[發(fā)明專利]一種基于無跡卡爾曼濾波的電力系統(tǒng)混合量測融合方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811653402.6
• 申請日: 2018-12-31
• 公開（公告）號: CN109754013B
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王康元;謝偉;徐德偉;凌平;方陳;謝邦鵬
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué);國網(wǎng)上海市電力公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F17/18;G06Q50/06
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 劉靜;邱啟旺

本發(fā)明公開了一種基于無跡卡爾曼濾波的電力系統(tǒng)混合量測融合方法，針對目前μPMU量測與SCADA量測長期共存但難以同時使用的現(xiàn)狀，引入無跡卡爾曼濾波算法實(shí)現(xiàn)混合量測的融合。分析兩種量測采樣頻率及量測類型存在的差異，實(shí)現(xiàn)混合量測的同步化。提出了一種自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波器AUKF，該濾波器通過采用比例修正最小偏度單形采樣策略解決傳統(tǒng)UKF計算量大且易產(chǎn)生采樣的非局部效應(yīng)等問題，并通過實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)選取比例因子來提高濾波精度。本發(fā)明方法能夠?qū)崿F(xiàn)混合量測融合，且融合后數(shù)據(jù)有較高精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于無跡卡爾曼濾波的電力系統(tǒng)混合量測融合方法。

背景技術(shù)

目前，基于GPS的微型同步相量測量裝置(micro Phasor Measurement Unit，μPMU)逐步應(yīng)用于配電網(wǎng)中，但短期內(nèi)μPMU無法取代監(jiān)控及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)(SupervisoryControl And Data Acquisition，SCADA)實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)可觀測要求，因此由μPMU和SCADA組成的混合量測是改善以單一SCADA量測進(jìn)行狀態(tài)估計及其他高級應(yīng)用的一種有效手段。由于μPMU和SCADA系統(tǒng)是采用不同的方法為其技術(shù)支撐，兩種量測數(shù)據(jù)存在較多差異，若不經(jīng)任何處理就混合，必將出現(xiàn)一系列兼容性問題，不但不能利用μPMU量測改善數(shù)據(jù)質(zhì)量，反而會降低應(yīng)用的性能，因此，需對混合量測進(jìn)行融合處理后將其提供給后續(xù)應(yīng)用。

在數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域中，廣泛應(yīng)用的融合技術(shù)有經(jīng)典推理法、卡爾曼濾波法、貝葉斯估計法、物理模型法、支持向量機(jī)等，而應(yīng)用最廣泛的是卡爾曼濾波法。對非線性系統(tǒng)，多為擴(kuò)展卡爾曼濾波(extend Kalman filter，EKF)，雖然EKF有許多改進(jìn)方法，但EKF有其先天局限性，即在計算Jacobian矩陣時不可避免地引入線性化誤差。

由于EKF存在的線性化誤差問題，Julier等提出了無跡卡爾曼濾波(unscentedKalman filter，UKF)方法。UKF摒棄了對非線性函數(shù)線性化的做法，對非線性函數(shù)的概率密度分布進(jìn)行近似，用一系列確定樣本來逼近狀態(tài)的后驗(yàn)概率密度，不依靠Jacobian矩陣進(jìn)行線性化。UKF沒有忽略高階項(xiàng)，因此對于非線性分布的統(tǒng)計量有較高的計算精度，有效克服了EKF的濾波精度低、穩(wěn)定性差的缺陷。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于無跡卡爾曼濾波的電力系統(tǒng)混合量測融合方法。

本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)的：一種基于無跡卡爾曼濾波的電力系統(tǒng)混合量測融合方法，該方法包括以下步驟：

(1)通過μPMU及SCADA采集電力系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)的實(shí)時量測，μPMU量測中包含相量量測，SCADA量測中只包含幅值量測。

(2)通過計算兩類量測的相關(guān)度及量測時標(biāo)對齊實(shí)現(xiàn)異步量測同步化，具體包括以下子步驟：

(2.1)計算μPMU量測及SCADA量測之間相同部分的等級差數(shù)d，由量測變換方法計算混合量測異同部分的等效等級差數(shù)D，通過兩等級差數(shù)計算混合量測的相關(guān)度ρ。

(2.2)將相關(guān)度最大的μPMU量測時標(biāo)賦予對應(yīng)的SCADA量測，實(shí)現(xiàn)量測時標(biāo)對齊。

(3)將同步化后的μPMU量測與SCADA量測采用自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波算法進(jìn)行融合，具體包括以下子步驟；

(3.1)以同步化后的μPMU量測與SCADA量測共有部分為狀態(tài)量，采用自適應(yīng)最小偏度單形采樣策略對混合量測進(jìn)行UT變換，變換公式如下：

選取權(quán)值初值設(shè)置比例修正因子初值α、先驗(yàn)系數(shù)β，則第i個狀態(tài)量對應(yīng)的采樣點(diǎn)權(quán)值為

計算初始向量