基于EKPF的机电暂态过程动态状态估计

• 作者: 杨振瑞 桂建忠 赵祥 邵帅 郑存龙
• 来源期刊: 中国电力
• 学科: 工学
• 关键词: 扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF) 样本退化 机电暂态过程 重采样策略
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 电网
• 页码范围: 94-98
• 页数: 5页
• 分类号: TM711
• 字数: 3806字
• 语种: 中文

摘要

根据暂态期间发电机的转子动态特性建立了动态状态估计(DSE)模型,针对扩展卡尔曼滤波(EKF)一阶线性化导致的滤波精度下降甚至滤波发散问题,结合粒子滤波(PF)提出了一种基于扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)的机电暂态过程动态估计方法,采用重采样策略选择粗糙采样以防止样本退化.利用WSCC三机九节点系统实现了EKF、无迹卡尔曼滤波(UKF)和EKPF 3种算法的DSE,仿真结果说明了EKPF算法的有效性,且暂态期间其估计效果明显优于另2种方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵祥	东北电力大学电气工程学院	9	31	3.0	5.0
2	杨振瑞	东北电力大学电气工程学院	3	10	1.0	3.0
3	桂建忠	东北电力大学电气工程学院	9	9	2.0	2.0
4	郑存龙	东北电力大学电气工程学院	3	20	2.0	3.0
5	邵帅	东北电力大学电气工程学院	3	21	2.0	3.0