[发明专利]基于H∞扩展卡尔曼滤波的低频振荡信号参数辨识方法

摘要

本发明提供了一种基于H∞扩展卡尔曼滤波的低频振荡信号参数辨识方法，利用H∞滤波理论，在低频振荡信号参数辨识时，有效的计及模型不确定性的影响，避免了由于模型参数不确定性所引起的参数辨识误差，且由于采用噪声协方差矩阵自适应技术，动态调整协方差矩阵，从而使得所提方法具有更强的鲁棒性，利于获取更准确的低频振荡信号参数辨识结果。

主权项

一种基于H∞扩展卡尔曼滤波的低频振荡信号参数辨识方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)设定滤波相关的初始值，包括k＝0时刻的状态估计初始值状态估计误差协方差系统噪声和量测噪声协方差矩阵的初始值Q0和R0、移动窗口值L以及最大估计时刻N；(2)获取电力系统低频振荡信号量测序列输入值yk，其量测函数定义如下：yk＝h(xk)+vk式中h(·)表示已知的量测函数，xk为k时刻的参数真值，vk表示k时刻的量测噪声，其满足的协防差矩阵为Rk；(3)计算k时刻的参数预测值计算公式如下：x~k=f(x^k-1)]]>式中f(·)表示已知的系统函数，为k‑1时刻的参数估计值；(4)计算k时刻的参数预测误差协方差计算公式如下：P~k=Fk-1P^k-1Fk-1T+Qk-1]]>式中表示非线性函数f(·)在处的雅克比矩阵，Qk‑1表示k‑1时刻的系统噪声协方差矩阵；(5)计算k时刻H∞扩展卡尔曼滤波增益Gk，计算公式如下：Gk=P~kHkT(HkP~kHkT+Rk)-1]]>式中(·)‑1为求矩阵的逆运算，表示的非线性函数h(·)在处的雅克比矩阵；(6)计算k时刻的估计误差协方差计算公式如下：P^k=(I-P~k[HkTI]Re,k-1[HkTI]T)P~k]]>式中I为对应维度的单位矩阵，Re，k计算公式如下：Re,k=Rk+HkP~kHkT(P~kHkT)TP~kHkT-γ2I+P~k]]>其中参数γ设置的计算公式为：γ2=λmax{eig(P~k-1+HkTRk-1Hk)-1}]]>式中λ为待设置的大于1的正参数，电力系统参数辨识时取值区间为[1，30]，eig(·)表示取相应矩阵的特征值，max(·)表示取最大值；(7)计算k时刻的参数估计值计算公式如下：x^k=x~k+Gk[yk-h(x~k)]]]>式中yk为k时刻的量测值；(8)计算新息序列，计算公式如下：sk=yk-h(x~k)]]>(9)取移动窗口大小为L时，计算窗口内新息序列sk的平均值，即新息矩阵Cvk，其计算公式如下：Cvk=1LΣi=k-N+1ksisiT]]>(10)在上一步的基础上，动态计算k+1时刻系统噪声协方差矩阵Qk和量测噪声协防差矩阵Rk，计算公式如下：Qk=GkCvkGkT]]>Rk=Cvk+Hk·P^k·HkT]]>(11)按照(3)‑(10)步骤依据时间序列进行电力系统低频振荡信号参数辨识，直至k+1＞N时迭代停止，输出参数辨识结果。