CN115480203A - 一种电流互感器误差状态在线定量评估方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种电流互感器误差状态在线定量评估方法及系统,该方法包括:获取变电站各线路电流互感器的二次输出数据,并通过LMS自适应滤波算法进行预处理;基于同相电流互感器间的物理关系,建立电流互感器个体误差与电流测量值间的量化关系;对监测数据集进行特征提取,根据特征参量数据边界,筛选正常的电流互感器;计算各相电流数据对于正常特征参量的贡献指标,根据贡献指标最小的相电流确定电流误差真值,并构造电流互感器误差评估方程;通过最小二乘法解析误差评估方程,求解电流互感器个体误差。通过该方案可以实现电流互感器计量误差的定量评估,在保障评估结果准确可靠的同时,提高了电流互感器误差状态在线评估效率。
Description
技术领域
本发明属于电力监测领域,尤其涉及一种电流互感器误差状态在线定量评估方法及系统。
背景技术
电流互感器(Current transformers,即CT)是电力系统中的重要测量设备。其一次绕组串联在输变电主回路内,二次绕组则根据不同要求,分别接入测量仪表、继电保护或自动装置等设备,用于将一次回路的大电流变化为二次侧小电流,供测控保护计量设备安全采集。保障其准确可靠对于电力系统的安全运行、控制保护、电能计量、贸易结算具有重大意义。
目前,电流互感器误差评估通常采用离线校验或者在线校验的方法,具体通过直接比对法得到电流互感器的比差和角差。然而,这类方法由于校验周期较长、现场接线复杂,致使工作效率偏低。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供了一种电流互感器误差状态在线定量评估方法及系统,用于解决现有电流互感器误差状态评估效率低的问题。
在本发明实施例的第一方面,提供了一种电流互感器误差状态在线定量评估方法,包括:
获取变电站同一节点下各线路电流互感器的二次输出数据,通过LMS自适应滤波算法对所述二次输出数据进行预处理,得到监测数据集;
基于同相电流互感器间的物理关系,根据监测数据集建立电流互感器个体误差与电流测量值之间的量化关系;
基于三相电流互感器内的物理关系,对监测数据集进行特征提取,并根据特征参量数据边界,筛选出判定结果为正常的电流互感器;
任选一组正常的电流互感器,计算各相电流数据对于正常特征参量的贡献指标,选取贡献指标最小的相电流来确定电流误差真值,并构造电流互感器误差评估方程;
通过最小二乘法解析所述误差评估方程,求解电流互感器个体误差。
在本发明实施例的第二方面,提供了一种电流互感器误差状态在线定量评估系统,包括:
预处理模块,用于获取变电站同一节点下各线路电流互感器的二次输出数据,通过LMS自适应滤波算法对所述二次输出数据进行预处理,得到监测数据集;
误差量化模块,用于基于同相电流互感器间的物理关系,根据监测数据集建立电流互感器个体误差与电流测量值之间的量化关系;
特征提取与筛选模块,用于基于三相电流互感器内的物理关系,对监测数据集进行特征提取,并根据特征参量数据边界,筛选出判定结果为正常的电流互感器;
评估方程构建模块,用于任选一组正常的电流互感器,计算各相电流数据对于正常特征参量的贡献指标,选取贡献指标最小的相电流来确定电流误差真值,并构造电流互感器误差评估方程;
误差求解模块,用于通过最小二乘法解析所述误差评估方程,求解电流互感器个体误差。
在本发明实施例的第三方面,提供了一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例第一方面所述方法的步骤。
在本发明实施例的第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例第一方面提供的所述方法的步骤。
本发明实施例中,通过对电流互感器个体误差与电流测量值之间进行量化,筛选出评估正常的电流互感器后,确定电流误差真值来构造电流互感器误差评估方程,解析误差评估方程即可得到电流互感器个体误差。从而能够对电流互感器计量误差进行定量评估,保障评估结果的合理性和准确性,并能提升误差评估效率。同时,摆脱了对停电和实物标准器的依赖,可适用于不同原理或准确度等级的电流互感器,减少电流互感器误差越限运行时间,有利于指导电流互感器检测工作,并保证电能计量的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单介绍,显而易见地,下面描述的附图仅仅是本发明的一些实施例,对本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获取其他附图。
图1为本发明一个实施例提供的一种电流互感器误差状态在线定量评估方法的流程示意图;
图2为本发明一个实施例提供的变电站内接线示意图;
图3为本发明一个实施例提供的一种电流互感器误差状态在线定量评估系统的结构示意图;
图4为本发明的一个实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而非全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
应当理解,本发明的说明书或权利要求书及上述附图中的术语“包括”以及其他相近意思表述,意指覆盖不排他的包含,如包含一系列步骤或单元的过程、方法或系统、设备没有限定于已列出的步骤或单元。此外,“第一”“第二”用于区分不同对象,并非用于描述特定顺序。
请参阅图1,本发明实施例提供的一种电流互感器误差状态在线定量评估方法的流程示意图,包括:
S101、获取变电站同一节点下各线路电流互感器的二次输出数据,通过的LMS自适应滤波算法对所述二次输出数据进行预处理,得到监测数据集;
所述二次输出数据为电流互感器上二次线圈测得的二次电流值,可以通过测量仪表获得相应电流互感器的二次输出数据。
LMS(Least Mean Square,即最小均方)自适应滤波算法为一种线性自适应滤波算法,能够自适应滤除噪声,其性能参数主要包括有步长因子、滤波器权系数等。
具体的,通过小波变换分离出不同尺度下的噪声分量作为自适应滤波器的输入信号;
基于改进步长因子后的LMS自适应算法,设定当均方误差最小时,误差输出信号逼近有用信号,并实时自动调节滤波器组的权系数,从而实现最优滤波,得到平稳输出的监测数据集。
式中,f(n)为有用信号,n(n)为噪声信号;
通过小波变换分离出各尺度下的噪声分量作为自适应滤波器的输入信号:
输出信号矢量与输入信号x(n)间的误差信号为:
其中,μ为补偿步长因子。
对步长因子进行改进:
S102、基于同相电流互感器间的物理关系,根据监测数据集建立电流互感器个体误差与电流测量值之间的量化关系;
所述同相电流互感器间的物理关系包括一次侧线路的电流真值与测量值间的物理关系、二次侧线路的电流测量值与一次侧线路的电流真值的物理关系、各线路电流真值间物理关系等。
其中,基于电流互感器的个体误差、二次侧线路的电流测量值以及基尔霍夫电流定律,建立电流互感器个体误差和电流测量值之间的量化关系:
具体的,基于电流互感器比值差和相位差的定义,如图2所示,以4组线路中同相的4台电流互感器为例,建立电流互感器个体误差和电流测量值之间的量化关系。
一次侧线路的电流真值记为:
二次侧线路的电流测量值记为:
根据基尔霍夫电流定律,则有:
根据上式可以得到:
进一步的,根据上式可以得到电流互感器个体误差与电流测量值之间的量化关系:
S103、基于三相电流互感器内的物理关系,对监测数据集进行特征提取,并根据特征参量数据边界,筛选出判定结果为正常的电流互感器;
所述三相电流互感器内的物理关系主要为三相电流间电流分量的物理关系。
则,零序不平衡为:
负序不平衡为:
提取监测数据集中零序不平衡、负序不平衡作为特征参量,并通过聚类分析得到特征参量数据边界。
具体的,将各线路上同组三相电流互感器构建为群体,采集广域空间范围内多群体的历史正常电流数据,并记录各群体档案信息;
对监测数据集进行特征提取,提取零序不平衡及负序不平衡作为特征参量,构建模型特征参量集;
对所述模型特征参量集进行归一化处理后,通过聚类分析确定不同档案信息下特征参量数据边界;
监测电流互感器群体,并记录档案信息,采集电流互感器二次侧输出得到监测数据,对监测数据预处理,提取特征参量,根据同一档案信息下特征参量数据边界判断监测电流互感器群体的计量误差状态。
S104、任选一组正常的电流互感器,计算各相电流数据对于正常特征参量的贡献指标,选取贡献指标最小的相电流来确定电流误差真值,并构造电流互感器误差评估方程;
根据电流互感器个体误差与电流测量值之间的量化关系,选择三相中贡献指标Q最小的相电流来确定电流误差真值,进而构造出电流互感器的误差评估方程;
将电流互感器个体误差与电流测量值之间的量化关系变换为:
进一步的
其中,对于评估结果较优的电流互感器,定义ki为0时,做近似计算;
S105、通过最小二乘法解析所述误差评估方程,求解电流互感器个体误差。
式中,U为m×m阶的酋矩阵,∑为m×n阶非负实数对角矩阵,VT为V的共轭转置,是n×n阶的酋矩阵;
式中,A表示电流互感器的个体误差,B表示电流真值。
本实施例中,通过构建电流互感器误差评估方程,分析电流互感器个体误差,不仅能实现电流互感器计量的定量评估,而且能在保障误差状态评估的准确性的前提下,提高在线评估效率,并能适用于不同原理或准确度等级的电流互感器。
应理解,上述实施例中各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
图3为本发明实施例提供的一种电流互感器误差状态在线定量评估系统的结构示意图,该系统包括:
预处理模块310,用于获取变电站同一节点下各线路电流互感器的二次输出数据,通过LMS自适应滤波算法对所述二次输出数据进行预处理,得到监测数据集;
其中,所述预处理模块310包括:
小波变换单元,用于通过小波变换分离出不同尺度下的噪声分量作为自适应滤波器的输入信号;
自适应滤波单元,用于基于改进步长因子后的LMS自适应算法,设定当均方误差最小时,误差输出信号逼近有用信号,并实时自动调节滤波器组的权系数,得到监测数据集。
误差量化模块320,用于基于同相电流互感器间的物理关系,根据监测数据集建立电流互感器个体误差与电流测量值之间的量化关系;
具体的,基于电流互感器的个体误差、二次侧线路的电流测量值以及基尔霍夫电流定律,建立电流互感器个体误差和电流测量值之间的量化关系:
特征提取与筛选模块330,用于基于三相电流互感器内的物理关系,对监测数据集进行特征提取,并根据特征参量数据边界,筛选出判定结果为正常的电流互感器;
其中,所述特征提取与筛选模块330包括:
数据采集单元,用于将各线路上同组三相电流互感器构建为群体,采集广域空间范围内多群体的历史正常电流数据,并记录各群体档案信息;
特征提取单元,用于对监测数据集进行特征提取,提取零序不平衡及负序不平衡作为特征参量,构建模型特征参量集;
聚类分析单元,用于对所述模型特征参量集进行归一化处理后,通过聚类分析确定不同档案信息下特征参量数据边界;
判断单元,用于监测电流互感器群体,并记录档案信息,采集电流互感器二次侧输出得到监测数据,对监测数据预处理,提取特征参量,根据同一档案信息下特征参量数据边界判断监测电流互感器群体的计量误差状态。
评估方程构建模块340,用于任选一组正常的电流互感器,计算各相电流数据对于正常特征参量的贡献指标,选取贡献指标最小的相电流来确定电流误差真值,并构造电流互感器误差评估方程;
选择三相中贡献指标最小的相电流来确定电流误差真值,构造出电流互感器的误差评估方程:
误差求解模块350,用于通过最小二乘法解析所述误差评估方程,求解电流互感器个体误差。
式中,U为m×m阶的酋矩阵,∑为m×n阶非负实数对角矩阵,VT为V的共轭转置,是n×n阶的酋矩阵;
所述领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的装置和模块的具体工作过程可以参考前述方法实施例中对应的过程,在此不再赘述。
图4是本发明一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。所述电子设备用于电流互感器误差状态在线定量评估。如图4所示,该实施例的电子设备4至少包括:存储器410、处理器420以及系统总线430,所述存储器410包括存储其上的可运行的程序4101,本领域技术人员可以理解,图4中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
下面结合图4对电子设备的各个构成部件进行具体的介绍:
存储器410可用于存储软件程序以及模块,处理器320通过运行存储在存储器410的软件程序以及模块,从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理。存储器410可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等;存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据(比如缓存数据)等。此外,存储器410可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
在存储器410上包含网络请求方法的可运行程序4101,所述可运行程序4101可以被分割成一个或多个模块/单元,所述一个或多个模块/单元被存储在所述存储器410中,并由处理器420执行,以实现电流互感器误差状态评估等,所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序4101在所述电子设备4中的执行过程。例如,所述计算机程序4101可以被分割为预处理模块、误差量化模块、特征提取与量化模块、评估方程构建模块和误差求解模块等。
处理器420是电子设备的控制中心,利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分,通过运行或执行存储在存储器410内的软件程序和/或模块,以及调用存储在存储器410内的数据,执行电子设备的各种功能和处理数据,从而对电子设备进行整体状态监控。可选的,处理器420可包括一个或多个处理单元;优选的,处理器420可集成应用处理器和调制解调处理器,其中,应用处理器主要处理操作系统、应用程序等,调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是,上述调制解调处理器也可以不集成到处理器320中。
系统总线430是用来连接计算机内部各功能部件,可以传送数据信息、地址信息、控制信息,其种类可以是例如PCI总线、ISA总线、CAN总线等。处理器420的指令通过总线传递至存储器410,存储器410反馈数据给处理器420,系统总线430负责处理器420与存储器410之间的数据、指令交互。当然系统总线430还可以接入其他设备,例如网络接口、显示设备等。
在本发明实施例中,该电子设备所包括的处理420执行的可运行程序包括:
获取变电站同一节点下各线路电流互感器的二次输出数据,通过LMS自适应滤波算法对所述二次输出数据进行预处理,得到监测数据集;
基于同相电流互感器间的物理关系,根据监测数据集建立电流互感器个体误差与电流测量值之间的量化关系;
基于三相电流互感器内的物理关系,对监测数据集进行特征提取,并根据特征参量数据边界,筛选出判定结果为正常的电流互感器;
任选一组正常的电流互感器,计算各相电流数据对于正常特征参量的贡献指标,选取贡献指标最小的相电流来确定电流误差真值,并构造电流互感器误差评估方程;
通过最小二乘法解析所述误差评估方程,求解电流互感器个体误差。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述或记载的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
以上所述,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种电流互感器误差状态在线定量评估方法,其特征在于,包括:
获取变电站同一节点下各线路电流互感器的二次输出数据,通过LMS自适应滤波算法对所述二次输出数据进行预处理,得到监测数据集;
基于同相电流互感器间的物理关系,根据监测数据集建立电流互感器个体误差与电流测量值之间的量化关系;
基于三相电流互感器内的物理关系,对监测数据集进行特征提取,并根据特征参量数据边界,筛选出判定结果为正常的电流互感器;
任选一组正常的电流互感器,计算各相电流数据对于正常特征参量的贡献指标,选取贡献指标最小的相电流来确定电流误差真值,并构造电流互感器误差评估方程;
通过最小二乘法解析所述误差评估方程,求解电流互感器个体误差。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过LMS自适应滤波算法对所述二次输出数据进行预处理,得到监测数据集包括:
通过小波变换分离出不同尺度下的噪声分量作为自适应滤波器的输入信号;
基于改进步长因子后的LMS自适应算法,设定当均方误差最小时,误差输出信号逼近有用信号,并实时自动调节滤波器组的权系数,得到监测数据集。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于三相电流互感器内的物理关系,对监测数据集进行特征提取,并根据特征参量数据边界,筛选出判定结果为正常的电流互感器包括:
将各线路上同组三相电流互感器构建为群体,采集广域空间范围内多群体的历史正常电流数据,并记录各群体档案信息;
对监测数据集进行特征提取,提取零序不平衡及负序不平衡作为特征参量,构建模型特征参量集;
对所述模型特征参量集进行归一化处理后,通过聚类分析确定不同档案信息下特征参量数据边界;
监测电流互感器群体,并记录档案信息,采集电流互感器二次侧输出得到监测数据,对监测数据预处理,提取特征参量,根据同一档案信息下特征参量数据边界判断监测电流互感器群体的计量误差状态。
6.一种电流互感器误差状态在线定量评估系统,其特征在于,包括:
预处理模块,用于获取变电站同一节点下各线路电流互感器的二次输出数据,通过LMS自适应滤波算法对所述二次输出数据进行预处理,得到监测数据集;
误差量化模块,用于基于同相电流互感器间的物理关系,根据监测数据集建立电流互感器个体误差与电流测量值之间的量化关系;
特征提取与筛选模块,用于基于三相电流互感器内的物理关系,对监测数据集进行特征提取,并根据特征参量数据边界,筛选出判定结果为正常的电流互感器;
评估方程构建模块,用于任选一组正常的电流互感器,计算各相电流数据对于正常特征参量的贡献指标,选取贡献指标最小的相电流来确定电流误差真值,并构造电流互感器误差评估方程;
误差求解模块,用于通过最小二乘法解析所述误差评估方程,求解电流互感器个体误差。
7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述预处理模块包括:
小波变换单元,用于通过小波变换分离出不同尺度下的噪声分量作为自适应滤波器的输入信号;
自适应滤波单元,用于基于改进步长因子后的LMS自适应算法,设定当均方误差最小时,误差输出信号逼近有用信号,并实时自动调节滤波器组的权系数,得到监测数据集。
8.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述特征提取与筛选模块包括:
数据采集单元,用于将各线路上同组三相电流互感器构建为群体,采集广域空间范围内多群体的历史正常电流数据,并记录各群体档案信息;
特征提取单元,用于对监测数据集进行特征提取,提取零序不平衡及负序不平衡作为特征参量,构建模型特征参量集;
聚类分析单元,用于对所述模型特征参量集进行归一化处理后,通过聚类分析确定不同档案信息下特征参量数据边界;
判断单元,用于监测电流互感器群体,并记录档案信息,采集电流互感器二次侧输出得到监测数据,对监测数据预处理,提取特征参量,根据同一档案信息下特征参量数据边界判断监测电流互感器群体的计量误差状态。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的一种电流互感器误差状态在线定量评估方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被执行时实现如权利要求1至5任一项所述的一种电流互感器误差状态在线定量评估方法的步骤。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115932702A (zh) * | 2023-03-14 | 2023-04-07 | 武汉格蓝若智能技术股份有限公司 | 基于虚拟标准器的电压互感器在线运行校准方法及装置 |
CN116520234A (zh) * | 2023-06-30 | 2023-08-01 | 中国电力科学研究院有限公司 | 跨站点互感器计量误差在线监测方法、装置及电子设备 |
CN117169804A (zh) * | 2023-11-02 | 2023-12-05 | 华中科技大学 | 基于合电流矢量分析的电流互感器误差状态在线辨识方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20090000916A (ko) * | 2007-06-29 | 2009-01-08 | 한국표준과학연구원 | 산업체 전류변성기 비교측정 장치의 현장 평가 방법 |
RU152498U1 (ru) * | 2014-11-17 | 2015-06-10 | Открытое Акционерное Общество "Системный Оператор Единой Энергетической Системы" | Устройство для определения статических характеристик нагрузки по напряжению с защитой от аномальных искажений |
CN109490813A (zh) * | 2018-12-06 | 2019-03-19 | 国网四川省电力公司电力科学研究院 | 一种电流互感器特性评估方法及系统 |
CN110031788A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-07-19 | 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 | 一种空心线圈电流互感器误差环境相关性分析方法 |
CN114460521A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-05-10 | 广东电网有限责任公司 | 电流互感器误差状态判别方法、装置、终端设备及介质 |
CN115018139A (zh) * | 2022-05-25 | 2022-09-06 | 国网湖南省电力有限公司 | 基于相间特征的电流互感器误差状态在线辨识方法及系统 |
CN115065045A (zh) * | 2022-06-25 | 2022-09-16 | 许晓磊 | 直流电网自适应噪声抑制谐波追踪抵消系统 |
-
2022
- 2022-09-28 CN CN202211191734.3A patent/CN115480203A/zh active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20090000916A (ko) * | 2007-06-29 | 2009-01-08 | 한국표준과학연구원 | 산업체 전류변성기 비교측정 장치의 현장 평가 방법 |
RU152498U1 (ru) * | 2014-11-17 | 2015-06-10 | Открытое Акционерное Общество "Системный Оператор Единой Энергетической Системы" | Устройство для определения статических характеристик нагрузки по напряжению с защитой от аномальных искажений |
CN109490813A (zh) * | 2018-12-06 | 2019-03-19 | 国网四川省电力公司电力科学研究院 | 一种电流互感器特性评估方法及系统 |
CN110031788A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-07-19 | 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 | 一种空心线圈电流互感器误差环境相关性分析方法 |
CN114460521A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-05-10 | 广东电网有限责任公司 | 电流互感器误差状态判别方法、装置、终端设备及介质 |
CN115018139A (zh) * | 2022-05-25 | 2022-09-06 | 国网湖南省电力有限公司 | 基于相间特征的电流互感器误差状态在线辨识方法及系统 |
CN115065045A (zh) * | 2022-06-25 | 2022-09-16 | 许晓磊 | 直流电网自适应噪声抑制谐波追踪抵消系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
李鹤;李前;胡浩亮;熊前柱;李登云;杨春燕;: "变电站用电流互感器在线校准系统的研制", 电测与仪表, no. 12, 25 December 2013 (2013-12-25) * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115932702A (zh) * | 2023-03-14 | 2023-04-07 | 武汉格蓝若智能技术股份有限公司 | 基于虚拟标准器的电压互感器在线运行校准方法及装置 |
CN116520234A (zh) * | 2023-06-30 | 2023-08-01 | 中国电力科学研究院有限公司 | 跨站点互感器计量误差在线监测方法、装置及电子设备 |
CN116520234B (zh) * | 2023-06-30 | 2023-09-08 | 中国电力科学研究院有限公司 | 跨站点互感器计量误差在线监测方法、装置及电子设备 |
CN117169804A (zh) * | 2023-11-02 | 2023-12-05 | 华中科技大学 | 基于合电流矢量分析的电流互感器误差状态在线辨识方法 |
CN117169804B (zh) * | 2023-11-02 | 2024-01-12 | 华中科技大学 | 基于合电流矢量分析的电流互感器误差状态在线辨识方法 |
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