号的幅值，为基波电压信号的相角。
[0017]本专利技术通过计算出基波电压信号的幅值和相角，确定暂降深度和相角跳变角。
[0018]本专利技术具有如下的有益效果：1、本专利技术涉及的一种基于改进强跟踪滤波原理的电压暂降快速检测方法，检测准确度高，具有很好的电压暂降检测效果；2、本专利技术涉及的一种改进的强跟踪滤波算法，提高了判断滤波发散的阈值，有效降低了误判滤波发散的概率，能够有效弥补其由于过调节导致其跟踪进度差，对状态估计调节不平滑的缺点。
附图说明
[0019]图1是本专利技术实施例一种基于改进强跟踪滤波原理的电压暂降快速检测方法的流程图。
具体实施方式
[0020]为使本专利技术的目的、技术方案以及优点更加清楚明白，下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步详细说明，应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅是本专利技术的一种最佳实施例，仅用以解释本专利技术，并不限定本专利技术的保护范围，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0021]实施例：本实施例提出一种基于改进强跟踪滤波原理的电压暂降快速检测方法，参考图1，包括以下多个步骤。
[0022]步骤S1，根据获取的电压信号构建强跟踪滤波器模型，并将强跟踪滤波器模型代入至改进强跟踪滤波算法中进行计算。
[0023]首先需要根据电压信号的离散形式构建对应滤波器模型：滤波器模型是指包含了直流分量、基波和谐波分量的强跟踪滤波模型。将电压信号写做如下所示的离散形式：其中，ω0为电网的基波电压频率，在本实施例中，默认为50Hz；U0(k)为直流偏移量；U
n
(k)为基波(n＝本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进强跟踪滤波原理的电压暂降快速检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，根据获取的电压信号构建强跟踪滤波器模型，并将强跟踪滤波器模型代入至改进强跟踪滤波算法中进行计算；S2，根据次优渐消因子的突变时刻，确定基波电压实际暂降和恢复时间；S3，计算求解基波电压信号的幅值和相角，确定其暂降深度和相角跳变角。2.根据权利要求1所述的一种基于改进强跟踪滤波原理的电压暂降快速检测方法，其特征在于，所述改进强跟踪滤波算法包括：对系统噪声q(k)，进行在线估计，系统噪声q(k)具体为；其中，F为转换矩阵，为k时刻的状态估计值；在对系统噪声q(k)做无偏估计的基础上，对过程噪声协方差矩阵Q
k
进行无偏估计。3.根据权利要求1或2所述的一种基于改进强跟踪滤波原理的电压暂降快速检测方法，其特征在于，所述改进强跟踪滤波算法还包括：提高滤波发散的阈值，将滤波发散的阈值提高为：3HP
k+1
H+R其中，H为观测矩阵，P
k+1
为(k+1)时刻的估计误差协方差矩阵，R为观测噪声协方差矩阵。4.根据权利要求1或2所述的一种基于改进强跟踪滤波原理的电压暂降快速检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：张冲标，陈金威，钱辰雯，葛琪，程振龙，胡晟，张珺，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司嘉善县供电公司，
类型：发明
国别省市：