改进的递推最小二乘法：可变遗忘因子在电力系统时变参数测量中的应用

本文主要探讨了可变遗忘因子递推最小二乘法（Variable Forgetting Factor Recursive Least Squares, VFF-RLS）在时变参数测量中的应用，由陈涵、刘会金、李大路和代静四位作者合作完成，发表在2008年的某期刊上。在传统的递推最小二乘法（Recursive Least Squares, RLS）的基础上，作者们针对电力系统中非平稳环境中突变和时变信号的跟踪问题提出了一种改进方法。 在电力系统中，递推最小二平方法常常受限于其在处理信号特征参数变化时的不足，特别是在噪声环境复杂或者信号特性随时间不断变化的情况下，原有的RLS算法可能无法准确地捕捉到这些变化。引入可变加权遗忘因子λ是关键改进，它引入了指数加权机制，使得算法能够根据信号的新旧程度自动调整权重，从而提高跟踪能力和快速响应时变参数的能力。 遗忘因子λ的作用在于，当λ等于1时，算法对所有历史数据给予同等权重，即无遗忘性，这可能导致长期记忆过重，而在某些情况下，遗忘旧信息则有助于更快地适应新信号。通过调整λ的大小，可以在保持快速响应的同时，控制参数估计的精度，确保算法在复杂环境中仍能提供精确的测量结果。 仿真结果显示，与传统递推最小二乘法相比，采用可变遗忘因子的VFF-RLS算法在测量精度和收敛速度上具有显著优势。即使在信噪比较低的环境下，也能有效地捕捉并估算出时变参数的准确值。这一成果得益于其自适应性和鲁棒性，使得它在电力系统信号分析和参数估计中具有广泛的应用前景。 本文的研究还得到了国家自然科学基金的支持，项目编号为50677045，证明了研究者们对这一问题的重视和深入探究。本文为电力系统工程师提供了一种有效的时变参数测量方法，对于提高电力系统的运行效率和稳定性具有实际意义。