【摘要】：發(fā)電機動態(tài)狀態(tài)估計是電力系統(tǒng)動態(tài)安全分析的重要內(nèi)容。針對容積卡爾曼濾波(CKF)在迭代中協(xié)方差陣不對稱或非正定導致的估計精度下降甚至濾波發(fā)散問題,利用平方根濾波(SRF)能確保協(xié)方差陣非負定和數(shù)值穩(wěn)定性方面的優(yōu)勢,提出基于平方根容積卡爾曼濾波(SRCKF)的發(fā)電機動態(tài)狀態(tài)估計方法,并給出了計算步驟。最后,利用仿真系統(tǒng)和實際系統(tǒng)比較了SRCKF、CKF和無跡卡爾曼濾波(UKF)三種算法的估計性能,證明了SRCKF算法能夠解決CKF濾波中因協(xié)方差陣非正定導致的濾波發(fā)散問題;同時SRCKF算法在計算效率、濾波精度和數(shù)值穩(wěn)定性方面均優(yōu)于CKF和UKF算法。
[Abstract]:Generator dynamic state estimation is an important part of power system dynamic security analysis. In order to solve the problem that the estimation accuracy of volume Kalman filter (CKF) is reduced or even filtered divergence caused by asymmetric or non-positive covariance matrix in iteration, the dynamic state estimation method of generator based on square root volume Kalman filter (SRCKF) is proposed, and the calculation steps are given by using the advantages of square root filter (SRF) to ensure the nonnegative definite and numerical stability of covariance matrix. Finally, the estimation performance of SRCKF,CKF and unscented Kalman filter (UKF) is compared between the simulation system and the actual system, and it is proved that the SRCKF algorithm can solve the filtering divergence problem caused by the non-positive definite covariance matrix in CKF filtering, and the SRCKF algorithm is superior to CKF and UKF algorithm in computational efficiency, filtering accuracy and numerical stability.
【作者單位】： 東北電力大學電氣工程學院;
【分類號】：TM711

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本文編號：2519246