本文關(guān)鍵詞：基于粒子濾波算法的發(fā)電機機電暫態(tài)過程動態(tài)狀態(tài)估計，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：廣域測量系統(tǒng)(WAMS)作為一種測量手段,不可避免地存在測量誤差。為了獲得更優(yōu)的控制策略和分析結(jié)果,有必要對實際量測數(shù)據(jù)進行濾波處理后再應(yīng)用。文中提出了一種對實際量測數(shù)據(jù)進行動態(tài)濾波估計的新方法,在發(fā)電機二階動態(tài)方程的基礎(chǔ)上,建立了發(fā)電機動態(tài)狀態(tài)估計模型�？紤]到模型的非線性,文中應(yīng)用粒子濾波(PF)算法。為解決計算占用空間和計算量較大、樣本退化的問題,在基本PF算法的基礎(chǔ)上引入序列采樣重要性重采樣(SIR)方法。同時,還應(yīng)用擴展卡爾曼濾波(EKF)算法進行了狀態(tài)估計并將結(jié)果與文中所提方法進行了對比分析。為了定量評估估計效果,建立了基于估計路徑相似性的評價指標。最后,通過對CEPRI 7節(jié)點系統(tǒng)的仿真計算,表明基于PF的估計結(jié)果與實際結(jié)果相關(guān)性較高、與真實值的均方根誤差小,優(yōu)于EKF的估計結(jié)果,有效減小了誤差數(shù)據(jù)的影響。
【作者單位】： 東北電力大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 機電暫態(tài) 狀態(tài)估計 粒子濾波 路徑相關(guān)性量度
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51177010;51377017)~~
【分類號】：TM31
【正文快照】： 0引言廣域測量系統(tǒng)(WAMS)能夠?qū)崿F(xiàn)對整個電力系統(tǒng)真實運行狀態(tài)的同步實時量測,已廣泛應(yīng)用于解決電力系統(tǒng)動態(tài)監(jiān)測與控制問題[1-3]。它的出現(xiàn)使機電暫態(tài)過程中描述發(fā)電機運行狀態(tài)的變量的直接量測得以實現(xiàn)。然而,WAMS作為一個量測系統(tǒng),在量測過程中因為各種原因難免造成量測結(jié)

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 楊東俊;丁堅勇;邵漢橋;許漢平;黃家祺;;基于WAMS的負阻尼低頻振蕩與強迫功率振蕩的特征判別[J];電力系統(tǒng)自動化;2013年13期

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 喬相偉;周衛(wèi)東;吉宇人;;基于四元數(shù)粒子濾波的飛行器姿態(tài)估計算法研究[J];兵工學(xué)報;2012年09期

2 李健超;高國偉;單莉莉;賀志剛;;正則粒子濾波算法在MEMS陀螺濾波處理中的應(yīng)用[J];北京信息科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2013年03期

3 代賢忠;沈沉;;基于端口供給能量分解的電力系統(tǒng)振蕩類型區(qū)分方法[J];電力系統(tǒng)自動化;2014年23期

4 馬燕峰;劉偉東;趙書強;;基于包絡(luò)線擬合的低頻振蕩性質(zhì)在線判別[J];電力系統(tǒng)自動化;2014年23期

5 商顯俊;顧雪平;梁海平;董_g;張文朝;范新橋;;計及相量測量單元信息不可觀性的強迫功率振蕩擾動源定位[J];電力系統(tǒng)自動化;2015年10期

6 孫英云;游亞雄;侯建蘭;蒲天驕;于汀;;基于差分正交匹配追蹤和Prony算法的低頻振蕩模態(tài)辨識[J];電力系統(tǒng)自動化;2015年10期

7 代賢忠;沈沉;;基于端口供給功率的低頻振蕩強相關(guān)機組識別方法[J];電力系統(tǒng)自動化;2015年16期

8 趙妍;李志民;李天云;;電力系統(tǒng)低頻振蕩監(jiān)測的Duffing振子可停振動系統(tǒng)法[J];電工技術(shù)學(xué)報;2015年20期

9 李曼曼;劉峻明;王鵬新;;基于粒子濾波的LAI時間序列重構(gòu)算法設(shè)計與實現(xiàn)[J];中國農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報;2012年03期

10 林h，

本文編號：488475