【摘 要】
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广域测量系统(WAMS)作为一种测量手段,不可避免地存在测量误差。为了获得更优的控制策略和分析结果,有必要对实际量测数据进行滤波处理后再应用。文中提出了一种对实际量测数
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51177010;51377017)~~
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广域测量系统(WAMS)作为一种测量手段,不可避免地存在测量误差。为了获得更优的控制策略和分析结果,有必要对实际量测数据进行滤波处理后再应用。文中提出了一种对实际量测数据进行动态滤波估计的新方法,在发电机二阶动态方程的基础上,建立了发电机动态状态估计模型。考虑到模型的非线性,文中应用粒子滤波(PF)算法。为解决计算占用空间和计算量较大、样本退化的问题,在基本PF算法的基础上引入序列采样重要性重采样(SIR)方法。同时,还应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行了状态估计并将结果与文中所提方法进行了对比分析。为了定量评估估计效果,建立了基于估计路径相似性的评价指标。最后,通过对CEPRI 7节点系统的仿真计算,表明基于PF的估计结果与实际结果相关性较高、与真实值的均方根误差小,优于EKF的估计结果,有效减小了误差数据的影响。
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