作者：席燕辉; 张小东; 李泽文; 赵廷电能质量扩展卡尔曼滤波器最大似然电压暂降检测
摘要：电压暂降是电能质量问题中的一个关键难题。为了更准确地检测电压暂降发生时刻,提出了基于最大似然的自适应扩展卡尔曼滤波EKF-ML(extended Kalman filter based on maximum likelihood)算法的检测方法。首先选取不同的状态向量,在电网信号中建立2种卡尔曼滤波系统模型;其次,利用最大似然自适应优化误差协方差矩阵R和Q以及初始条件参数;最后,引入不同电能质量扰动对电压暂降进行检测证明该方法的有效性。仿真结果表明:在谐波干扰、脉冲干扰以及不同信噪比干扰情况下,EKF-ML算法能实时准确地检测电压暂降起止时间。与已有的传统方法比较,该方法适合于在未知测量噪声的条件下对电压暂降进行检测。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
《电力系统及其自动化学报》（CN：12-1251/TM）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《电力系统及其自动化学报》是中文优秀期刊，天津市一级期刊，被英国科学文摘（SA）、俄罗斯文摘杂志（AJ）、日本科学技术文献社数据库（CBST,JST)、美国乌利希国际期刊指南、中国科学引文数据库等国内外相关数据库收录。
杂志详情
