交流和直流电流输入时，粒子滤波（PF）滤出交流值

资 源 简 介

交流和直流电流输入时，粒子滤波（PF）滤出交流值

详 情 说 明

在电力系统监测中，经常需要处理同时包含交流和直流分量的电流信号，这些信号往往还伴随着各种噪声干扰。粒子滤波技术在这种混合信号分离场景中展现出了优异的性能。

粒子滤波作为一种基于蒙特卡洛方法的非线性滤波技术，特别适合处理这种非高斯噪声环境下的状态估计问题。其核心思想是通过一组随机样本（粒子）来表示概率分布，这些粒子会根据系统模型和观测值不断更新权重，最终通过加权求和得到最优估计值。

针对交流直流混合信号的情况，粒子滤波通过建立合适的系统状态方程和观测方程，能够有效区分两种分量。其中直流分量通常被建模为缓慢变化的基准值，而交流分量则表现为高频振荡信号。算法通过粒子群的迭代更新，可以准确追踪交流信号的瞬时幅值和相位，同时抑制直流分量和随机噪声的影响。

相比传统的滤波方法如卡尔曼滤波，粒子滤波在非线性、非高斯场景下具有明显优势。实际应用时需要注意粒子数量的选择，既要保证估计精度又要控制计算复杂度。在电力系统谐波分析、故障检测等场景中，这种基于粒子滤波的交流分量提取方法已经证明了其可靠性和准确性。