【摘 要】
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针对扩展卡尔曼滤波（EKF）算法在电力系统状态估计时存在鲁棒性差，精度被非线性系统的非线性程度制约大等缺点，提出一种自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波（Adaptive Interpolation Strong Tracking Extended Kalman Filter，AISTEKF）算法，用于电力系统的动态状态估计。新算法利用自适应插值在两个连续采样点之间增加伪量测值，减小了EKF的线性化误差
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“交通基础设施专项”（2021YFB2601300）； 陕西省重点研发计划项目（2022GY-193）；
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针对扩展卡尔曼滤波（EKF）算法在电力系统状态估计时存在鲁棒性差，精度被非线性系统的非线性程度制约大等缺点，提出一种自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波（Adaptive Interpolation Strong Tracking Extended Kalman Filter，AISTEKF）算法，用于电力系统的动态状态估计。新算法利用自适应插值在两个连续采样点之间增加伪量测值，减小了EKF的线性化误差，有效提高了算法估计的精度；另外，该方法在EKF算法基础上引入强跟踪理论，增强了算法估计的鲁棒性。为验证所提出方法的有效性，分别运用EKF算法、自适应插值扩展卡尔曼滤波（AIEKF）算法和AISTEKF算法对IEEE-5节点系统和IEEE-30节点系统进行动态状态估计。实验结果表明，与EKF和AIEKF算法相比，无论在高斯噪声环境下还是三种有偏噪声环境下，AISTEKF算法的电压幅值估计精度和电压相角估计精度都有显著性提高。所提出的新算法是一种鲁棒性好且估计精度高的电力系统状态估计方法。
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