基于鲁棒容积卡尔曼滤波器的发电机动态状态估计

摘要

同步相量测量单元(PMU)能够对电力系统动态过程中发电机功角进行直接量测.然而,坏数据有可能导致状态估计准确度下降甚至失效.提出了一种基于鲁棒性容积卡尔曼滤波(CKF)的机电暂态过程发电机动态状态估计方法.在CKF中构造时变多维观测噪声尺度因子,根据量测新息对PMU量测误差进行调整,使得量测量能够对状态量预报值进行准确修正.给出了时变多维观测噪声尺度因子的具体构造方法.针对滤波增益求逆发生奇异的问题,提出解决方案,对鲁棒CKF动态状态估计过程进行说明.仿真结果表明该方法能够有效抑制量测坏数据对动态状态估计的影响.