[发明专利]一种基于鲁棒容积卡尔曼滤波的发电机动态估计方法在审
| 申请号： | 201910372566.X | 申请日： | 2019-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN110222309A | 公开（公告）日： | 2019-09-10 |
| 发明（设计）人： | 王义;孙永辉;侯栋宸;王森;翟苏巍;曹阳;熊俊杰;王朋;吕欣欣 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18;G06F17/50;G01R25/00;G01R31/34 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 梁耀文 |
| 地址： | 211100 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于鲁棒容积卡尔曼滤波的发电机动态估计方法，用于实现模型参数不确定情形下发电机动态状态的准确估计。首先，建立了发电机动态状态估计模型；其次，依据鲁棒控制理论中的不确定性约束准则，结合容积卡尔曼滤波，设计了计及模型参数不确定性的鲁棒容积卡尔曼滤波动态状态估计器。该方法能够抑制模型不确定性对状态估计精度的影响，提升参数不确定情形下发电机动态状态估计精度，对模型参数具有较强的鲁棒性。本发明方法不仅能够有效解决模型参数不确定情形下发电机动态状态精确估计的难题，而且方法流程清晰，实现简单，便于工程实施。 | ||
| 搜索关键词： | 卡尔曼滤波 模型参数 不确定性 电机动态 发电机 鲁棒 动态状态估计 动态估计 状态估计 工程实施 鲁棒控制 有效解决 鲁棒性 清晰 | ||
【主权项】：
1.一种基于鲁棒容积卡尔曼滤波的发电机动态估计方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)建立状态估计模型；(2)设定鲁棒容积卡尔曼滤波的滤波初始值；(3)状态预测，计算发电机状态预测值和预测误差协方差矩阵；(4)计算量测预测值，量测预测误差协方差及交互协方差矩阵；(5)根据量测值，运用滤波步式求取滤波增益和发电机状态估计值；(6)求解更新发电机状态估计误差协方差矩阵；(7)按照步骤(2)至(6)依据量测时间序列对发电机的状态变量进行动态估计，直至k+1＞N时迭代停止，输出动态估计结果，否则返回步骤(3)继续计算。
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