考虑量测坏数据的发电机动态状态估计方法

摘要：

随着相量测量单元(PMU)的广泛应用,基于PMU的发电机动态状态估计的研究越来越受到重视.如果存在量测坏数据,动态状态估计的滤波效果会受到严重的影响.首先介绍了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的发电机动态状态估计方法.然而,由于PMU数据的质量不高,为解决坏数据的问题,推导残差方程得出时变的阈值,再通过一种迭代检测的方法确定坏数据的测点位置.对于坏数据对应的量测,算法将其剔除后重新进行一次估计,以修正估计结果.算例结果表明,该方法能有效抑制量测坏数据对发电机动态状态估计的影响.

关键词：动态状态估计、机电暂态、无迹卡尔曼滤波、坏数据

所属期刊栏目：41

分类号：TM7;TN9

资助基金：国家自然科学基金资助项目51137003;国家电网公司科技项目XT71-16-034.This work is supported by National Natural Science Foundation of China51137003;State Grid Corporation of ChinaXT71-16-034

在线出版日期：2017-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：140-146