基于粒子滤波算法的发电机机电暂态过程动态状态估计

• 作者: 孙正龙 杨德友 杨振瑞 王艺博 蔡国伟 郑存龙
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 机电暂态 状态估计 粒子滤波 路径相关性量度
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 49-54
• 页数: 6页
• 字数: 4928字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20150109010

摘要

广域测量系统(WAMS)作为一种测量手段,不可避免地存在测量误差.为了获得更优的控制策略和分析结果,有必要对实际量测数据进行滤波处理后再应用.文中提出了一种对实际量测数据进行动态滤波估计的新方法,在发电机二阶动态方程的基础上,建立了发电机动态状态估计模型.考虑到模型的非线性,文中应用粒子滤波(PF)算法.为解决计算占用空间和计算量较大、样本退化的问题,在基本PF算法的基础上引入序列采样重要性重采样(SIR)方法.同时,还应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行了状态估计并将结果与文中所提方法进行了对比分析.为了定量评估估计效果,建立了基于估计路径相似性的评价指标.最后,通过对CEPRI 7节点系统的仿真计算,表明基于PF的估计结果与实际结果相关性较高、与真实值的均方根误差小,优于EKF的估计结果,有效减小了误差数据的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡国伟	东北电力大学电气工程学院	138	1370	21.0	32.0
2	孙正龙	东北电力大学电气工程学院	18	343	8.0	18.0
3	杨德友	东北电力大学电气工程学院	53	212	9.0	13.0
4	杨振瑞	东北电力大学电气工程学院	3	10	1.0	3.0
5	王艺博	东北电力大学电气工程学院	13	35	4.0	5.0
6	郑存龙	东北电力大学电气工程学院	3	20	2.0	3.0