[发明专利]一种基于EKF-IRLS滤波的动态状态估计方法

权利要求书

1.一种基于EKF-IRLS滤波的动态状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)建立电力系统中发电机二阶动态状态估计模型；

(2)设定运用EKF-IRLS滤波进行发电机状态估计的初始值；

(3)获取t时刻发电机功角和电角速度的量测信息y_t；

(4)运用EKF预测步，计算t时刻发电机状态预测值与预测误差协方差P_t|t-1；

(5)以初始化IRLS估计器t时刻发电机状态估计初值并设定IRLS最大迭代次数为L；

(6)计算IRLS估计器第s次迭代估计残差e_s,i(t)(i＝1,…m)；

(7)计算t时刻IRLS估计器第s+1次估计值

(8)重复迭代步骤(6)与(7)，直至s>L为止，把此时值作为t时刻发电机状态估计值，即

(9)计算t时刻卡尔曼滤波增益G_t；

(10)计算t时刻发电机状态估计误差协方差P_t|t；

(11)按照(3)-(10)步骤，依据时间序列对电力系统发电机状态动态估计，直至t+1＞N时迭代停止，输出状态估计结果。

2.如权利要求1所述的基于EKF-IRLS滤波的动态状态估计方法，其特征在于，所述发电机状态估计的初始值包含状态估计初始值估计误差协方差P_0|0，协方差矩阵值Q和R，以及最大估计时刻N。

3.如权利要求1所述的基于EKF-IRLS滤波的动态状态估计方法，其特征在于，所述t时刻发电机状态预测值与预测误差协方差P_t|t-1的计算公式如下：

式中为t-1时刻状态估计值；F_t-1表示函数f(·)在处的雅可比矩阵，(·)^T表示矩阵转置运算。

4.如权利要求1所述的基于EKF-IRLS滤波的动态状态估计方法，其特征在于，所述IRLS估计器第s次迭代估计残差e_s,i(t)的计算公式为：

式中y_i(t)表示量测值y_t的第i行，c_i为输出矩阵C的第i行，表示t时刻IRLS估计器第s次迭代求得估计值的第i行。

5.如权利要求1所述的基于EKF-IRLS滤波的动态状态估计方法，其特征在于，所述t时刻IRLS估计器第s+1次估计值的更新方程如下：

式中Ω_s(t-1)表示t时刻的动态更新权重矩阵，其计算公式为

其中

式中函数Ψ(·)＝ρ'(·)，ρ(·)此处采用的为Huber函数，表达式为

式中ξ为判定阈值，一般取1.5。

6.如权利要求1所述的基于EKF-IRLS滤波的动态状态估计方法，其特征在于，所述计算t时刻卡尔曼滤波增益G_t，计算公式为

G_t＝P_t|t-1C^T(CP_t|t-1C^T+R)^-1，

式中上标-1表示对矩阵求逆。

7.如权利要求1所述的基于EKF-IRLS滤波的动态状态估计方法，其特征在于，所述计算t时刻发电机状态估计误差协方差P_t|t，计算公式如下

P_t|t＝P_t|t-1-G_tCP_t|t-1。