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基于卡尔曼滤波的电力系统动态状态估计算法研究

电力系统状态估计是电力系统调度、控制、安全评估等方面的基础,也是能量管理系统(EMS)的核心组成部分。动态状态估计通过状态预测能对电力系统进行安全评估,实现经济调度、预防控制等在线功能,重要性不言而喻,因此本文对基于扩展卡尔曼滤波的电力系统动态状态估计进行了分析研究。本文首先通过对卡尔曼滤波算法的过程及计算公式的推导,阐述了电力系统模型下扩展卡尔曼滤波动态状态估计器的工作原理和实际应用中所面临的问题,并列举分析针对这些问题的几种改进算法。在扩展卡尔曼滤波算法的基础上,本文提出一种自适应卡尔曼滤波原理的动态状态估计新算法,该算法通过采取增广最小二乘法来修正状态模型参数和指数加权法来估计时变噪声。这样,在利用量测数据进行状态估计的同时,来不断的对系统模型参数和噪声统计特性进行估计和修正以提高模型精确度,降低状态估计的误差。此外,本文算法还采取三次样条插值的数值分析方法,利用状态估计的历史数据来拟合状态函数,估计出状态转移矩阵的初值,  (本文共86页) 本文目录 | 阅读全文>>

《电网技术》2014年01期
电网技术

基于自适应无迹卡尔曼滤波的电力系统动态状态估计

无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)是种非线性滤波方法。由于假设系统噪声的方差为常数,UKF的估计结果会受到未知系统噪声的影响。为减小未知系统噪声对动态状态估计的影响,提出了种改进的自适应UKF(adaptive...  (本文共5页) 阅读全文>>

华北电力大学(河北)
华北电力大学(河北)

广义状态估计分布式算法的研究

本文研究了广义状态估计分布式计算的问题。广义状态估计将网络拓扑、系统参数以及对不良数据的分析统一起来考虑,因而与传统状态估计相比,它提高了数据的精度,能更准确的估计出系统的运行状态。但是对于一个大的互联网络,若整体采用广义状态估计算法,则因其矩阵维数较大,结构复杂而很难满足状态估计实时性的要求,因此本文将采用广义状态估计的分布式算法,通过应用辅助问题准则(APP-auxiliary problem principle)把全网的状态估计问题分解为各子系统的分布式状态估计问题,并应用一个WSCC-9节点电力网络验证了此种方法的可行性和有效性。  (本文共60页) 本文目录 | 阅读全文>>

《电力自动化设备》2019年12期
电力自动化设备

基于一致性理论的多区域电力系统分布式状态估计

随着电网规模不断扩大,传统集中式状态估计方法的数据通信与存储任务重、计算量大,难以满足现代电力系统状态估计需求。在计及系统状态估计非线性的基础上,将电力系统划分为若干个不重叠的子区域,并利用拉格朗日乘子法对状态估计方程进...  (本文共8页) 阅读全文>>

《电网技术》2018年02期
电网技术

面向能源互联网的电–气耦合网络状态估计技术

为保障电-气耦合网络安全可靠高效的运行,参考电力系统能量管理系统,可以形成电-气耦合网络能量管理系统。其中,电-气耦合网络状态估计是电-气耦合网络能量管理的基础,可以...  (本文共9页) 阅读全文>>

《清华大学学报(自然科学版)》1999年07期
清华大学学报(自然科学版)

发输配全局状态估计

为了弥补传统状态估计中发输电系统和配电系统相互独立的局限性,提出了发输配全局状态估计这一新课题。它以全局电力系统为研究对象,能估计出一体化的发输配全局电力系统状态。建立了数...  (本文共3;页) 阅读全文>>

电子科技大学
电子科技大学

基于模糊模型的复杂系统状态估计与滤波方法研究

当代社会井然有序的运作有赖于各类复杂系统的顺利运行。复杂系统在自然科学领域和社会科学领域的研究地位不言而喻。然而对复杂系统没有一个简明的定义,通常认为复杂系统具有非线性、高维度和内部组成相互关联等属性。复杂系统在人们生活的环境中比比皆是,例如城市交通网络,集成电路系统以及基因调控网络等。通常定义由有限个非线性子系统通过耦合联结而成的高维度互联大系统为复杂系统。作为一类典型的复杂系统,非线性互联大系统因其在实际应用和理论研究中的重要性成为广大学者的研究热点。在一些实际的复杂系统中,外部干扰的存在以及有限的信道资源都会直接或者间接的影响着系统的动态性能。而且由于器件在工作以及信号在传输过程中常常会产生的摄动现象使得建立的模型需要更加精细,更加贴近实际的动态系统。此外,切换机制的存在可能会直接或者间接的影响着复杂系统的动态性能。对具有切换机制的复杂系统研究同样迫在眉睫。非线性切换系统由具有有限个连续时间或离散时间动力学的非线性子系统和...  (本文共109页) 本文目录 | 阅读全文>>