[发明专利]一种基于EKF-IRLS滤波的动态状态估计方法在审
| 申请号： | 201810955767.8 | 申请日： | 2018-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN109239596A | 公开（公告）日： | 2019-01-18 |
| 发明（设计）人： | 孙永辉;王义;胡银龙;翟苏巍;候栋宸;吕欣欣;张宇航;周衍;王朋 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G01R31/34 | 分类号： | G01R31/34;H02J3/00 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 李玉平 |
| 地址： | 211100 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于EKF‑IRLS滤波的动态状态估计方法，用于电力系统粗差情形下动态状态估计。该方法结合了扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)与最小二乘估计器(Iterated Recursive Least Square,IRLS)的优点，可有效抑制由粗差引起的状态估计偏差，能够实现状态的准确估计，具有很强的鲁棒性。该方法的应用，将有效提高电力系统的监测水平，保证其安全稳定运行。 | ||
| 搜索关键词： | 动态状态估计 电力系统 滤波 扩展卡尔曼滤波 最小二乘估计器 安全稳定 监测水平 有效抑制 状态估计 鲁棒性 应用 保证 | ||
【主权项】：
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yt；(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Pt|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es,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Gt；(10)计算t时刻发电机状态估计误差协方差Pt|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。
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