浙江大学江全元,刘朋成等:基于鲁棒容积卡尔曼滤波的同步发电机实时动态状态估计方法-IOTA

您的位置：网站首页 行业动态 浙江大学江全元,刘朋成等:基于鲁棒容积卡尔曼滤波的同步发电机实时动态状态估计方法

浙江大学江全元,刘朋成等:基于鲁棒容积卡尔曼滤波的同步发电机实时动态状态估计方法

阅读量：3790239 2019-10-25

戳题目，看全文！基于鲁棒容积卡尔曼滤波的同步发电机实时动态状态估计方法/刘朋成，项中明，江全元，耿光超，孙维真，熊鸿韬
《电网技术》2019年第8期：2860-2867 .

微文内容1.研究背景
同步发电机动态状态估计对电力系统的分析与控制具有重要意义。然而，基于卡尔曼滤波的动态状态估计算法计算量大，易受各类不良数据干扰。
2.研究思路
本文建立考虑励磁和调速的同步发电系统模型，首先进行初值优化。使用隐式梯形积分方法对机电暂态过程离散化，针对容积卡尔曼滤波算法特点，提出雅可比矩阵重用策略，提高了算法效率，满足实时性要求。通过假设检验，辨识输入-输出不良数据，并进行修正，增强鲁棒性。

图1 IEEE9节点系统不良数据处理前后功角δ估计误差对比

图2 IEEE9节点系统不良数据处理前后角速度ω估计误差对比

图3 实际机组运行场景状态估计结果有功功率检验
3.研究结论
本文提出了一种基于鲁棒容积卡尔曼滤波的同步发电机实时动态状态估计方法。IEEE 标准算例系统和华东电网某机组实际运行机组算例的结果表明，初值优化对动态估计算法的准确性有显著提高。基于隐式梯形积分离散化的机电暂态方程J矩阵重用技术可以提高计算性能。输入-输出不良数据辨识和修正可以算法提高鲁棒性。
后续研究方向
下一步的研究方向包括：
1）动态状态估计算法扩展到全网，尤其是解决不正常运行状态下电网导纳矩阵的实时辨识获取问题。
2）状态估计-电网参数辨识的联合问题研究。
参文格式
刘朋成，项中明，江全元，等．基于鲁棒容积卡尔曼滤波的同步发电机实时动态状态估计方法[J]．电网技术，2019，43(9)：2860-2867．
Liu Pengcheng, Xiang Zhongming, Jiang Quanyuan, et al. Real-time dynamic state estimation for synchronous machines based on robust CKF [J]. Power System Technology, 2019, 43(8):2860-2867(in Chinese).
相关文献
Zhu Z，Geng G，Jiang Q．Multi-scenario parameter estimation for synchronous generation systems[J]．IEEE Transactions on Power Systems，2017，32(3)：1851-1859．
Zhao J，Netto M，Mili L．A robust iterated extended Kalman filter for power system dynamic state estimation[J]．IEEE Transactions on Power Systems，2017，32(4)：3205-3216．
马安安，江全元，熊鸿韬，等．考虑量测坏数据的发电机动态状态估计方法[J]．电力系统自动化，2017，41(14)：146-152．
毕天姝，陈亮，薛安成，等．考虑调速器的发电机动态状态估计方法[J]．电网技术，2013，37(12)：3433-3438．
孙国强，王晗雯，卫志农，等．基于无迹粒子滤波理论的发电机动态状态估计方法[J]．电力系统自动化，2017，41(14)：133-139．
作者介绍

江全元，浙江大学教授，博士生导师。现任浙江省重点实验室（海洋可再生能源电气装备与系统技术研究实验室）副主任，中国电工技术学会电力系统控制与保护专业委员会委员。入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”、浙江省杰出青年基金，浙江省151人才工程第一层次计划。“浙江大学学术带头人后备人才出国研究专项计划”（简称“新星计划”）首批资助者，2006年7月至2008年6月为美国康奈尔大学访问学者。长期从事电力系统稳定与控制、可再生能源利用、电力系统高性能计算、人工智能等领域的研究工作。发表学术论文150余篇，其中SCI检索论文50余篇，EI检索论文90余篇，以第一作者或通讯作者发表IEEE Transactions期刊论文25篇。

耿光超，博士，浙江大学电气工程学院助理研究员，硕士生导师。主要研究方向为电力系统稳定与控制、电力系统高性能计算、电力物联网。发表SCI期刊论文30余篇，主持国家自然科学基金等科研项目十余项。

刘朋成，男，浙江大学电气工程学院博士研究生，主要研究方向为电力系统深度感知。
团队介绍

浙江大学高性能计算实验室由江全元教授、耿光超博士等组成，长期从事电力系统经济调度与稳定控制、储能技术在可再生能源并网中的应用、高性能计算和人工智能在电力系统中的应用等方面研究。团队在储能辅助可再生能源并网技术研究方面主持或参与了多类型储能系统协调控制技术及示范（2011AA05A113）、远距离大规模高集中度风电并网的储能需求评估及协调控制（2012CB215106）、高压电制热储热提升可再生能源消纳的关键技术（2015BAA01B02）等国家863计划、973计划、科技支撑计划课题，研发了面向多类型储能系统的智能监控终端、集群控制平台。
本文为原创作品，所涉及文字及图片版权均属《电网技术》编辑部所有，根据国家版权局最新规定，纸媒、网站、微博、微信公众号转载、摘编我社的作品，务请提前联系我编辑部。个人请按本微信原文转发、分享。
电网技术
值得信赖的电力学术期刊