基于AF/UKF组合滤波的配电物联网数据平差方法

• 作者: 张怀天 刘科研 盛万兴 孟晓丽
• 来源期刊: 高电压技术
• 关键词: 配电物联网 量测误差 数据平差 无迹卡尔曼滤波 自适应滤波
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 大功率电力电子与智能输配电|High-power Electrical Electronics and Intelligent Transmission and Distribution
• 页码范围: 4502-4509
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13336/j.1003-6520.hve.20200592

摘要

为解决因历史数据或滤波历史值误差过大造成预测值不准、进而导致滤波效果下降的问题,提出了一种基于AF/UKF组合滤波的配电物联网数据平差方法,向无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)的预测环节引入自适应滤波(adaptive filter,AF),并加入基于统计规律的判断,使得滤波系统对暂态或故障态时间具有一定的判断能力.以某实际电网85节点系统为例,通过稳态SCADA数据采集系统模拟、暂态μPMU系统模拟,进行仿真验证.仿真结果表明,该方法相比于传统无迹卡尔曼滤波,其数据平差结果具有更高的估计精度,经AF/UKF组合滤波处理后,估计值的绝对误差平均值和最大值均较小,且在系统处于剧烈变化时具有更好的跟踪性能.