基于遗传算法的电力系统自适应卡尔曼滤波动态状态估计

• 作者: 洪彬倬 钟志坚
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 卡尔曼滤波 动态状态估计 自适应 遗传算法
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 电力系统运行与控制
• 页码范围: 78-82
• 页数: 5页
• 分类号: TM744
• 字数: 2803字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2014.07.016

摘要

针对卡尔曼滤波动态状态估计中 Holts′两参数均为常数，在电力系统运行状态变化时易产生较大的预测误差的不足，提出采用指数平滑法对参数进行动态调整。该方法在预测步中利用遗传算法来动态确定参数大小，实现了预测参数的自适应优化。最后，对 IEEE 14节点系统进行仿真计算，与传统方法进行比较，结果表明本文方法具有明显的优势。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	洪彬倬		13	39	4.0	6.0
2	钟志坚		2	0	0.0	0.0