[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

摘要

本发明公布了一种基于无迹粒子滤波理论的发电机动态状态估计方法，首先采用发电机四阶动态方程作为发电机动态状态估计的状态方程，然后利用电力系统分析软件模拟PMU装置获取发电机的功角、角速度等量测数据，并建立发电机的量测方程。通过获取状态估计初始时刻的静态估计值作为发电机动态状态启动时刻的初值，在初值附近生成原始粒子，并利用无迹粒子滤波算法对发电机的功角、角速度等状态量进行跟踪滤波，最后得到发电机状态量的估计值。本发明提出的方法减小了对粒子的需求量，滤波精度和计算效率均优于传统的粒子滤波方法，同时本发明方法增加了粒子的分散性，使得本发明提出的方法的鲁棒性优于传统的粒子滤波方法和无迹卡尔曼滤波方法。

主权项

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。