基于加权平均插值和容积卡尔曼滤波的配电网预测辅助状态估计

• 作者: 柴林杰 蔡亦浓 高铭 郝运 陈继开 李江
• 来源期刊: 电力建设
• 关键词: 状态估计 微型同步相量测量单元(μPMU) 远程终端(RTU) 容积卡尔曼滤波器 数据填补
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 能源互联网人工智能关键技术及其应用|Key Technologies and Applications of Artificial Intelligence in Internet of Energy
• 页码范围: 1-9
• 页数: 9页
• 分类号: TM76
• 语种: 中文
• DOI: 10.12204/j.issn.1000-7229.2021.08.001

摘要

微型同步相量测量单元(micro synchronous phasor measurement unit,μPMU)与远程终端(remote terminal unit,RTU)为配电网提供了高精度量测数据.针对μPMU和RTU混合数据,文章采用数据填补和容积卡尔曼滤波技术,提出了配电网混合量测的预测辅助状态估计(forecasting aided state estimation,FASE)算法.首先,针对混合量测数据不同更新周期,综合考虑历史数据稳定性和线性插值的同步特性,采用平均插值实现数据的综合填补.然后,采用容积卡尔曼滤波器,构建状态预测、量测预测和滤波修正方程,提出混合数据的配电网预测辅助状态估计算法.最后,在IEEE 37节点系统验证了该算法的有效性.