[发明专利]基于无迹粒子滤波理论的发电机动态状态估计方法

权利要求书

1.一种基于无迹粒子滤波理论的发电机动态状态估计方法，其特征在于：

1)获取所需动态状态估计的系统中发电机组的参数信息；

2)利用电力系统分析软件模拟PMU设备获取状态估计所需的量测数据；

3)状态估计器初始化；

4)建立发电机动态状态估计模型；采用发电机的四阶动态方程建立发电机的状态方程，根据获取的PMU数据建立发电机的量测方程；

5)在状态初值附近生成初始粒子，启动滤波算法；

6)通过比例修正采样的UKF生成重要性密度函数及新的采样粒子；

7)更新粒子权重并归一化；

8)判断是否需要重采样；若是，则转到重采样步骤，若否，则继续下一步；

9)输出当前时刻的状态估计结果；

10)判断滤波运算是否结束，若是，则输出最后全部状态估计结果；若否，则转到步骤6)继续下一步。

2.根据权利要求1所述的基于无迹粒子滤波理论的发电机动态状态估计方法，其特征在于：步骤1)中，发电机的参数信息包括发电机的机械转矩、有功和无功额定功率、同步电角速度、阻尼系数、惯性时间常数、定子励磁电压额定值以及发电机的机组总数。

3.根据权利要求1所述的基于无迹粒子滤波理论的发电机动态状态估计方法，其特征在于：步骤2)中的量测数据包括：发电机的绝对功角、角速度变化值、端口电压相量的幅值和相角、端口电磁功率和机械转矩。

4.根据权利要求1所述的基于无迹粒子滤波理论的发电机动态状态估计方法，其特征在于：步骤3)中的状态估计器初始化包括输入参数初始化和量测数据初始化，设置状态初值，设置过程噪声和量测噪声协方差阵，设置预测协方差初值，设置UPF粒子数和滤波参数以及采样间隔和采样周期；

5.根据权利要求1所述的基于无迹粒子滤波理论的发电机动态状态估计方法，其特征在于：步骤4)中发电机的状态方程形式为：

式中，δ为dq0坐标系下发电机转子的绝对功角，ω₀为额定同步转速，Δω为发电机角速度变化量，TJ为发电机时间惯性常数,D为发电机阻尼系数，E_f为定子励磁电压，T_m为发电机的机械转矩，T_e(T_e＝P_e/ω)为发电机的电磁转矩，忽略定子阻抗并假设ω≈1，得T_e≈P_e，其中P_e为发电机的电磁功率，E′_d和E′_q分别为发电机的d轴和q轴暂态电动势，U和为发电机端口电压的幅值和相角，X_d和X_q分别为发电机d轴和q轴的同步电抗，X′_d和X′_q分别为发电机d轴和q轴的暂态电抗，T′_d0和T′_q0分别为发电机d轴和q轴的暂态开路时间常数；

发电机量测量分别为发电机绝对功角、角速度、电磁功率，由PMU设备直接获得，即：y＝[δ_z,ω_z,P_ez]^T＝[y₁,y₂,y₃]^T，发电机量测方程形式为：