基于无迹粒子滤波的配电网状态估计

• 作者: 刘敏 张叶贵 徐琳 罗永平 谭文勇
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 配电网 状态估计 粒子滤波 无迹卡尔曼滤波 无迹粒子滤波
• 年，卷（期）: 2020,（16）
• 所属期刊栏目: 能源互联网
• 页码范围: 71-77
• 页数: 7页
• 分类号: TM933
• 字数: 5373字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2020.16.013

摘要

配电网状态估计是配电管理系统的重要组成部分.用于状态估计的数据通常存在不同程度的随机噪声干扰,不能直接用于配电网的运行分析,为获得更为精确的配电网状态信息,必须对量测数据进行滤波处理.针对无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)灵活性差、滤波精度易受参数及滤波初值的制约;标准粒子滤波(Particle Filter,PF)选取重要性密度函数不合理的缺陷,文章将无迹粒子滤波(Unscented Particle Filter,UPF)算法应用于配电网状态估计.该算法将UKF和PF融合,用UKF结合最新的量测信息为PF生成重要性密度函数,将落在先验概率密度区域的粒子转移到高似然区域内,提高了PF的滤波性能.通过IEEE 33节点系统算例分析,结果表明,UPF较UKF和PF具有更好的估计性能,且灵活性强,是一种有效的状态估计方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘敏	贵州大学电气工程学院	74	369	10.0	17.0
2	徐琳	贵州大学电气工程学院	13	9	2.0	2.0
3	张叶贵	贵州大学电气工程学院	6	6	2.0	2.0
4	罗永平	贵州大学电气工程学院	5	3	1.0	1.0
5	谭文勇	贵州大学电气工程学院	3	0	0.0	0.0