典型文献
基于IPSO-ASTUK的同步相量测量算法
文献摘要：
为了进行快速并高精度的测量及跟踪电力信号的幅值、频率和相角信息,提出一种基于改进粒子群优化算法的自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波(improved particle swarm optimization-adaptive strong tracking unscented Kalman filter,IPSO-ASTUKF)同步相量测量算法.首先利用IPSO-ASTUKF算法的比例采样修正算法参数,构建新的判定变量判定是否发生突变,根据状态变量是否突变自适应计算弱化因子;然后利用建立基波相量状态空间模型进行仿真验证.结果表明,所提算法具有更高的测量精度,在系统参数突变时具有更高的的跟踪速度,使电网拥有更高的稳定性与可靠性.
文献关键词：
改进粒子群优化算法的自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波;同步相量测量;比例采样修正;弱化因子;残差序列
中图分类号：
作者姓名：
张琦
作者机构：
东北电力大学,吉林 吉林 132012
文献出处：
引用格式：
[1]张琦-.基于IPSO-ASTUK的同步相量测量算法)[J].吉林电力,2022(02):21-25,46
A类：
ASTUK,改进粒子群优化算法的自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波,ASTUKF,比例采样修正
B类：
IPSO,同步相量测量,测量算法,相角,improved,particle,swarm,optimization,adaptive,strong,tracking,unscented,Kalman,filter,修正算法,算法参数,定变量,状态变量,自适应计算,弱化因子,基波,状态空间模型,仿真验证,测量精度,系统参数,参数突变,残差序列
AB值：
0.25956
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