【摘 要】
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随着相量测量单元(PMU)的广泛应用,基于PMU的发电机动态状态估计的研究越来越受到重视。如果存在量测坏数据,动态状态估计的滤波效果会受到严重的影响。首先介绍了一种基于无
【机 构】
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浙江大学电气工程学院; 国网浙江省电力公司电力科学研究院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51137003);国家电网公司科技项目(XT71-16-034)~~
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随着相量测量单元(PMU)的广泛应用,基于PMU的发电机动态状态估计的研究越来越受到重视。如果存在量测坏数据,动态状态估计的滤波效果会受到严重的影响。首先介绍了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的发电机动态状态估计方法。然而,由于PMU数据的质量不高,为解决坏数据的问题,推导残差方程得出时变的阈值,再通过一种迭代检测的方法确定坏数据的测点位置。对于坏数据对应的量测,算法将其剔除后重新进行一次估计,以修正估计结果。算例结果表明,该方法能有效抑制量测坏数据对发电机动态状态估计的影响。
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