【摘 要】
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传统负荷模型参数辨识方法在数据获取、辨识精度和在线辨识上受到限制,且基于传统卡尔曼滤波的参数辨识算法易受噪声干扰,辨识结果不稳定。为此提出一种基于自适应卡尔曼滤波的负荷参数在线辨识算法。首先建立线性化的负荷模型,基于广域测量系统(WAMS)同步相量测量单元(PMU)测得的实时在线数据,运用预报误差法的思路,使用改进的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法辨识负荷模型参数。基于浙江电网220 kV华金变电站PMU数据的算例表明了自适应卡尔曼滤波算法辨识结果具有更高的参数稳定性和良好的拟合度。
【基金项目】
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国家重点研发计划智能电网技术与装备重点专项(2016YFB0900600)资助。
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传统负荷模型参数辨识方法在数据获取、辨识精度和在线辨识上受到限制,且基于传统卡尔曼滤波的参数辨识算法易受噪声干扰,辨识结果不稳定。为此提出一种基于自适应卡尔曼滤波的负荷参数在线辨识算法。首先建立线性化的负荷模型,基于广域测量系统(WAMS)同步相量测量单元(PMU)测得的实时在线数据,运用预报误差法的思路,使用改进的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法辨识负荷模型参数。基于浙江电网220 kV华金变电站PMU数据的算例表明了自适应卡尔曼滤波算法辨识结果具有更高的参数稳定性和良好的拟合度。
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