針對(duì)目前電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)主要采用的擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）存在魯棒性差,精確度被非線性程度制約大等缺點(diǎn),提出一種電力系統(tǒng)的計(jì)算線性方法——求積分卡爾曼濾波（QKF）進(jìn)行電力系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì),該算法從統(tǒng)計(jì)線性回歸的角度,運(yùn)用高斯-厄米特積分點(diǎn),使得估計(jì)精確度大幅提高,并且引入精確度高,全網(wǎng)實(shí)時(shí)同步的同步相量測(cè)量單元（PMU）數(shù)據(jù),成熟性好,技術(shù)成熟的SCADA數(shù)據(jù)進(jìn)行混合量測(cè)。仿真結(jié)果表明,QKF法比EKF法具有更高的計(jì)算精確度,PMU數(shù)據(jù)的引入又進(jìn)一步提高了電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的性能。基于混合量測(cè)的QKF法狀態(tài)估計(jì)在正常狀態(tài)和系統(tǒng)發(fā)生擾動(dòng)情況下均有較好的估計(jì)性能,且估計(jì)精確度在系統(tǒng)加入混合量測(cè)的數(shù)據(jù)后明顯高于單一SCADA系統(tǒng)。 

【文章來(lái)源】：電機(jī)與控制學(xué)報(bào). 2014,18(06)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 EKF狀態(tài)估計(jì)的方法
2 QKF狀態(tài)估計(jì)方法
    2.1 QKF時(shí)間更新
    2.2 QKF量測(cè)更新
        1)對(duì)回歸點(diǎn)傳播的預(yù)測(cè)
        2)求得預(yù)測(cè)量測(cè)的估計(jì)
        3)新息協(xié)方差矩陣的計(jì)算
        4)新息互協(xié)方差矩陣的計(jì)算
        5)k時(shí)刻的后驗(yàn)概率密度
3 WAMS\SCADA混合量測(cè)狀態(tài)估計(jì)
4 算例分析與仿真結(jié)果
    4.1 算例分析
    4.2 仿真結(jié)果
        4.2.1 正常運(yùn)行時(shí)QKF算法和EKF算法的對(duì)比
        4.2.2 發(fā)生擾動(dòng)時(shí)QKF算法和EKF算法的對(duì)比
        4.2.3 混合量測(cè)對(duì)狀態(tài)估計(jì)的影響
5 結(jié)語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3303167