- 영문명
- 발행기관
- ACADEMIC FRONTIERS PUBLISHING GROUP(AFP)
- 저자명
- 李莹婕
- 간행물 정보
- 『Journal of Engineering and Technology Management (JETM) 』Vol.2 No.3, 58~62쪽, 전체 5쪽
- 주제분류
- 인문학 > 역사학
- 파일형태
- 발행일자
- 2025.03.31
국문 초록
在电力系统中,尤其是在复杂的电力场景下,北斗卫星系统在应用过程中常常会遇到一些挑战,比如信号的延迟、抖动以及频率和时钟源温度漂移等问题,这些问题都会导致授时精度的降低。针对这些挑战,本文提出了一种创新的解决策略,该策略融合了改进的卡尔曼滤波技术和深度学习方法,目的是为了实现变电站的精准同步授时以及快速故障定位。具体来说,该策略采用了联邦卡尔曼滤波器来消除相位差,从而增强系统的稳定性。同时,该策略还利用了长短期记忆网络(LSTM)模型来校准时钟同步误差。通过一系列的实验测试,结果显示,这种算法能够显著降低频率偏移,表现非常出色。即便在多种干扰环境下,该算法依然能够保持高稳定性和精确度,授时后的频率偏移量仅为2.12Hz。因此,这种算法能够为现代通信系统和电力管理控制系统提供有效的支撑。
영문 초록
목차
引言
1 变电站授时与快速故障定位算法
2 实验环境
3 结束语
参考文献
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참고문헌
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