基于自适应容积卡尔曼滤波的双馈风力发电机动态状态估计

• 作者: 王彤 高明阳 黄世楼 王增平
• 来源期刊: 电网技术
• 关键词: 双馈风力发电机 自适应容积卡尔曼滤波 动态状态估计
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 高比例可再生能源并网|High Share of Renewable Energy Integration
• 页码范围: 1837-1843,中插14-中插15
• 页数: 1页
• 分类号: TM721
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2020.1389

摘要

对风电机组进行状态监测,可以研究风电机组运行规律,对含风电电力系统的分析与控制具有重要意义.提出一种基于自适应容积卡尔曼滤波(adaptive cubature Kalman filter,ACKF)的双馈风力发电机(doubly fed induction generator,DFIG)动态状态估计方法.根据容积数值积分的原则,构建具有相同权值的容积点,经过DFIG非线性状态方程的传递,计算状态变量和误差协方差阵的预测值,利用量测量进行滤波修正,同时引入自适应技术,通过Sage-Husa估值器来实时估计过程噪声协方差,以建立DFIG动态状态估计模型.在含DFIG的改进四机两区系统进行算例分析,并与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)、容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)进行性能比较,验证了所提状态估计算法的准确性和鲁棒性.