基于改进卡尔曼滤波的配电网动态数据平差方法

刘科研; 盛万兴; 胡丽娟

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基于改进卡尔曼滤波的配电网动态数据平差方法

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受设备、天气等多方面因素影响,电网量测数据不可避免地存在误差.在实际应用前,应选用合适的估计方法进行数据平差.为减小不良数据对估计精度的影响,提出一种鲁棒性无迹卡尔曼滤波(robust unscented Kalman filer,RUKF)算法,在进行无迹卡尔曼滤波之前引入基于运行模式的不良数据检测方法,通过分析量测量的变化趋势调整阈值,避免出现不良数据的漏检与误检现象.以IEEE 33-bus与某实际107节点系统为例进行仿真验证.实验结果表明,在存在不良数据的情况下,RUKF与传统无迹卡尔曼滤波相比,求得的数据平差结果具有更高的估计精度,提高了数据估算的鲁棒性.多个实验表明本文的RUKF算法对数据平差计算可以提供有效的理论支撑.

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来源
《科学技术与工程》 |2020年第31期|12857-12862|共6页
作者
刘科研; 盛万兴; 胡丽娟;
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作者单位

中国电力科学研究院北京100192;

中国电力科学研究院北京100192;

中国电力科学研究院北京100192;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统的运行;
关键词
数据平差; 无迹卡尔曼滤波; 运行模式; 不良数据;

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