首页> 外文期刊>Электричество >Оценивание синусоидальной составляющей кратковременно наблюдаемого процесса короткого замыкания
【24h】

Оценивание синусоидальной составляющей кратковременно наблюдаемого процесса короткого замыкания

机译:短路简要观察过程的正弦分量评价

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
       

摘要

Рассмотрена задача выделения ортогональных составляющих тока короткого замыкания, наблюдаемого в течение времени, не превышающего четверти периода частоты сети. Скомпонована структура фильтра ортогональных составляющих того же типа, что и фильтр Фурье, но произвольного порядка. Основной акцент сделан на интервальном анализе процесса короткого замыкания. Интервальный фильтр ортогональных составляющих проходит обучение на имитационной модели наблюдаемого объекта. Обучение совершается в дискретном пространстве, координатами которого служат отсчеты наблюдаемой величины. Примеры относятся к частоте дискретизации 1 кГц, число отсчетов не превышает пяти. На комплексной области отображаются установившиеся процессы короткого замыкания, в то время как наблюдается только начальная часть переходных процессов. Отображаются только те состояния имитационной модели, которые в переходном режиме занимают заданную ячейку дискретного пространства наблюдаемых отсчетов. Сравниваются области отображения одного и того же множества режимов короткого замыкания интервальным фильтром и полученным ранее фильтром ортогональных составляющих произвольного порядка. Расхождение областей позволяет судить о смещении оценки, даваемой неинтер-вальным фильтром. В процессе своего обучения интервальный фильтр способен учесть даже такую трудноуловимую величину, как расхождение между моментом замыкания и последующим моментом считывания значения наблюдаемой величины.
机译:任务被认为是隔离短路电流的正交组件,观察到不超过网络频率周期的四分之一的时间。正交分量滤波器的结构与傅里叶滤波器相同,但是任意顺序。主要重点是在短路过程的间隔分析中进行。正交组件的间隔滤波器在观察到的对象的仿真模型上培训。培训在离散空间中进行,其坐标用作观察到的值的样本。例子属于1 kHz的采样频率,样品的数量不超过五个。复杂区域显示已建立的短路过程,而仅观察到瞬态过程的初始部分。仅显示仿真模型的状态,在转换中占据观察样本的离散空间的给定小区。比较使用间隔滤波器和先前通过任意顺序的正交组件的滤波器进行相同的短路模式的字段。区域之间的差异允许判断非复合滤波器给出的估计的位移。在其训练的过程中,间隔过滤器能够考虑到这种难度的难度作为闭合时刻与所观察值的值之间的差异。

著录项

获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号