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一种基于自适应卡尔曼滤波的低频振荡模态参数辨识方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应卡尔曼滤波的低频振荡模态参数辨识方法,用于解决电力系统低频振荡模态参数识别问题。本发明的具体实施步骤如下:首先,通过对低频振荡信号的分析,结合其自身的特点,建立了状态分量包含待辨识参数的状态空间模型;在此基础上,考虑到系统噪声和量测噪声协方差的时变性,通过运用自适应技术实现了对噪声协方差的动态估计;最后,结合卡尔曼滤波方法实现了对低频振荡模态参数的有效辨识。算例分析表明了本发明的有效性和实用性。

著录项

  • 公开/公告号CN106786561B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-06-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 河海大学;

    申请/专利号CN201710091562.5

  • 申请日2017-02-20

  • 分类号

  • 代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人李玉平

  • 地址 211100 江苏省南京市江宁区佛城西路8号

  • 入库时间 2022-08-23 10:35:23

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-06-18

    授权

    授权

  • 2017-06-23

    实质审查的生效 IPC(主分类):H02J3/00 申请日:20170220

    实质审查的生效

  • 2017-06-23

    实质审查的生效 IPC(主分类):H02J 3/00 申请日:20170220

    实质审查的生效

  • 2017-05-31

    公开

    公开

  • 2017-05-31

    公开

    公开

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