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根据暂态期间发电机的转子动态特性建立了动态状态估计（DSE）模型,针对扩展卡尔曼滤波（EKF）一阶线性化导致的滤波精度下降甚至滤波发散问题,结合粒子滤波（PF）提出了一种基于扩展卡尔曼粒子滤波（EKPF）的机电暂态过程动态估计方法,采用重采样策略选择粗糙采样以防止样本退化.利用WSCC三机九节点系统实现了EKF、无迹卡尔曼滤波（UKF）和EKPF 3种算法的DSE,仿真结果说明了EKPF算法的有效性,且暂态期间其估计效果明显优于另2种方法.