[发明专利]一种基于自适应无迹H∞滤波的发电机动态状态估计方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应无迹H∞滤波的发电机动态状态估计方法，用于增强动态状态估计器对模型不确定性的鲁棒性，提升动态状态估计精度。本发明方法基于无迹变换和H_∞滤波理论，通过引入自适应技术，提出了可以抑制模型不确定性对状态估计结果的影响的状态估计误差协方差自适应调整更新策略。该方法不仅可以有效提升发电机动态状态估计精度，而且避免了传统鲁棒状态估计方法模型不确定性约束上界参数难选取的问题。本发明方法计及了实际工程背景，且实现流程清晰，具有较高的工程应用价值。

主权项

1.一种基于自适应无迹H∞滤波的发电机动态状态估计方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)状态估计模型建立发电机动态状态估计的状态方程与量测方程，其一般形式可以表示为：式中f(·)表示发电机状态方程，h(·)表示量测方程，x，u，z分别对应表示状态变量，控制变量及量测向量；下标k和k+1表示时刻，w表示系统噪声，v为量测噪声，假设二者分别满足w～N(0,Q)，v～N(0,R)的高斯分布，其中Q与R分别表示系统噪声和量测噪声满足的协方差矩阵，w与v相互独立且和状态变量无关；(2)设定自适应无迹H_∞滤波的参数初始值，包含设定初始时刻状态估计值初始状态估计误差协方差矩阵初始控制变量u₀，尺度参数κ；设定系统噪声和量测噪声所满足的协方差矩阵Q₀，R₀，以及最大估计时刻N；(3)利用无迹变换技术，产生围绕状态估计值的2n+1个Sigma采样点其中n为状态变量维度；(4)计算k时刻的状态预测值并求解k时刻状态预测误差协方差矩阵(5)计算状态预测点经发电机量测方程传递的对应点值，求解k时刻发电机量测预测值(6)求解更新k时刻量测预测误差协方差矩阵和交互协方差矩阵P_xz,k；(7)利用自适应无迹H_∞滤波的校正步骤，求解k时刻的滤波增益K_k，并基于k时刻的量测信息值z_k，对状态预测值进行修正更新，计算公式分别为式中表示k时刻的状态估计值，上标(·)^‑1表示矩阵的求逆运算；(8)基于H_∞滤波理论，利用自适应技术，设计抑制模型不确定性对状态估计结果的影响的状态估计误差协方差自适应调整更新策略，自适应计算并更新k时刻估计误差协方差矩阵计算公式如下式中α是一个待设定的正常数，用于调节动态过程中估计误差协方差自适应变换的阈值，其中R_e,k的计算方法分别为式中为k时刻信息序列，表示k时刻的信息矩阵，ρ＝0.98为遗忘因子，γ为界定模型不确定性引起状态估计误差的正标量参数，L_k矩阵计算公式为式中表示对矩阵进行Cholesky分解运算，I为适当维度的单位矩阵，为估计误差协方差最大上界设置参数；(9)按照(2)‑(8)所示步骤依据量测信息时间序列进行发电机动态状态估计，直至k+1＞N时状态估计程序结束，输出发电机动态估计结果。