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《电力工程信号处理应用》课程教学大纲 一.课程描述 1. 课程名称: 电力工程信号处理应用 (Application of signal process in electrical engineering) 2. 课程编码: 050402309 3. 课程类别: 专业课 4. 教学对象: 电气工程及其自动化专业 5. 教学目的: 在掌握信号处理方法和电气专业知识的基础上，能够以信号处理方法为工具，从电力系统大量数据中分析、提取有用信息，来解决电力工程实际问题。 6. 先行课程: 电力系统分析，电机学，继电保护，自动控制原理，数字信号处理。 7. 总学分: 3 二.教学运行 1. 总学时：54（理论教学40，实验14）。第七学期。 2. 教材及参考书 教 材：束洪春.《电力工程信号处理应用》,2009. 参考书: 刘松强.《数字信号处理》,1997. 吴湘淇.《信号、系统与信号处理》,2000. 束洪春.《配电网故障选线》,2008. 3. 教学方式与考试方式 教学方式: 课堂讲授与实验结合方式. 考试方式: 闭卷笔试 4. 实践环节说明：本课程实践环节在实验室进行。 5. 特色: 课堂进行理论学习,通过实验环节验证理论分析,增强感性认识,促进知识掌握。 三.课程基本内容、基本要求及学时分配 TOC \o 1-2 \u 第一章 傅氏算法 4学时 内容： 1.1 引言 1.2 数字滤波器基础 1.3 傅氏算法基本原理 1.4常用改进傅氏算法 1.5电力系统频率测量数字算法 1.6傅里叶变换下的频率精确测量 1.7 基于傅氏算法的工频量测距 1.8 半周傅氏算法分析及其改进 1.9 半周傅氏算法在补偿电网接地选线保护中的应用 1.10 小矢量算法的基本原理 1.11 纵联差动保护 1.12 基于小矢量算法的输电线路纵联差动保护 1.13 基于小矢量算法的快速距离保护 1.14 发电机不对称故障保护的小矢量算法 要求： 重点掌握的内容： 1、掌握傅氏算法 2、掌握傅氏算法的改进、衍生 3、掌握电力系统频率的测量 4、掌握输电线路工频量故障测距 5、掌握傅氏算法应用于电力系统微机保护 一般掌握的内容： 1、数字滤波器基础 2、纵联差动保护 一般了解的内容： 1、基于小矢量算法的输电线路纵联差动保护 2、基于小矢量算法的快速距离保护 3、发电机不对称故障保护的小矢量算法 第二章 最小二乘算法 4学时 内容： 2.1 引言 2.2 最小二乘算法基本原理 2.3 基于递推最小二乘算法的工频频率测量 2.4 基于最小二乘算法最佳噪声模型的快速距离保护 2.5 自适应变步长最小二乘滤波算法 2.6 自适应滤波在信号处理中的应用 2.7 基于最小二乘算法的同杆双回线故障测距 2.8 人工神经网络算法 2.9 最小二乘递推的正交傅里叶基神经网络滤波算法 2.10 基于主成分分析的最小二乘支持向量机 2.11 基于PCA的LS—SVM短期负荷预测 2.12 基于最小二乘支持向量机算法的风电场短期风速预测 2.13 最小二乘在非线性状态估计中的应用 要求： 重点掌握的内容： 1、最小二乘法基本原理 2、最小二乘法与人工神经网络、支持向量机等算法的结合方法 3、电力系统最小二乘滤波算法 4、最小二乘法应用于电力系统双回线故障测距、电弧等效模型的建立 5、最小二乘法应用于电力系统负荷预测 一般掌握的内容： 1、自适应变步长最小二乘滤波算法 2、自适应滤波在信号处理中的应用 3、人工神经网络算法 一般了解的内容： 1、最小二乘递推的正交傅里叶基神经网络滤波算法 2、基于主成分分析的最小二乘支持向量机 3、基于PCA的LS—SVM短期负荷预测 4、基于最小二乘支持向量机算法的风电场短期风速预测 5、最小二乘在非线性状态估计中的应用 第三章 卡尔曼滤波 4学时 内容： 3.1 引言 3.2 卡尔曼滤波算法 3.3 自适应卡尔曼滤波算法 3.4 扩展卡尔曼滤波算法 3.5 电力系统负荷预测 3.6基于卡尔曼滤波的电力负荷预测 3.7基于卡尔曼滤波算法的变压器差动保护 3.8基于卡尔曼滤波的电流畸变正序分量估计 3.9卡尔曼滤波算法的电压凹陷检测 3.10基于卡尔曼滤波的风电场风速预测 要求： 重点掌握的内容： 1、卡尔曼滤波算法 2、自适应卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波算法 3、卡尔曼滤波应用于电力系统负荷预测 4、卡尔曼滤波应用于电流畸变正序分量估计 一般掌握的内容： 1、电力系统负荷预测 2、基于卡尔曼滤波算法的变压器差动保护 一般了解的内容： 1、卡尔曼滤波算法的电压凹陷检测 2、基于卡尔曼滤波的风电场风速预测 第四章 同步相量测量单元（PMU） 4学时 内容： 4.1 引言 4.2 PMU结构 4.3 同步相量测量常用算