基于综合预测和自适应滤波器的电力系统动态状态估计

• 作者: 陈芳 韩力 韩学山
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 动态状态估计 支持向量机 卡尔曼滤波 自适应滤波
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 107-113
• 页数: 7页
• 分类号: TM712
• 字数: 5956字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6753.2008.08.018

摘要

对基于扩展卡尔曼滤波(EKF)原理的动态状态估计理论进行了深入的分析,并指出其存在的问题的此基础上,提出具有自适应能力的动态状态估计模型和算法.该模型和算法的新意主要体现在:在预测环节中,建立系统节点注入功率制约作用和系统状态自身预测融合的加权优化综合预测模型,提高了状态预估的精度;在滤波环节中,基于最小二乘支持向量机技术,建立了自适应的限定记忆动态滤波器,提高了模型的估计能力和计算速度.对山东500 kV电网进行的实际分析,充分表明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩学山	山东大学电气工程学院	144	3584	32.0	54.0
2	韩力	山东大学电气工程学院	6	102	5.0	6.0
3	陈芳	山东大学电气工程学院	17	239	9.0	15.0