一种鲁棒预测辅助电力系统状态估计算法

• 作者: 刘柏林 卢伟 林建泉
• 来源期刊: 现代电力
• 学科: 工学
• 关键词: 预测辅助状态估计 异常值 GM估计 鲁棒
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 分析与计算
• 页码范围: 33-39
• 页数: 7页
• 分类号: TM711
• 字数: 3580字
• 语种: 中文

摘要

状态实时监测与控制对于电网安全经济运行具有重要意义.提出一种鲁棒预测辅助电力系统状态估计算法,即广义最大似然-扩展卡尔曼滤波法(GM-EKF).该算法以预测辅助状态估计为基础,由线性回归模型构建、异常值辨识、鲁棒预白化和鲁棒滤波等过程构成.在高斯噪声分布时,GM-EKF可以有效降低异常值对估计性能的不良影响.仿真实验在多种不同测试系统中进行,且每个测试都包括正常运行、多不良数据和负荷突变3种情况,实验结果验证了GM-EKF的可行性和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢伟	西南交通大学电气工程学院	6	97	4.0	6.0
2	林建泉	西南交通大学电气工程学院	8	64	4.0	8.0
3	刘柏林	西南交通大学电气工程学院	2	4	1.0	2.0