基于无迹变换强跟踪滤波的发电机动态状态估计

发布时间：2017-11-18 20:29

  本文关键词：基于无迹变换强跟踪滤波的发电机动态状态估计

  更多相关文章： 动态状态估计 发电机 机电暂态 无迹变换强跟踪滤波 鲁棒性

【摘要】：由于同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)测得数据中存在误差和噪声,无法直接作为调度和控制的参考数据。提出一种基于无迹变换强跟踪滤波(unscented transformation strong tracking filter,UTSTF)的发电机动态状态估计。该方法利用对称采样策略进行sigma点采样,通过引入渐消因子来修正预测协方差矩阵,在线调整增益矩阵,滤波得到动态过程中发电机状态变量的估计值。算例结果表明,UTSTF无论在跟踪速度、精度以及对噪声的鲁棒性能上较无迹卡尔曼滤波和强跟踪滤波均有所提高。
【作者单位】： 可再生能源发电技术教育部工程研究中心(河海大学);国网电力科学研究院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51277052,51107032,1104045)~~
【分类号】：TM31
【正文快照】： 0引言基于广域测量系统(wide-area measurementsystems,WAMS)的同步相量测量单元(phasormeasurement unit,PMU)的采样频率高达50帧/s或100帧/s且带有时标,为精确跟踪电力系统机电暂态提供了可能。但是,由于量测误差的存在,直接利用PMU测得的生数据进行机电暂态分析无法获得精

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前9条

1 朱晟;葛敏辉;毕晓亮;;动态状态估计在华东高级调度中心的应用[J];华东电力;2009年06期

2 卓亮;陈利跃;何星;;基于混合量测的动态状态估计算法研究[J];控制工程;2013年01期

3 陈亮;毕天姝;李劲松;薛安成;李强;杨奇逊;;基于容积卡尔曼滤波的发电机动态状态估计[J];中国电机工程学报;2014年16期

4 黄姝雅;刘天琪;陈绩;;动态状态估计中PMU配置的离散粒子群优化算法[J];电网技术;2006年24期

5 李虹;李卫国;熊浩清;;WAMS中计及量测函数非线性项的电力系统自适应动态状态估计[J];电工技术学报;2010年05期

6 李虹;赵书强;;基于WAMS/SCADA混合量测的电力系统强跟踪滤波动态状态估计[J];电力自动化设备;2012年09期

7 钟志坚;洪彬倬;;基于遗传算法的电力系统自适应卡尔曼滤波动态状态估计[J];广东电力;2014年07期

8 秦晓辉;毕天姝;杨奇逊;;基于WAMS的电力系统机电暂态过程动态状态估计[J];中国电机工程学报;2008年07期

9 ;[J];;年期

中国重要报纸全文数据库 前1条

1 广东 廖年旺;让网页状态栏“动”起来[N];中国计算机报;2000年

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 陈亮;电力系统分布式动态状态估计研究[D];华北电力大学;2014年

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 康福;基于新息图的动态状态估计研究[D];哈尔滨工业大学;2006年

2 刘辉乐;基于PMU的分布式动态状态估计的研究[D];四川大学;2005年

，

本文编号：1201090