[发明专利]基于自适应H无穷扩展卡尔曼滤波的状态估计方法

摘要

本发明提供了一种基于自适应H无穷扩展卡尔曼滤波的状态估计方法，不仅可以有效界定系统参数不确定性所引入的估计误差上限，并且采用了自适应技术对滤波参数和系统噪声统计特性进行自适应估计，避免了传统H无穷扩展卡尔曼滤波误差上限难选取以及系统噪声统计特性无法准确获取的问题，具有更强的鲁棒性，能够实现系统更高精度的状态估计。

主权项

一种基于自适应H无穷扩展卡尔曼滤波的状态估计方法，其特征在于：包括以下步骤：建立电力系统动态状态估计模型，依据电力系统的动态状态估计空间模型，采用自适应H无穷扩展卡尔曼滤波的状态估计方法对电力系统运行动态进行估计：(1)设定滤波相关的初始值，包括t＝0时刻的状态估计初始值状态估计误差协方差P₀、系统噪声和量测噪声协方差矩阵的初始值Q₀和R₀、以及最大估计时刻N；(2)获取t时刻的电力系统混合量测值y_t；(3)计算t时刻的状态预测值计算公式如下：${\hat{x}}_{t|t-1}=f\left({\hat{x}}_{t-1}\right),$式中，f(·)表示已知的系统函数，为t‑1时刻的状态估计值；(4)计算t时刻的状态预测误差协方差P_tt‑1，计算公式如下：$P_{t|t-1}=F_{t-1}{P}_{t-1}{F}_{t-1}^T+Q_{t-1},$式中，表示函数f(·)在处的雅克比矩阵，P_t‑1为t‑1时刻的估计误差协方差，Q_t‑1表示t‑1时刻的系统噪声协方差矩阵；(5)根据外界情况变化，自适应计算并更新t时刻误差协方差矩阵计算公式如下：$\underset{t|t-1}{\mathrm{\Σ}}=\left\{\begin{array}{cc}{P}_{t|t-1}& P_{y,t-1}\>\mathrm{\α}{\stackrel{\‾}{P}}_{y,t-1}\\ {(P_{t|t-1}^{-1}-{\mathrm{\γ}}^{-2}{L}_t^T{L}_t)}^{-1}& P_{y,t-1}\≤\mathrm{\α}{\stackrel{\‾}{P}}_{y,t-1}\end{array}\right.$式中，α是一个待设定的正常数，用于调节动态过程中误差协方差自适应变换的阈值，γ为不确定约束上界，其中P_y,t‑1、和L_t的计算方法如下：$P_{y,t-1}=H_{t-1}\underset{t-1|t-2}{\Σ}{H}_{t-1}^T+R_{t-1},$

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