感应电动机模型参数在线辨识的UKF算法

• 作者: 丁涛 杨自群
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 无味卡尔曼滤波 无味变换 感应电动机 在线辨识 非线性估计
• 年，卷（期）: 2012,（24）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 84-88
• 页数: 5页
• 分类号: TM71
• 字数: 2912字
• 语种: 中文

摘要

针对高阶非线性动态系统参数估计的非线性特征,介绍了无味卡尔曼滤波(UKF)算法.在给出了UKF的算法描述的基础上,从一般意义上讨论了无味变换(UF)仅用有限的参数来近似随机变量的概率统计特征,避免了传统的通过线性化来估计非线性系统而带来的误差,进而将该算法用于电力系统感应电动机动态负荷模型的参数估计.算例利用某电网同步相量测量(PMU)采集数据,利用所提算法实时跟踪模型参数,结果表明该算法能够实时有效地辨识出感应电动机负荷模型的参数,有望在实际工程中得到应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁涛	东南大学电气工程学院	19	367	10.0	19.0
2	杨自群		8	11	2.0	3.0