基于自适应SRUKF算法的电力系统动态谐波状态估计

摘要

针对传统无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter, UKF)谐波状态估计算法存在时变噪声和异常数据时估计准确度较差的情况,提出了一种基于自适应平方根无迹卡尔曼滤波(square-root UKF, SRUKF)的电力系统谐波状态估计算法。首先,针对时变噪声干扰,引入改进的Sage-Husa噪声估计方法实时估计噪声协方差。其次,针对异常数据干扰,引入异常数据修正方法,通过修正系数来降低异常数据对状态估计结果的影响。最后,通过搭建IEEE14节点系统验证自适应SRUKF算法的估计性能,能够有效地应用于电力系统的动态谐波状态估计。仿真结果表明,该算法在时变噪声和异常数据干扰时仍具有良好的估计性能。