谐波状态估计,harmonic state estimation
1)harmonic state estimation谐波状态估计
1.Study of phasor measurements based power systemharmonic state estimation algorithm;基于相量量测的电力系统谐波状态估计算法的研究
2.The paper not only extend the observability analysis algorithm of traditional power flow state estimation techniques toharmonic state estimation field, but also provides measurement matrix search algorithm based on dependency theory and logic discrimination .主要介绍了电力系统谐波状态估计技术的可观性分析理论、质量评估算法以及实际应用情况。
3.The text firstly gets the harmonic distribution of the entire electric network withharmonic state estimation (HSE) method, it is enough to locate the harmonic sources.本文采用谐波状态估计方法先得到整个电网谐波分布的估计值,然后用估计结果判断实际谐波源的位置;结合监视控制和数据收集(SCADA—Supervisory Control and Data Acquisition)系统,为实现电网谐波的实时监控提供了基础。
英文短句/例句
1.Error Analysis in Harmonic State Estimation of Power System Based on the Statistical Approach基于统计方法的电网谐波状态估计误差分析
2.A method for considering parameter errors in power system harmonic state estimation一种计及参数误差的电网谐波状态估计方法
3.Harmonic State Estimation of Singular Value Decomposition-based and Harmonic Source Location Research;基于奇异值分解算法的谐波状态估计及谐波源定位的研究
4.Study on Harmonic State Estimation Algorithm Based on Phasor Measurement基于相量量测的电力系统谐波状态估计算法研究
5.Harmonic State Estimation of Power System Based on Total Least Squares and Its Error Analysis基于总体最小二乘法的电网谐波状态估计及误差分析
6.A new technology to assess long-span bridge condition based on harmonic analysis via interpolated fast Fourier transform基于插值fast Fourier transform谐波分析的桥梁状态评估方法
7.Study on the Application of Kalman Filtering State for Seam-tracking;焊缝跟踪Kalman滤波状态估计应用研究
8.Vehicle driving state estimation based on extended Kalman filter基于扩展Kalman滤波的汽车行驶状态估计
9.Application of dynamic Kalman filtering in state estimation of navigation test动态卡尔曼滤波在导航试验状态估计中的应用
10.Filter Algorithm of Bayesian State Estimation Using Piecewise Constant基于分段常值的贝叶斯状态估计滤波算法
11.State Estimation of Power System Based on Kalman Filtering Method under Colored Noise有色噪声下卡尔曼滤波的状态估计算法研究
12.State Estimation with Colored Noise Based on Burg Algorithm and Kalman Filter基于Burg算法与卡尔曼滤波的有色噪声状态估计
13.Vehicle nonlinear state estimation based on strong tracking filter基于强跟踪滤波的车辆非线性状态估计
14.Estimation of State of Charge for Storage Battery Based on Robust H_∞ Filter基于鲁棒H_∞滤波的蓄电池荷电状态估计
15.A Fast Estimating Linear/Nonlinear Condition Particle Filter一种快速估计线性非线性状态的粒子滤波器
16.Application of Improved Particle Filter Algorithm in Target State Estimation改进粒子滤波算法在目标状态估计中的应用
17.Assessing Harmonic Impedance by Synchronously Layered Distortion Waves;基于畸变波形同步分层估计谐波阻抗
18.MIMU/Magnetometer attitude estimation filtering algorithm based on state constraint基于状态约束的MIMU/磁强计组合姿态估计滤波算法
相关短句/例句
inter-harmonic estimation间谐波估计
3)estimation[英][,est?"me??n][美]["?st?"me??n]状态估计
1.Operationestimation of the uasb reactor based on a fuzy comprehensive evaluation model;基于模糊综合评判模型的UASB反应器运行状态估计
2.The problem of stateestimation for systems with uncertainties of unknown bound can be treated as determinant systems via ascribing uncertainty to disturbance.对于具有参数摄动但其摄动范围未知的动态系统的状态估计问题 ,通过把参数摄动归并到扰动中去 ,则可作为确定性系统对待 。
4)state estimation状态估计
1.Research and analysis on algorithm ofstate estimation of AC/DC systems;交直流混合系统状态估计算法研究与分析
2.Fast decoupling method forstate estimation with PMU measurements;计及PMU量测信息的状态估计快速解耦新方法
3.A new algorithm for the distributedstate estimation of power systems;一种新的分布式电力系统状态估计算法
5)state estimate状态估计
1.Based on KCL this article puts forward a new solution for measurement processing instate estimate,bad data check and identification and auxiliary bus replacement of electric power systems.依据基尔霍夫电流定律(KCL),通过模拟人的思维推理过程,提出了一种状态估计量测创建与回分、坏数据检测和辨识、自动旁母替代的新方案。
2.The equations of probabilisticstate estimate algorithm are ascertained based on the weighted least squaresstate estimate algorithm.从城市高压电网的实际特点出发,将量测量看作随机变量,一段时间内的波动特性用统计数字特征描述;在加权最小二乘(WLS)状态估计基础上,确定了相关算式,形成概率状态估计算法。
3.Simulations also show that the method is applicable to a number of engineering problems forstate estimate and parameter identification.其结果表明，对参数突变的系统，应用该方法进行状态估计或参数辨识，具有很好的跟踪突变参数的效果。
6)status estimation状态估计
1.The simulation results indicates that this method can not only solve the combination explosion problem of calculation caused by traditional method, but also get more accuracy and creditability in maneuver targetstatus estimation.仿真结果表明,此方法不仅可以解决传统方法带来的计算量组合爆炸问 题,而且对于机动目标的状态估计有较高的精度和可信度。
2.As a result the discrimination between the fusion track and the real track becomes smaller and thestatus estimation of the target gets more accurate.通过红外高精度的角度测量和雷达高精度的距离测量的融合 ,减小了系统融合航迹同真实航迹间的误差 ,给出了对目标航迹的精确状态估
3.Considering meshed network of distribution feed lines and node zero injection,we put forward a algorithm ofstatus estimation based on branch currents.提出考虑配电馈线环网和节点零注入的基于支路电流的状态估计算法。
延伸阅读
分散系统的状态估计对分散系统中受噪声干扰的状态量在一定的统计意义下作出最优估计的信息处理技术，简称分散状态估计或分散卡尔曼滤波。对含有随机扰动和测量噪声的分散系统进行控制,要解决两个问题：一是状态估计,一是最优控制。对于这类系统用集中的方法进行状态估计和最优控制是有困难的。通常是把大系统分解为若干子系统用分散的方法解决。这就出现了分散状态估计问题。在有些要求进行状态估计的应用场合，用整体卡尔曼滤波时要求的计算量过大，集中信息有实际困难，可以人为地将问题转换为分散滤波来解决。受噪声干扰的状态量是个随机量，不可能测得精确值，但可对它进行一系列观测，并依据一组观测值，按某种统计观点对它进行估计。使估计值尽可能准确地接近真实值，这就是最优估计。真实值与估计值之差称为估计误差。若估计值的数学期望与真实值相等，这种估计称为无偏估计。估计值的方差越小，表示估计值取其数学期望的概率越大。因此，分散系统状态估计问题就是：设计一个分散滤波器，它由若干个局部滤波器组成，每一局部滤波器均有自已的输入，要求确定各局部滤波器的输出，使某种整体的性能指标为最小（见图）。图中局部滤波器的输入y包括系统模型数据和在线测量数据。局部滤波器的输出 憫即为状态估计，它是无偏估计。x为状态量，u为从其他子系统来的耦合量。图为两个子系统的情况。通常，人们常用估计误差的方差作为整体的性能指标。所选用的滤波器的信息结构不同就构成不同的滤波器。信息结构是完全集中模式时,对应的滤波器称为整体卡尔曼滤波器。这时没有信息流的约束，可利用系统模型和在线信息的全部数据，因而滤波性能最好。性能指标值记为JG。但除非确能实现集中模式，否则它只能作为与其他型式滤波器进行比较的标准。当信息结构是完全分散时,对应的滤波器称为确实局部无偏滤波器。这时只采用描述本子系统模型的信息和在线信息，各局部滤波器之间没有信息交换。这种滤波器的结构简单，要求的信息量最少。但滤波性能因缺少整体信息而下降。性能指标值记为JSLU。当局部滤波器可使用整体系统模型信息但只能用本局部滤波器在线信息时，对应的滤波器称为局部化整体动态滤波器。这种滤波器因使用整体模型信息，性能较好，但滤波器复杂，不易实现，而且需要有一个大容量的数据库，用以存储整体系统模型的数据。性能指标记为JLGD。一种较可取的信息结构是允许局部滤波器之间有部分信息交换(图中用s表示),即在确实局部无偏滤波器的基础上扩充各局部滤波器占有的信息，互相交换彼此的输入和输出值。对应的滤波器称为扩充确实局部无偏滤波器。这样既能基本上保持确实局部无偏滤波器的结构简单,又能适当改善滤波性能。性能指标记为JESLU。比较上面四种滤波器的性能可得JG≤JLGD≤JSLU，JG≤JESLU≤JSLU。至于选择JLGD还是JESLU，则取决于系统的特点和扩充时提出的特定要求。计算最优分散滤波器如不用简化模型是很困难的，因为这时会产生二次推测现象(见大系统分散控制理论)。求解方法通常与标准卡尔曼-布什滤波方法相似。先根据所选的信息结构简化模型，写出并求解卡尔曼滤波方程，再通过解矩阵黎卡提方程而求得滤波增益表示式中的估计误差协方差矩阵。但这样得到的结果是次优的。还有一种颇有吸引力的整体滤波器的分散算法，它使用一种递阶结构。在线性高斯情况下，利用整体滤波器的递推性质和正交投影的方法，对低阶子系统依次逐个地进行正交化计算。利用这样的逐次正交化程序，可节省大量的计算量。系统维数越高作用越显著。参考书目M.G.辛格著，李敉安、邝硕等译，陈珽校：《大系统的动态递阶控制》，科学出版社，北京，1983。（M.G.Singh， Dynamical Hierarchical Control， North-Holland Publ.Co., Amsterdam, 1980.）
