浅谈北斗卫星的变电站授时与故障定位策略研究

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。

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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