本文關(guān)鍵詞：考慮量測壞數(shù)據(jù)的發(fā)電機(jī)動態(tài)狀態(tài)估計方法　出處：《電力系統(tǒng)自動化》2017年14期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 動態(tài)狀態(tài)估計 機(jī)電暫態(tài) 無跡卡爾曼濾波 壞數(shù)據(jù)

【摘要】：隨著相量測量單元(PMU)的廣泛應(yīng)用,基于PMU的發(fā)電機(jī)動態(tài)狀態(tài)估計的研究越來越受到重視。如果存在量測壞數(shù)據(jù),動態(tài)狀態(tài)估計的濾波效果會受到嚴(yán)重的影響。首先介紹了一種基于無跡卡爾曼濾波(UKF)的發(fā)電機(jī)動態(tài)狀態(tài)估計方法。然而,由于PMU數(shù)據(jù)的質(zhì)量不高,為解決壞數(shù)據(jù)的問題,推導(dǎo)殘差方程得出時變的閾值,再通過一種迭代檢測的方法確定壞數(shù)據(jù)的測點(diǎn)位置。對于壞數(shù)據(jù)對應(yīng)的量測,算法將其剔除后重新進(jìn)行一次估計,以修正估計結(jié)果。算例結(jié)果表明,該方法能有效抑制量測壞數(shù)據(jù)對發(fā)電機(jī)動態(tài)狀態(tài)估計的影響。
[Abstract]:With the phasor measurement unit (PMU) has been widely used, the research dynamic state estimation of the PMU generator has attracted more and more attention. If there is based on measurement of bad data, the filtering effect of dynamic state estimation is seriously affected. This paper introduces a kind of unscented filter based on Calman wave (UKF) generator dynamic state estimation methods. However, due to the quality of PMU data is not high, in order to solve the problem of bad data, derive residual equation for time-varying threshold, and then through the method of iterative detection to determine the location of measuring points of bad data. The bad data corresponding to the measurement algorithm, to be removed after once again to estimate correct estimation results. Numerical results show that this method can effectively suppress the effect of measurement of bad data on generator dynamic state estimation.

【作者單位】： 浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院;國網(wǎng)浙江省電力公司電力科學(xué)研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51137003) 國家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(XT71-16-034)~~
【分類號】：TM31
【正文快照】： 上網(wǎng)日期:2017-04-10。0引言機(jī)電暫態(tài)模型廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)暫態(tài)問題中,便于系統(tǒng)緊急狀況下進(jìn)行穩(wěn)定控制[1]。目前數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控(SCADA)系統(tǒng)采樣頻率較慢,采集的數(shù)據(jù)并不能用于機(jī)電模型下的狀態(tài)估計。隨著廣域測量系統(tǒng)(WAMS)的應(yīng)用,提供描述發(fā)電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的變量值變?yōu)榭赡?

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