【摘 要】
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容积卡尔曼滤波(CKF)在非线性动态状态估计领域有着良好的估计效果。但由于容积卡尔曼滤波缺乏对量测噪声特性的在线自适应能力,其对不良数据和非高斯白噪声的处理效果并不理
【机 构】
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东北电力大学电气工程学院,国网河北省电力有限公司经济技术研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB0902401);国家自然科学基金(51677023)资助
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容积卡尔曼滤波(CKF)在非线性动态状态估计领域有着良好的估计效果。但由于容积卡尔曼滤波缺乏对量测噪声特性的在线自适应能力,其对不良数据和非高斯白噪声的处理效果并不理想。为了解决当量测量统计特性偏离先验统计特性时,容积卡尔曼滤波算法性能下降和发散的问题,通过将抗差估计理论中的M-估计理论与容积卡尔曼滤波相结合,提出抗差容积卡尔曼滤波(RCKF)算法,并将其尝试应用于复杂噪声条件下的发电机动态状态估计中。IEEE 9节点系统和新英格兰16机68节点系统的仿真结果表明:在不同量测噪声且量测量存在不良数据的复杂
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