基于自适应无迹卡尔曼滤波的电力系统动态状态估计

• 作者: 田甜 赵洪山
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 动态状态估计 无迹卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 3790-3794
• 页数: 5页
• 分类号: TM721
• 字数: 4336字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2014.01.029

摘要

无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter，UKF)是一种非线性滤波方法。由于假设系统噪声的方差为常数，UKF的估计结果会受到未知系统噪声的影响。为减小未知系统噪声对动态状态估计的影响，提出了一种改进的自适应UKF(adaptive unscented Kalman filter，AUKF)算法。该方法通过在UKF中引入渐消记忆指数加权的Sage-Husa噪声统计估值器，能够估计时变系统噪声的均值和方差。利用IEEE 57和IEEE 118测试系统，在典型日负荷条件下对AUKF方法的有效性进行仿真验证，结果表明所提出的 AUKF 算法与传统UKF方法相比，在不增加计算复杂度的同时，能够提高状态估计精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵洪山	华北电力大学电气与电子工程学院	118	1689	23.0	37.0
2	田甜	华北电力大学电气与电子工程学院	2	66	2.0	2.0