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刊名：广东电力
发表时间：2016-09-01
摘要:
已有的动态状态估计大多数都没考虑系统的约束条件,状态估计结果无法满足潮流方程。为此,提出计及零注入约束的电力系统动态状态估计模型,并利用投影无迹卡尔曼滤波(projected unscented Kalman filter, PUKF)算法求解。采用无迹变换技术处理非线性方程,避免了线性化误差；采用投影估计法将状态量估计值投影到约束表面,使估计结果严格满足约束条件。以 IEEE-30节点系统为算例进行仿真分析,并将计及零注入约束的 PUKF算法与不考虑约束的扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法进行比较,结果表明基于 PUKF的计及零注入约束的动态状态估计较不考虑约束的动态状态估计,具有更好的状态估计、量测滤波、约束满足和不良数据检测性能。
刊名：电网技术
发表时间：2014-01-01
摘要:
无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter，UKF)是一种非线性滤波方法。由于假设系统噪声的方差为常数，UKF的估计结果会受到未知系统噪声的影响。为减小未知系统噪声对动态状态估计的影响，提出了一种改进的自适应UKF(adaptive unscented Kalman filter，AUKF)算法。该方法通过在UKF中引入渐消记忆指数加权的Sage-Husa噪声统计估值器，能够估计时变系统噪声的均值和方差。利用IEEE 57和IEEE 118测试系统，在典型日负荷条件下对AUKF方法的有效性进行仿真验证，结果表明所提出的 AUKF 算法与传统UKF方法相比，在不增加计算复杂度的同时，能够提高状态估计精度。
刊名：电力系统自动化
发表时间：2005-04-01
摘要:
随着电力系统的发展,区域电网互联,形成更大的系统.各区域电网相对独立,且有各自相对独立的调度中心.为适应这种分区管理模式,状态估计应采用分布式并行算法.在动态估计扩展Kalman滤波算法的基础上,结合搭接式分布并行算法,提出了一种基于相量测量单元(PMU)的分布式电力系统动态状态估计新算法.该算法利用少量PMU测点,真正实现各子系统的并行计算,避免了原算法进行串行等待的过程.并结合量测数据预处理、对雅可比矩阵加权等方法,加快了计算速度,提高了数值精度和稳定性.最后给出了IEEE 14节点的仿真结果,验证了该算法的有效性及优越性.
刊名：自动化学报
发表时间：2019-01-01
摘要:
针对连续拒绝服务 (Denial of service, DoS) 攻击导致量测数据丢失使得动态状态估计失效、进而破坏智能电网安全经济运行问题, 本文提出了一种适用拒绝服务攻击的改进无迹卡尔曼滤波 (Unscented Kalman filter, UKF) 方法, 以进行智能电网动态状态估计.首先, 分析拒绝服务攻击引起数据丢包特性并设计了数据补偿策略, 以重构电力系统动态模型;然后, 结合Holt s双参数指数平滑和无迹卡尔曼滤波方法, 构造了融合补偿信息的新状态估计方程, 并进一步基于估计误差协方差矩阵推导了状态增益更新方法, 从而得到了无迹卡尔曼滤波动态状态估计新方法.最后, 针对IEEE 30和118节点系统进行仿真, 验证了所提方法的可行性和有效性.
刊名：电网技术
发表时间：2013-12-01
摘要:
同步相量测量技术已经广泛应用于电力系统动态监控。然而，作为一种量测设备，相量测量单元(phasor measurement unit，PMU)不可避免地存在随机误差与坏数据。如果这些相量量测数据不加以任何处理而直接用于电力系统分析与控制，则有可能导致无法预知的严重后果。针对该问题，提出一种机电暂态过程中考虑发电机调速器的动态状态估计新方法。给出了该方法的总体框架和具体数学模型。在此基础上，进一步提出采用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter，UKF)算法求解该状态估计模型。将所提出的动态状态估计方法应用于IEEE 9节点系统和某实际大区域电网中的发电机进行仿真研究。仿真结果表明，考虑调速器的发电机动态状态估计精度高于机械转矩恒定的动态状态估计方法。
刊名：电工技术学报
发表时间：2016-04-01
摘要:
同步相量测量单元(PMU)能够对电力系统动态过程中发电机功角进行直接量测.然而,坏数据有可能导致状态估计准确度下降甚至失效.提出了一种基于鲁棒性容积卡尔曼滤波(CKF)的机电暂态过程发电机动态状态估计方法.在CKF中构造时变多维观测噪声尺度因子,根据量测新息对PMU量测误差进行调整,使得量测量能够对状态量预报值进行准确修正.给出了时变多维观测噪声尺度因子的具体构造方法.针对滤波增益求逆发生奇异的问题,提出解决方案,对鲁棒CKF动态状态估计过程进行说明.仿真结果表明该方法能够有效抑制量测坏数据对动态状态估计的影响.
刊名：中国电机工程学报
发表时间：2011-05-01
摘要:
针对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的不足,将不需要对非线性系统函数进行线性化的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)方法引入电力系统动态状态估计,采用生成Sigma点数量最少的比例最小偏度单形采样策略进行无迹变换.以IEEE14系统为算例,仿真结果表明引入UKF后,估计结果的精度有所提高,但算法的效率较低,且数值稳定性较差.进一步引入平方根形式的UKF(square root UKF,SRUKF)模型,IEEE 14及IEEE 30测试系统的仿真结果证明:在不需要大量牺牲计算时间的同时,算法的数值稳定性得到了改善.表明SRUKF的引入对动态状态估计方法的改进是有效的.
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