为提高交流电力功率性能指标的测试精度和实时性,基于相关性分析和最小二乘误差理论,研究了交流电力智能传感器的粗信号处理方法.采用最小二乘特征参数法,对交流电压和电流值的初始采样点进行估算,获得了电力功率参数.在此基础上,将最小二乘特征参数法与相关分析法进行了比较,给出了基于相关分析法和最小二乘特征参数法进行功率测试的运算量公式,并分析了运算的复杂度.实验结果表明,当干扰幅值从信号幅值的3%放宽至12%时,基于最小二乘特征参数法的粗信号处理方法与现有方法相比,其计算工作量可减少49.4%,测试误差减少了2/3,同时降低了系统的信/噪比要求.
为了保证交流电电力功率测试的精度和及时可靠,本文阐述了智能传感器的粗信号在交流电力测试中的处理方法。以误差的平方和最小为准则根据观测数据估计线性模型为根据,使用最小二乘特征参数法,估算了交流电的电压和电流值的初始采样点,可以得到交流电力的功率参数。
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