本文關(guān)鍵詞：基于擴(kuò)展集員濾波的發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)

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【摘要】：發(fā)電機(jī)的動(dòng)態(tài)狀態(tài)是電力系統(tǒng)廣域控制系統(tǒng)的重要參考量,且已被應(yīng)用到多個(gè)控制器,例如,電力系統(tǒng)穩(wěn)定器和電壓自動(dòng)調(diào)節(jié)器,主要作為反饋信號(hào),以維持電力系統(tǒng)的暫態(tài)和提高系統(tǒng)的小擾動(dòng)穩(wěn)定性。因此實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的動(dòng)態(tài)狀態(tài)信息對(duì)電力系統(tǒng)可靠而有效的工作意義重大。由于系統(tǒng)故障后的機(jī)電暫態(tài)過程中無法獲得實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),傳統(tǒng)的基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的狀態(tài)估計(jì)已經(jīng)無法適用。因此,可以通過PMU實(shí)時(shí)測(cè)量發(fā)電機(jī)機(jī)端電氣量,使發(fā)電機(jī)與剩余網(wǎng)絡(luò)解耦,從而無需考慮網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的影響。然后,利用故障后機(jī)電暫態(tài)過程中不會(huì)發(fā)生突變的發(fā)電機(jī)狀態(tài)量,如功角和電角速度等,建立發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)模型,并用動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)算法來實(shí)時(shí)估計(jì)和預(yù)報(bào)發(fā)電機(jī)的功角和電角速度等狀態(tài)量,濾除PMU量測(cè)誤差和壞數(shù)據(jù),這就是發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)。論文通過對(duì)發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)模型和卡爾曼濾波算法的推導(dǎo),闡述了傳統(tǒng)發(fā)電機(jī)實(shí)用模型下擴(kuò)展卡爾曼濾波器的工作原理和實(shí)際應(yīng)用中所面臨的問題,并針對(duì)這些問題,做了相應(yīng)改進(jìn),提出了一種基于擴(kuò)展集員濾波的發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)方法。該方法針對(duì)故障后機(jī)電暫態(tài)過程發(fā)電機(jī)機(jī)端電壓矢量發(fā)生突變導(dǎo)致發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子角和功角不相等的問題,提出了一種考慮功角和轉(zhuǎn)子角不相等的發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)模型。在此基礎(chǔ)上,針對(duì)擴(kuò)展卡爾曼濾波精度不足和噪聲限制較多的問題,采用基于未知但有界噪聲假設(shè)的擴(kuò)展集員濾波算法對(duì)動(dòng)態(tài)模型進(jìn)行求解,雖然擴(kuò)展集員濾波算法精度較高,噪聲限制小,但其計(jì)算較為復(fù)雜,實(shí)時(shí)性不能令人滿意。針對(duì)這一問題,將UD分解引入擴(kuò)展集員濾波算法,通過誤差協(xié)方差矩陣的UD分解,使算法的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性得到較大改善。以IEEE 9節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為例進(jìn)行仿真分析,結(jié)果表明本方法能有效地實(shí)時(shí)估計(jì)電力系統(tǒng)機(jī)電暫態(tài)過程中發(fā)電機(jī)功角軌跡,且精度更高。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)電暫態(tài) 發(fā)電機(jī) 動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì) PMU 擴(kuò)展卡爾曼濾波 擴(kuò)展集員濾波 UD分解
【學(xué)位授予單位】：長沙理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM31
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 論文研究背景與意義10-11
• 1.2 發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)研究思路11-12
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3.1 發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)模型12-13
• 1.3.2 動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)算法13-15
• 1.4 論文的主要工作15-17
• 第二章 發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)17-28
• 2.1 引言17
• 2.2 發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)模型17-20
• 2.2.1 三階實(shí)用模型18
• 2.2.2 二階實(shí)用模型18-20
• 2.3 動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)算法20-27
• 2.3.1 卡爾曼濾波算法20-21
• 2.3.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波21-23
• 2.3.3 集員濾波23-27
• 2.4 小結(jié)27-28
• 第三章 基于最優(yōu)定界橢球的擴(kuò)展集員濾波算法28-38
• 3.1 引言28
• 3.2 算法推導(dǎo)28-29
• 3.3 算法流程29-30
• 3.4 收斂性分析30-35
• 3.5 仿真分析35-37
• 3.6 小結(jié)37-38
• 第四章 基于擴(kuò)展集員濾波的發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)38-49
• 4.1 引言38
• 4.2 發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)流程38-39
• 4.3 改進(jìn)發(fā)電機(jī)模型的建立39-41
• 4.3.1 系統(tǒng)方程39-40
• 4.3.2 量測(cè)方程40
• 4.3.3 系統(tǒng)噪聲分析40-41
• 4.4 基于UD分解的擴(kuò)展集員濾波算法41-43
• 4.5 算法流程和實(shí)現(xiàn)43-45
• 4.5.1 啟動(dòng)判斷43-45
• 4.5.2 初值計(jì)算45
• 4.5.3 壞數(shù)據(jù)檢測(cè)45
• 4.6 仿真分析45-48
• 4.7 小結(jié)48-49
• 結(jié)論與展望49-51
• 參考文獻(xiàn)51-55
• 致謝55-56
• 附錄A（攻讀碩士期間發(fā)表的論文）56

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1 朱晟;葛敏輝;畢曉亮;;動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)在華東高級(jí)調(diào)度中心的應(yīng)用[J];華東電力;2009年06期

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2 康福;基于新息圖的動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2006年

3 劉輝樂;基于PMU的分布式動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)的研究[D];四川大學(xué);2005年

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本文編號(hào)：547875