基于UT变换的在线电力系统动态状态估计

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1、第33卷第04期计算机仿真2016年4月文章编号：1006—9348(2016)04—0155—06基于UT变换的在线电力系统动态状态估计李金灿1，陈皓勇2(1．华南农业大学珠江学院，广东广州510900；2．华南理工大学电力学院，广东州市510641)摘要：针对非线性电力系统动态状态估计问题，建立了动态数学模型，并采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行滤波。使用MATLAB仿真软件在IEEE30节点标准测试系统进行了电力系统正常动行、存在不良数据和负荷发生突变3个场景的仿真。结果表明，相对于EKF算法，UKF滤波算法可以在较短的计算时间内得到更精确的均值和协方差的估计值，其估计结果的精度更高。

2、UKF算法凭借优异的滤波性能及鲁棒性，将在电力系统在线动态状态估计中发挥重要的作用。关键词：电力系统动态状态估计；动态数学模型；无迹变换；无迹卡尔曼滤波中图分类号：TM743文献标识码：BOn——LineDynamicStateEstimationofPowerSystemsbasedonUTUJin—canl，CHENHao—yon92(1．ZhujiangCollege，SouthChinaAgriculturalUniversity，Guangzhou，510900，China；2．SchoolofElectricPower，SouthChinaUniversityofTechnolog

3、y，Guangzhou，510641，China)ABSTRACT：Fordynamicstateestimationofnonlinearpowersystem，adynamicmathematicalmodelisbuilt，andunscentedKalmanfilter(UKF)filterisintroduced．ThreedifferentscenariosaresimulatedintheIEEE30busstand—ardtestsystembyusingMATLABsoftwarewhenthepowersystemisundernormaloperatingconditio

4、ns，baddataconditionsandsuddenloadchangeconditions．ThesimulationresultsshowthattheUKFmethodsobtainamoreaccu-rateestimateofthemeanandcovariancecalculationsinshortercalculationtime，andhigherestimationperformancethanEKFmethods．Withexcellentperformanceandrobustness，UKFwillplayanimportantroleintheon—lined

5、y-namicstateestimationofpowersystem．KEYWORDS：Powersystemdynamicstateestimation；Dynamicmathematicalmodel；UT；UKF1引言状态估计在现代工业中起着重要的作用，尤其对电力系统，它为实时安全监控、负荷预测、经济调度和负荷频率控制提供关键的数据，是能量管理系统(EMS)的核心组成部分。状态估计也称为滤波，它利用实时量测系统的冗余度来提高数据精度，自动排除随机干扰所引起的错误信息，估计或预报系统的状态⋯。电力系统动态状态估计主要是基于扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalmanFilter，EKF)

6、理论建立的¨J。EKF算法可以较好的解决非线性滤波问题，但由于EKF对非线性系统基金项目：国家自然科学基金项目(51177049)；国家优秀青年科学基金项目(51322702)。收稿13期：2015—03—12修回13期：2015—06—1l使用线性化方法，使得滤波效果降低，且鲁棒性较差。在实际使用中EKF需要计算复杂的Jaeobian矩阵，滤波过程中也有可能产生不稳定性，这些缺点大大限制了它的使用。文献[3—8]提出了多种改进算法，如实时自适应预报状态估计算法、计入非线性项的卡尔曼滤波算法、动态状态估计鲁棒算法(RobustAlgorithm)、基于ANN母线负荷预测的动态估计算法和基于模糊

7、控制理论的动态估计算法。这些算法对动态状态估计算法进行了很多改进，但都没有很好的解决滤波过程中的复杂问题，相反有些算法还增加了计算的难度。本文引人一种Unscented卡尔曼滤波器(UKF)一’”J，最大的特点是通过建立电力系统动态数学模型，结合uT算法，将关键的UKF算式转换成对应的电力系统传递模型和功率模型公式，最终成功将EKF引入到电力系统动态状态估计中。与传统EKF算法比较，该算法直接使用