發(fā)布時(shí)間：2018-03-10 10:20

  本文選題：無(wú)跡粒子濾波　切入點(diǎn)：相量測(cè)量單元　出處：《電力系統(tǒng)自動(dòng)化》2017年14期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：同步相量測(cè)量單元(PMU)能夠直接獲取發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)過(guò)程中的功角等量測(cè)數(shù)據(jù),由于實(shí)際的量測(cè)數(shù)據(jù)中含有隨機(jī)噪聲,為了得到更精確的發(fā)電機(jī)狀態(tài)信息,有必要對(duì)量測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理。提出一種基于無(wú)跡粒子濾波(UPF)的發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)新方法。首先,該方法基于發(fā)電機(jī)四階動(dòng)態(tài)方程建立了發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)模型,其次,在粒子濾波(PF)的框架下,該方法采用無(wú)跡卡爾曼濾波(UKF)求解PF的重要性密度函數(shù),且在生成預(yù)測(cè)粒子的過(guò)程中使用了最新的量測(cè)信息,使得粒子的分布更加接近真實(shí)狀態(tài)的后驗(yàn)概率分布。最后,通過(guò)美國(guó)西部系統(tǒng)協(xié)調(diào)委員會(huì)(WSCC)3機(jī)9節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)和某實(shí)際電網(wǎng)系統(tǒng)的算例測(cè)試,將所提算法與UKF及PF的性能進(jìn)行了對(duì)比。仿真結(jié)果表明,UPF在估計(jì)精度及對(duì)噪聲的魯棒性方面均優(yōu)于PF與UKF。
[Abstract]:The synchronous phasor measurement unit (PMU) can directly obtain the power angle isometric data in the dynamic process of the generator. Because of the random noise in the actual measurement data, in order to obtain more accurate generator state information, It is necessary to filter the measured data. A new method of generator dynamic state estimation based on unscented particle filter (UPF) is proposed. Firstly, the generator dynamic state estimation model is established based on the fourth order dynamic equation of generator. In the framework of particle filter (PFV), the unscented Kalman filter UKF is used to solve the importance density function of PF, and the latest measurement information is used in the process of generating predicted particles. The particle distribution is closer to the posteriori probability distribution of the real state. Finally, a numerical example of the WSCC 3-bus system and a real power grid system is given. The proposed algorithm is compared with the performance of UKF and PF. The simulation results show that the proposed algorithm is superior to PF and UKF in estimation accuracy and robustness to noise.
【作者單位】： 河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院;國(guó)網(wǎng)江蘇省電力公司電力科學(xué)研究院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51277052) 國(guó)家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(521001160038)~~
【分類號(hào)】：TM31

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本文編號(hào)：1592911