【摘 要】
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状态估计在分析电力系统运行状态方面发挥重要作用。为提高状态估计的实时性和准确性,研究人员进行了动态状态估计研究,其中包括扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）。EKF虽然在计算上具有高效性,但在处理电力系统模型时,由于要进行局部线性化操作,造成计算精度下降。UKF算法虽然在一定程度上提高了算法
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状态估计在分析电力系统运行状态方面发挥重要作用。为提高状态估计的实时性和准确性,研究人员进行了动态状态估计研究,其中包括扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）。EKF虽然在计算上具有高效性,但在处理电力系统模型时,由于要进行局部线性化操作,造成计算精度下降。UKF算法虽然在一定程度上提高了算法的计算精度,但该算法的应用受到噪声模型的限制,只有在噪声服从高斯分布的系统中才有较好的效果。粒子滤波（Particle Filtering,PF）算法的出现很好地解决了EKF算法和UKF算法中的不足,该算法不受系统模型和噪声模型的限制,能处理任意非线性模型,任意噪声分布。因此本文在粒子滤波算法的基础上研究了电力系统状态估计方法。PF算法实质上是通过量测值对随机采样的粒子进行修正从而得到状态估计结果。考虑到该算法中存在粒子退化问题,本文从建议密度函数的角度改进PF算法,提出一种基于UKF和PF混合滤波算法（即UPF算法）。UPF算法的基本思想是:通过UKF算法得到建议密度函数,利用该函数代替PF算法中的重要性密度函数从而提高粒子滤波性能。UPF算法不仅能克服非线性系统的制约,且滤波精度高具有较好的应用前景。最后结合IEEE 14和30节点系统中对本文提出的UPF算法展开状态估计分析,结果验证了算法的有效性。
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