基于无迹粒子滤波算法的发电机动态状态估计

• 作者: 卫志农 孙国强 王晗雯 陈胜 黄强 黄蔓云
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 无迹粒子滤波 相量测量单元 发电机机电暂态 动态状态估计 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2017,（14）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 133-139
• 页数: 7页
• 字数: 6153字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20161125005

摘要

同步相量测量单元(PMU)能够直接获取发电机动态过程中的功角等量测数据,由于实际的量测数据中含有随机噪声,为了得到更精确的发电机状态信息,有必要对量测数据进行滤波处理.提出一种基于无迹粒子滤波(UPF)的发电机动态状态估计新方法.首先,该方法基于发电机四阶动态方程建立了发电机动态状态估计模型,其次,在粒子滤波(PF)的框架下,该方法采用无迹卡尔曼滤波(UKF)求解PF的重要性密度函数,且在生成预测粒子的过程中使用了最新的量测信息,使得粒子的分布更加接近真实状态的后验概率分布.最后,通过美国西部系统协调委员会(WSCC)3机9节点系统和某实际电网系统的算例测试,将所提算法与UKF及PF的性能进行了对比.仿真结果表明,UPF在估计精度及对噪声的鲁棒性方面均优于PF与UKF.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卫志农	河海大学能源与电气学院	239	4926	37.0	61.0
2	孙国强	河海大学能源与电气学院	167	3205	29.0	51.0
3	陈胜	河海大学能源与电气学院	33	443	10.0	20.0
4	黄强	国网江苏省电力公司电力科学研究院	10	37	5.0	5.0
5	王晗雯	河海大学能源与电气学院	2	14	2.0	2.0
6	黄蔓云	河海大学能源与电气学院	3	36	2.0	3.0