基于EKPF的机电暂态过程动态状态估计

发布时间：2017-11-27 17:22

  本文关键词：基于EKPF的机电暂态过程动态状态估计

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【摘要】：根据暂态期间发电机的转子动态特性建立了动态状态估计(DSE)模型,针对扩展卡尔曼滤波(EKF)一阶线性化导致的滤波精度下降甚至滤波发散问题,结合粒子滤波(PF)提出了一种基于扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)的机电暂态过程动态估计方法,采用重采样策略选择粗糙采样以防止样本退化。利用WSCC三机九节点系统实现了EKF、无迹卡尔曼滤波(UKF)和EKPF 3种算法的DSE,仿真结果说明了EKPF算法的有效性,且暂态期间其估计效果明显优于另2种方法。
【作者单位】： 东北电力大学电气工程学院;
【分类号】：TM31
【正文快照】： 0引言电力系统状态估计是能量管理系统的基础。随着电网结构的扩大,运行方式日益复杂,增大了实时获取系统运行状态的难度。动态状态估计能够实时获得最佳状态估计值。动态状态估计以扩展卡尔曼滤波(EKF)理论为基础[1],当系统受到大扰动处于异常状态时,系统的非线性强,EKF的一

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本文编号：1232623