基于鲁棒容积卡尔曼滤波的同步发电机实时动态状态估计方法

摘要：

同步发电机动态状态估计对电力系统的分析与控制具有重要意义.然而,基于卡尔曼滤波的动态状态估计算法计算量大,易受不良数据干扰.建立考虑励磁和调速的同步发电系统模型,进行初值优化.使用隐式梯形积分方法对机电暂态过程离散化,针对CKF算法特点,提出雅可比矩阵重用策略,提高算法效率,满足实时性要求.通过假设检验,辨识输入-输出不良数据,并进行修正,增强鲁棒性.IEEE9节点系统和华东电网某台实际运行机组算例证明了算法的有效性.

关键词：实时动态状态估计、隐式梯形积分、鲁棒性、不良数据校正

所属期刊栏目：43

分类号：TM721(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家重点研发计划2017YFB0902000

在线出版日期：2019-09-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2860-2867