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考虑输入量不良数据的发电机动态状态估计方法
文献摘要：
近年来,基于同步相量测量单元(PMU)量测数据的发电机动态状态估计得到广泛研究.然而,现场运行的PMU受多种因素的影响,可能导致作为状态估计输入量的发电机机端电压或电流量测相量存在不良数据,对状态估计产生影响.针对该问题,提出了一种考虑输入量不良数据的发电机动态状态估计方法.在输入量不良数据对动态状态估计影响分析的基础上,该方法利用发电机状态量受动态方程约束不能突变的特性,提出了基于指数平滑的状态量预报方法,将该预报值与发电机动态方程预报值进行比较,提出了输入量不良数据检测方法.进一步,检测到不良数据后用指数平滑预报值代替动态方程的预报值,提出了基于最小二乘法的输入量校正方法.仿真算例结果表明,所提方法能有效抑制输入量不良数据对发电机动态状态估计的影响,提高动态状态估计算法的鲁棒性.
文献关键词：
同步相量测量;状态估计;容积卡尔曼滤波;指数平滑预报;不良数据
中图分类号：
作者姓名：
朱茂林;刘灏;毕天姝;谢永胜;赵俊博
作者机构：
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),北京市 102206;国网新疆电力有限公司,新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市 830002;密西西比州立大学电气与计算机工程学院,斯塔克维尔 39762,美国
文献出处：
引用格式：
[1]朱茂林;刘灏;毕天姝;谢永胜;赵俊博-.考虑输入量不良数据的发电机动态状态估计方法)[J].电力系统自动化,2022(07):94-103
A类：
发电机动态状态估计,指数平滑预报
B类：
输入量,不良数据,估计方法,同步相量测量单元,PMU,量测数据,端电压,法利,机状态,状态量,受动,预报方法,报值,数据检测,校正方法,高动态,估计算法,容积卡尔曼滤波
AB值：
0.146012
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