【摘 要】
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针对当前电力系统动态状态估计主要采用的扩展卡尔曼滤波(EKF)法存在收敛速度慢、鲁棒性差的缺点,采用一种新的非线性方法--无迹卡尔曼滤波(UKF)法进行电力系统动态状态估计.
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针对当前电力系统动态状态估计主要采用的扩展卡尔曼滤波(EKF)法存在收敛速度慢、鲁棒性差的缺点,采用一种新的非线性方法--无迹卡尔曼滤波(UKF)法进行电力系统动态状态估计.UKF法由于使用了无迹变换,避免了线性化误差的引入和雅可比矩阵的计算,相比EKF法有更高的估计精度和稳定性.广域测量系统(WAMS)能够提供相量信息,具有精度高、全网严格同步等优点.因此,将WAMS量测数据和数据采集与监控(SCADA)系统量测数据相结合,形成应用混合量测的电力系统动态状态估计.仿真表明,UKF法相比EKF法能够更准确地估计动态系统中的状态量,WAMS信息的引入进一步提高了动态状态估计的性能.
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