基于容积粒子滤波的配电网动态状态估计

摘要

配电网中分布式电源的渗透率逐渐升高,为确保配电网安全稳定的运行,需要对配电网运行状态进行准确的感知。针对容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)算法对强非线性非高斯系统滤波精度有限、标准粒子滤波(Particle Filter,PF)选取重要性密度函数不准确的问题,提出了基于容积粒子滤波(Cubature Particle Filter,CPF)的配电网动态状态估计模型,利用CKF算法设计PF的重要性密度函数。既克服了CKF算法要求噪声为高斯分布的限制,又保留了PF算法的强抗干扰能力。仿真结果表明,在高斯噪声和非高斯噪声下,CPF算法比CKF算法滤波精度更高、更灵活。