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【精彩论文】不确定量测下发电机动态状态估计性能分析
引文信息
赵静波, 卫志农, 王晗雯, 等. 不确定量测下发电机动态状态估计性能分析[J]. 中国电力, 2020, 53(7): 149-159.ZHAO Jingbo, WEI Zhinong, WANG Hanwen, et al. Performance analysis of generator dynamic state estimation under uncertain measurement[J]. Electric Power, 2020, 53(7): 149-159.
内容摘要
相量测量单元（PMU）中随机误差不可避免，在实际电网系统中PMU量测数据可能出现延时、重新排序甚至丢失等不确定情况。为准确估计电力系统机电暂态过程中的状态信息，首先建立量测丢失下的发电机动态状态估计模型；然后在某实际电网系统算例中分别采用无迹混合滤波（UMF）、粒子滤波（PF）和所提出的改进粒子滤波（IPF）3种算法对发电机动态状态估计模型进行了仿真试验。仿真结果表明：在不确定量测系统下，改进的IPF算法的滤波性能和抗差性能优于UMF与PF算法，更适用于不确定量测下发电机动态状态估计。
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编辑：杨彪
审核：蒋东方
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