10.3969/j.issn.2095-2783.2019.11.004
采用ARUKF算法的电力系统动态状态估计
针对传统无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法进行电力系统状态估计时容易受到系统噪声和量测粗差影响的缺点,提出了一种新的自适应抗差无迹卡尔曼滤波(adaptive robust unscented Kalman filter,ARUKF)算法来改善估计过程中系统的稳定性.通过添加Sage-Husa噪声滤波器和抗差估计器,提高了未知噪声情况下系统的适应性及量测粗差情况下系统的滤波处理性能.实验结果表明,所提出的ARUKF方法与传统的UKF方法相比,在收敛速度基本不变的情况下,解决了滤波过程中系统噪声未知导致的估计精度下降问题,在系统存在粗差时具有更好的鲁棒性.
电力系统、状态估计、无迹卡尔曼滤波、自适应抗差、Sage-Husa噪声滤波器
14
TM721(输配电工程、电力网及电力系统)
山东省高等学校科技计划项目J17KA074
2020-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
1179-1184
