针对当前电力系统中数据采集与监视控制系统(Supervisory Control And Date Acquisition,SCADA)和相量测量单元(Phasor Measurement Units,PMU)并存,以及不同规格的PMU之间不能实现完全同步的现状,引入了一种基于不完全同步PMU的电力系...针对当前电力系统中数据采集与监视控制系统(Supervisory Control And Date Acquisition,SCADA)和相量测量单元(Phasor Measurement Units,PMU)并存,以及不同规格的PMU之间不能实现完全同步的现状,引入了一种基于不完全同步PMU的电力系统动态状态估计模型,与SCADA组成混合量测系统,在此基础上提出了一种考虑相位失配量的线性动态状态估计算法.结合线性定常系统卡尔曼滤波原理,分别对相位失配量和系统状态进行滤波处理,实现对系统状态的估计.相比于传统方法,该算法的雅可比矩阵为常数阵,缩短了状态估计时间,减少了不必要的迭代.采用Matlab平台在IEEE 30节点系统上进行仿真实验,结果表明,在PMU不完全同步的情况下,提出的方法较传统的线性算法具有更好的性能,在很大程度上减小了状态估计产生的误差.展开更多
设计了一款基于相位失配的高线性度Doherty功率放大器(DPA),通过调节输出和输入相位失配网络,改善DPA的幅度-相位(AM-PM)特性并兼顾回退和饱和性能,并基于0.25μm Ga N HEMT工艺,设计了一款全集成DPA来验证上述方法。实测结果显示,在6.3...设计了一款基于相位失配的高线性度Doherty功率放大器(DPA),通过调节输出和输入相位失配网络,改善DPA的幅度-相位(AM-PM)特性并兼顾回退和饱和性能,并基于0.25μm Ga N HEMT工艺,设计了一款全集成DPA来验证上述方法。实测结果显示,在6.3 GHz处,AM-PM<2°,AM-AM<0.3 d B,饱和功率为41.1 d Bm,6 d B回退漏极效率为45%,使用峰均比(PAPR)为7.8 d B的100 MHz调制信号,在33 d Bm处,邻信道功率泄漏比(ACPR)<-43.6 d Bc。展开更多
文摘针对当前电力系统中数据采集与监视控制系统(Supervisory Control And Date Acquisition,SCADA)和相量测量单元(Phasor Measurement Units,PMU)并存,以及不同规格的PMU之间不能实现完全同步的现状,引入了一种基于不完全同步PMU的电力系统动态状态估计模型,与SCADA组成混合量测系统,在此基础上提出了一种考虑相位失配量的线性动态状态估计算法.结合线性定常系统卡尔曼滤波原理,分别对相位失配量和系统状态进行滤波处理,实现对系统状态的估计.相比于传统方法,该算法的雅可比矩阵为常数阵,缩短了状态估计时间,减少了不必要的迭代.采用Matlab平台在IEEE 30节点系统上进行仿真实验,结果表明,在PMU不完全同步的情况下,提出的方法较传统的线性算法具有更好的性能,在很大程度上减小了状态估计产生的误差.
文摘设计了一款基于相位失配的高线性度Doherty功率放大器(DPA),通过调节输出和输入相位失配网络,改善DPA的幅度-相位(AM-PM)特性并兼顾回退和饱和性能,并基于0.25μm Ga N HEMT工艺,设计了一款全集成DPA来验证上述方法。实测结果显示,在6.3 GHz处,AM-PM<2°,AM-AM<0.3 d B,饱和功率为41.1 d Bm,6 d B回退漏极效率为45%,使用峰均比(PAPR)为7.8 d B的100 MHz调制信号,在33 d Bm处,邻信道功率泄漏比(ACPR)<-43.6 d Bc。
