基于自适应容积卡尔曼滤波的主动配电网状态估计

• 作者: 刘敏 孙江山 张叶贵 石倩 罗永平
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 无迹卡尔曼滤波 容积卡尔曼滤波 AUKF ACKF 主动配电网
• 年，卷（期）: 2020,（19）
• 所属期刊栏目: 理论与实验研究
• 页码范围: 27-32
• 页数: 6页
• 分类号: TM711
• 语种: 中文
• DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2020.19.005

摘要

有效的状态估计算法是确保电力系统安全、稳定、经济运行的前提条件.针对传统无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)参数选取难、灵活性差、高阶系统滤波精度低等缺陷,将数值稳定性较好的容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)算法引入到配电网进行动态状态估计,并与改进后的自适应无迹卡尔曼滤波(Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF)算法进行对比,仿真分析表明CKF算法较AUKF算法具有较高的滤波精度以及较好的数值稳定性.该算法在系统负荷发生突变时滤波精度有所下降,为此进一步提出了自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive Cubature Kalman Filter,ACKF)算法以改善状态估计性能.对三相不平衡电网进行算例仿真表明:ACKF算法相比较于CKF算法,滤波精度更高、鲁棒性更强.

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		74	369	10.0	17.0
2	张叶贵		6	6	2.0	2.0
3	石倩		8	12	2.0	3.0
4	罗永平		5	3	1.0	1.0
5	孙江山		6	57	4.0	6.0