【摘 要】
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混合量测下电力系统动态状态估计算法,目前主要假设量测信息在同一时间获得,且很少考虑量测异常值对状态估计的影响.针对以上不足,充分利用混合量测的特性,在分析监控及数据
【机 构】
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上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室
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混合量测下电力系统动态状态估计算法,目前主要假设量测信息在同一时间获得,且很少考虑量测异常值对状态估计的影响.针对以上不足,充分利用混合量测的特性,在分析监控及数据采集系统(SCADA)数据取用时间窗口的基础上,提出了混合量测下序贯抗差状态估计算法.该算法首先序贯入同一时间断面上的同步相量测量单元(PMU)量测值,然后依次序贯入陆续到来的SCADA量测值.初步融合完成后计算融合代价函数,如果超过设定阀值,则增广量测矩阵形成混合量测集,通过扩展卡尔曼滤波(EKF)进行抗差状态估计.该算法能够提高估计中心的利用率以及状态估计的实时性和精度,降低量测异常值对状态估计的影响.最后在IEEE14节点系统上进行了仿真,验证了该算法的有效性和优越性.
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