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题名基于粒子滤波算法的发电机机电暂态过程动态状态估计
被引量：8
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作者
蔡国伟
郑存龙
杨德友
孙正龙
王艺博
杨振瑞
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机构
东北电力大学电气工程学院
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出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期49-54,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51177010
51377017)~~
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文摘
广域测量系统(WAMS)作为一种测量手段,不可避免地存在测量误差。为了获得更优的控制策略和分析结果,有必要对实际量测数据进行滤波处理后再应用。文中提出了一种对实际量测数据进行动态滤波估计的新方法,在发电机二阶动态方程的基础上,建立了发电机动态状态估计模型。考虑到模型的非线性,文中应用粒子滤波(PF)算法。为解决计算占用空间和计算量较大、样本退化的问题,在基本PF算法的基础上引入序列采样重要性重采样(SIR)方法。同时,还应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行了状态估计并将结果与文中所提方法进行了对比分析。为了定量评估估计效果,建立了基于估计路径相似性的评价指标。最后,通过对CEPRI 7节点系统的仿真计算,表明基于PF的估计结果与实际结果相关性较高、与真实值的均方根误差小,优于EKF的估计结果,有效减小了误差数据的影响。
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关键词
机电暂态
状态估计
粒子滤波
路径相关性量度
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Keywords
electromechanical transient
state estimation
particle filter
path correlation measure
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分类号
TM31
[电气工程—电机]
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