【摘 要】
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动态状态估计对于电力系统的监测和稳定性分析具有重要意义.相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)具备高采样率和同步数据,在动态状态估计中得到了广泛的应用.然而,由
【机 构】
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河海大学能源与电气学院,江苏省南京市,210098
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动态状态估计对于电力系统的监测和稳定性分析具有重要意义.相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)具备高采样率和同步数据,在动态状态估计中得到了广泛的应用.然而,由于PMU量测数据存在随机噪声,无法直接作为调度和控制的参考数据.基于此,该文提出一种基于插值H∞扩展卡尔曼滤波(interpolation H∞extended Kalman filter,IHEKF)的发电机动态状态估计方法.该方法在扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的基础上,利用自适应插值技术提高估计精度,并进一步采用H-∞理论提高对噪声的鲁棒性.算例结果表明,IHEKF无论是在估计精度上还是在对噪声的鲁棒性能上较EKF均有所提高.
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