本文關(guān)鍵詞：基于EKPF的機電暫態(tài)過程動態(tài)狀態(tài)估計

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【摘要】：根據(jù)暫態(tài)期間發(fā)電機的轉(zhuǎn)子動態(tài)特性建立了動態(tài)狀態(tài)估計(DSE)模型,針對擴展卡爾曼濾波(EKF)一階線性化導(dǎo)致的濾波精度下降甚至濾波發(fā)散問題,結(jié)合粒子濾波(PF)提出了一種基于擴展卡爾曼粒子濾波(EKPF)的機電暫態(tài)過程動態(tài)估計方法,采用重采樣策略選擇粗糙采樣以防止樣本退化。利用WSCC三機九節(jié)點系統(tǒng)實現(xiàn)了EKF、無跡卡爾曼濾波(UKF)和EKPF 3種算法的DSE,仿真結(jié)果說明了EKPF算法的有效性,且暫態(tài)期間其估計效果明顯優(yōu)于另2種方法。
【作者單位】： 東北電力大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【分類號】：TM31
【正文快照】： 0引言電力系統(tǒng)狀態(tài)估計是能量管理系統(tǒng)的基礎(chǔ)。隨著電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的擴大,運行方式日益復(fù)雜,增大了實時獲取系統(tǒng)運行狀態(tài)的難度。動態(tài)狀態(tài)估計能夠?qū)崟r獲得最佳狀態(tài)估計值。動態(tài)狀態(tài)估計以擴展卡爾曼濾波(EKF)理論為基礎(chǔ)[1],當(dāng)系統(tǒng)受到大擾動處于異常狀態(tài)時,系統(tǒng)的非線性強,EKF的一

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