Advertisement

基于功率和频率波动相位的强迫扰动源定位

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:PDF


简介:
本文提出了一种新颖的方法,利用功率及频率波动的相位信息来精确定位电网中的强迫扰动源。通过分析相位变化模式,该技术能够有效识别干扰事件的位置与原因,增强电力系统的安全性和稳定性。 为了实现电网强迫扰动源的准确快速定位,基于广域测量系统提出了一种通过比较有功功率波动及电压频率波动之间的相位关系来实现扰动源在线监测定位的方法。如果扰动源位于发电机上,则发电机角频率的波动相位会超前于输出电气功率的波动相位且相位差小于90°。在此基础上,根据能量函数以及扰动传播对网络中的支路进行分析,若某支路上有功功率波动及电压频率波动的相位差绝对值小于90°,则该支路上振荡能量流向与有功方向一致,从而可以实现电网扰动源的定位。采用TLS-ESPRIT算法可以直接获取系统稳态时的波动相位,无需判断振荡进入稳态阶段的时间点,并且能够消除瞬态分量以及异常数据的影响。实际算例验证了该方法的有效性和可行性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    本文提出了一种新颖的方法,利用功率及频率波动的相位信息来精确定位电网中的强迫扰动源。通过分析相位变化模式,该技术能够有效识别干扰事件的位置与原因,增强电力系统的安全性和稳定性。 为了实现电网强迫扰动源的准确快速定位,基于广域测量系统提出了一种通过比较有功功率波动及电压频率波动之间的相位关系来实现扰动源在线监测定位的方法。如果扰动源位于发电机上,则发电机角频率的波动相位会超前于输出电气功率的波动相位且相位差小于90°。在此基础上,根据能量函数以及扰动传播对网络中的支路进行分析,若某支路上有功功率波动及电压频率波动的相位差绝对值小于90°,则该支路上振荡能量流向与有功方向一致,从而可以实现电网扰动源的定位。采用TLS-ESPRIT算法可以直接获取系统稳态时的波动相位,无需判断振荡进入稳态阶段的时间点,并且能够消除瞬态分量以及异常数据的影响。实际算例验证了该方法的有效性和可行性。
  • STM32测量跟踪.7z
    优质
    本项目为一个基于STM32微控制器实现的频率测量与相位跟踪系统。通过精确捕捉信号变化,确保了在动态环境中的稳定性能,适用于各种需要高精度频率分析的应用场景。 基于STM32的频率检测采用其自带ADC并通过使用定时器实现。仅供学习参考,严禁商用。
  • apFFT.zip_apFFT_apFFT _校正_校正_site:www.pudn.com
    优质
    apFFT.zip包含一个用于执行快速傅里叶变换(FFT)的程序,可实现频率和相位校正功能。适用于信号处理和分析任务。来自www.pudn.com网站。 FFT和apFFT校正程序可以通过计算获得傅里叶变换的频率校正值、振幅校正值以及初相位校正值。
  • 锚节点WSN智能算法
    优质
    本研究提出了一种创新的无线传感器网络(WSN)智能定位算法,采用多功率移动锚节点技术,显著提升了定位精度和网络效率。 为了降低定位成本并提高定位精度,我们提出了一种使用单个移动锚节点进行未知节点坐标计算的SAPSO-SMPMA算法。该算法通过让一个锚节点在目标区域内游走,并发射不同功率级别的信标信号来实现精确定位。接收这些信号的未知节点利用收到的信息和自适应权重粒子群算法,结合来自多个位置的不同强度信号信息,以精确地计算出自身坐标。 考虑到实际应用中可能存在定位误差的情况,该方法还加入了对锚节点矢量误差进行分析的功能。通过仿真测试发现,在充分考虑了锚节点自身的潜在误差并大幅降低了成本的情况下,本算法仍能保持较高的定位精度,因此被认为是一种实用的解决方案。
  • HMC830噪声低杂散设计
    优质
    本文介绍了一种利用HMC830芯片设计的高性能频率源,该设计显著降低了相位噪声与杂散信号,适用于高精度无线通信系统。 针对频率源的相噪会恶化采样数据的信噪比,而杂散则会降低接收机灵敏度。为此提出了一种低相噪、低杂散的设计方法。该设计采用Hittite公司新推出的集成VCO(压控振荡器)锁相环芯片HMC830,并在供电部分使用多个低噪声稳压芯片,参考频率源则选用Pascall公司的OCXO晶振。此外,环路滤波器被设定为无源四阶设计,并利用Hittite PLL Design软件进行详细规划。同时,在此方案中还引入了C8051F300单片机以实现对锁相环芯片的寄存器操作。 实验结果表明:在鉴相频率设为100 MHz且输出频率设定为1.8 GHz的情况下,整数分频模式下该设计实现了-112.2 dBc/Hz@1 kHz的相位噪声水平及-75.6 dBc的杂散抑制效果。
  • 因数精确测量:MATLAB电压电流差计算
    优质
    本文探讨了利用MATLAB进行单相系统中电压和电流相位差的精准计算方法,并分析其对功率因数及有功、无功功率准确测量的影响。 这款简单的模块能够精确测量单相电源的相位。只需将电路中的电压和电流连接到该模块上,它就能显示两者之间的相位差。此模块可以作为实用工具使用,并且可以在任何Simulink模型中用作子系统。该模块是为离散仿真设计的,在其他领域应用时可能需要进行一些调整。
  • 目标_FDOA_与干_TDOA_
    优质
    本研究探讨了FDOA(多普勒频率变化率)在移动目标定位中的应用,并结合TDOA(到达时间差)技术,提出了一种有效的干扰源识别和定位方法。 在无线通信领域,干扰源定位是一项关键技术,用于识别并追踪影响通信质量的不期望信号来源。“yidongmubiao_FDOA_定位_干扰源定位_TDOA”技术主要探讨了联合使用时差到达(TDOA, Time Difference of Arrival)和频差到达(FDOA, Frequency Difference of Arrival)两种方法来精确地定位移动干扰源。下面将详细介绍这两个概念以及它们在定位中的应用。 **时差到达(TDOA)** TDOA是一种基于多基站接收信号的时间差异确定目标位置的技术。当一个信号同时被两个或更多的接收站捕获时,通过计算信号到达各接收站的时间差可以推算出干扰源的位置。这个过程通常涉及到三角测量,因为信号到达时间差与信号源到各个接收站的距离差成正比。为了准确计算,需要至少三个同步的接收站。 **频差到达(FDOA)** FDOA则侧重于利用信号到达不同接收站的频率差异来定位。由于无线信号在传播过程中会受到多普勒效应的影响,即当发射源与接收器之间有相对速度时接收到的信号频率会发生变化。因此,根据多个接收站接收到的信号频率差可以推断出干扰源的速度和方向,并结合TDOA信息提高定位精度。 **加权最小二乘法** 在实际应用中,由于噪声和其他不确定性因素的影响,TDOA和FDOA的数据处理需要采用有效的方法。加权最小二乘法则是一种能够降低噪声影响、优化定位结果的手段。通过赋予不同观测值不同的权重,在拟合数据时可以提高精度。 **移动干扰源定位** 对于移动干扰源而言,定位算法需考虑目标动态特性。TDOA和FDOA结合使用能提供关于干扰源的位置、速度和方向的三维信息,这对于实时跟踪移动干扰源非常有用。例如在移动通信网络中这种技术可以帮助运营商快速识别并抑制恶意信号,保障网络服务质量。 “yidongmubiao_FDOA_定位_干扰源定位_TDOA”技术通过TDOA和FDOA联合运用,并借助加权最小二乘法实现对移动干扰源的高效、精确定位。这项技术对于现代无线通信环境中的干扰管理和网络优化具有重要意义,有助于提升系统的稳定性和安全性。
  • STM32F4FFT幅值、差分析.zip
    优质
    本项目为一个基于STM32F4微控制器的快速傅里叶变换(FFT)应用,可进行信号的幅值、频率及相位差分析。代码与结果适用于各类信号处理场景。 传统的测量正弦信号参数的方法通常需要将其转换为方波,并且数据不够精确。然而,通过利用STM32F4单片机的强大计算能力以及FFT变换技术,可以直接对正弦信号进行准确的测量。这种方法具有更高的精度和可靠性。 不过需要注意的是,在使用STM32F4时,当信号频率超过200KHz之后误差会逐渐增加。我使用的显示设备是7针OLED屏幕,并且程序适用于大多数F4系列板子。尽管如此,对于F1系列的板子来说可能需要进行一些调整。 目前我已经将此程序应用于实际项目中,因此可以保证其可靠性。如果你有任何疑问或建议,请随时在评论区留言交流。
  • _计算_GARCH模型_garch_garch_
    优质
    简介:本文探讨了波动率的概念与重要性,并详细介绍了GARCH模型在金融时间序列中用于预测和计算波动率的应用方法。 计算波动率可以基于GARCH模型进行,该方法涉及四个数据集的应用。大家可以尝试一下这种方法。
  • 最大跟踪技术
    优质
    本研究提出了一种基于扰动法的最大功率跟踪技术,旨在提高光伏系统在非理想条件下的能量转换效率,通过动态调整工作点来追踪最大功率点。 光伏发电扰动法最大功率追踪可以通过MATLAB和Simulink工具实现。