[发明专利]一种WAMS时延信号补偿装置有效
| 申请号: | 201910187596.3 | 申请日: | 2019-03-13 |
| 公开(公告)号: | CN109861780B | 公开(公告)日: | 2020-06-23 |
| 发明(设计)人: | 戚军;叶东;吴仟 | 申请(专利权)人: | 浙江工业大学 |
| 主分类号: | H04J3/06 | 分类号: | H04J3/06 |
| 代理公司: | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人: | 王兵;黄美娟 |
| 地址: | 310014 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 wams 信号 补偿 装置 | ||
1.一种WAMS时延信号补偿装置,由数据库、滤波模块、缓冲区以及预测补偿模块依次串联组成,用于接收从WAMS传输过来的含有时延的观测信号和控制信号,输出补偿时延后的实时观测信号,其时延补偿的具体实现步骤如下:
步骤1:确定卡尔曼滤波模型:
式中Xk为最优估计列向量,Zk为观测信号,Uk为控制信号;A、B、H为常数矩阵,Wk为过程噪声,其噪声协方差矩阵为Q;Vk为测量噪声,其噪声协方差矩阵为R;k为离散时刻序列,k=1,2,…;
步骤2:若补偿装置内部的数据库没有接收到新的观测信号Zk和控制信号Uk,则继续等待,否则补偿装置将k时刻的观测信号Zk、控制信号Uk,存储至其内部的数据库,并进入步骤3;
步骤3:滤波模块根据步骤1建立的卡尔曼滤波模型对k时刻的观测信号Zk进行滤波,具体步骤如下:
步骤3.1:滤波模块从数据库中获得存储的最新观测信号Zk、控制信号Uk;
步骤3.2:计算为k-1时刻到k时刻的一步估计列向量,其计算方式如下:
其中Xk-1为k-1时刻的最优估计列向量,且X0=H-1Z1;
步骤3.3:计算对应的误差协方差矩阵Pk|k-1:
Pk|k-1=APk-1AT+Q (3)
其中Pk-1表示k-1时刻的误差协方差矩阵,P0为给定的常数矩阵,AT表示A的转置;
步骤3.4:计算卡尔曼增益Kk:
步骤3.5:修正一步估计列向量得到最优估计列向量Xk:
步骤3.6:更新误差协方差矩阵为Pk:
Pk=(I-KkH)Pk|k-1 (6)
其中I为单位矩阵;
步骤3.7:将滤波后的观测信号Zk′=HXk存入缓冲区,并判断当前k是否大于时延补偿所需数据长度L,若是,则进入步骤4,否则返回步骤2;
步骤4:预测补偿模块提取缓冲区中最新的L个滤波后的观测信号Zc′合并为矩阵M,即M=[Zk-L+1′ Zk-L+2′…Zk′],其中每个Zc′中又存在多个信号分量,其形式为c=k-L+1,k-L+2,…,k,其中g为观测信号分量个数,zc′d表示滤波后的观测信号Zc′的第d个元素,d=1,2,…,g;从而矩阵M又可表示为
步骤5:预测补偿模块利用矩阵M第d行L个元素建立自回归模型,自回归模型由以下公式定义:
其中p为模型阶数,为拟合系数,i=1,2,…,p,具体计算步骤如下:
步骤5.1:构建(q+1)×(q+1)维样本矩阵R:
其中表示向下取整;s=k-L+i-m,t=k-L+i-n,m,n=1,2,…,q+1;
步骤5.2:去掉R的第一行元素,得到q×(q+1)维矩阵R*;对R*进行奇异值分解,即R*=UΣVT,得到(q+1)×(q+1)维酉矩阵V和q×(q+1)维矩阵Σ,其中σii为矩阵R*的奇异值,i=1,2,…q,且其满足
σ11≥σ22≥…≥σqq;
步骤5.3:根据式(9)确定自回归模型式(7)的阶数p,其为使式(9)成立的最小p值,其中l为阈值,且0l1;
步骤5.4:计算(p+1)×(p+1)维矩阵S:
其中v(i,j)表示步骤5.2中酉矩阵V的第i行、第j列元素;
步骤5.5:计算自回归参数
其中矩阵S-1(i+1,1)表示先对矩阵S求逆,然后取其第i+1行、第1列元素;S-1(1,1)表示先对矩阵S求逆,然后取其第1行、第1列元素;
步骤6:计算时延补偿后的实时观测数据zk+N′d,步骤如下:
步骤6.1:计算时延τ对应的预测步数N,T为采样周期:
N=τ/T (12)
步骤6.2:初始化预测步数b=1;
步骤6.3:利用步骤5得到的模型阶数p以及拟合系数按下式计算zk+b′d:
步骤6.4:判断当前步数b是否等于N,若是则输出zk+N′d,并返回步骤2,否则令b=b+1,并返回步骤6.3。
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