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一种基于自适应容积卡尔曼滤波的动态状态估计方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应容积卡尔曼滤波的动态状态估计方法,用于实现电力系统发电机动态状态变量的准确估计。该方法通过在容积卡尔曼滤波中引入渐消记忆指数加权的Sage‑Husa噪声统计估计器,动态估计校正时变系统噪声的均值与方差,抑制系统噪声矩阵不匹配对状态估计精度的影响,提升发电机状态变量的准确估计。该算法因考虑了实际工程背景,且简单方便,具有较高的工程应用价值。

著录项

  • 公开/公告号CN110032812A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-07-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 河海大学;

    申请/专利号CN201910311425.7

  • 申请日2019-04-18

  • 分类号G06F17/50(20060101);G06F17/16(20060101);G01R31/34(20060101);G06Q50/06(20120101);

  • 代理机构32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人梁耀文

  • 地址 211100 江苏省南京市鼓楼区西康路1号

  • 入库时间 2024-02-19 11:46:10

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-08-13

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/50 申请日:20190418

    实质审查的生效

  • 2019-07-19

    公开

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