[發明專利]一種基于自適應無跡H∞濾波的發電機動態狀態估計方法

在審

• 申請號: 201910347770.6
• 申請日: 2019-04-28
• 公開（公告）號: CN110069870A
• 公開（公告）日: 2019-07-30
• 發明（設計）人: 王義;孫永輝;侯棟宸;王森;曹陽;王朋;呂欣欣
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 張婧

本發明公開了一種基于自適應無跡H∞濾波的發電機動態狀態估計方法，用于增強動態狀態估計器對模型不確定性的魯棒性，提升動態狀態估計精度。本發明方法基于無跡變換和H_∞濾波理論，通過引入自適應技術，提出了可以抑制模型不確定性對狀態估計結果的影響的狀態估計誤差協方差自適應調整更新策略。該方法不僅可以有效提升發電機動態狀態估計精度，而且避免了傳統魯棒狀態估計方法模型不確定性約束上界參數難選取的問題。本發明方法計及了實際工程背景，且實現流程清晰，具有較高的工程應用價值。

技術領域

本發明涉及發電機動態狀態估計方法，尤其涉及一種基于自適應無跡H∞濾波的發電機動態狀態估計方法。

背景技術

作為電力系統最重要的組成部分之一，發電機運行狀態的準確估計與分析至關重要。近年來，隨著能夠提供帶時標高頻率采樣信息的同步相量量測單元(PMU)被逐漸推廣和應用，為電力系統發電機的機電暫態分析提供了可能。然而，PMU作為一個量測單元，在量測過程中會不可避免受到隨機干擾等因素的影響，造成量測數據的污染。因此，由PMU獲取的量測信息無法直接用于電力系統機電暫態分析。動態狀態估計器不僅可以有效的濾除量測數據中的誤差和噪聲值，而且，借助其預測功能可以為系統未來可能的變化制定相應的控制策略。所以，提高狀態估計器精度對于電力系統發電機的穩定控制意義重大。

目前，針對電力系統發電機進行動態狀態估計，基于確定的狀態估計模型假設，研究人員提出了擴展卡爾曼濾波(EKF)、粒子濾波、無跡變換卡爾曼濾波等狀態估計方法。但是，在實際的電力系統分析時，系統的模型往往存在不確定性，諸如系統噪聲和量測噪聲所滿足的統計規律無法準確獲知，而且模型的一些參數辨識結果也存在一定的程度的不確定性，這些不確定性因素將會嚴重影響上述狀態估計器的性能，甚至導致狀態估計結果無法收斂。

因此，亟待解決上述問題。

發明內容

發明目的：針對模型不確定性引起的狀態估計器性能下降問題，本發明提出了一種基于自適應無跡H∞濾波的發電機動態狀態估計方法。

技術方案：為實現以上目的，本發明公開了一種基于自適應無跡H∞濾波的發電機動態狀態估計方法，包括如下步驟：

(1)狀態估計模型建立

發電機動態狀態估計的狀態方程與量測方程，其一般形式可以表示為：

式中f(·)表示發電機狀態方程，h(·)表示量測方程，x，u，z分別對應表示狀態變量，控制變量及量測向量；下標k和k+1表示時刻，w表示系統噪聲，v為量測噪聲，假設二者分別滿足w～N(0,Q)，v～N(0,R)的高斯分布，其中Q與R分別表示系統噪聲和量測噪聲滿足的協方差矩陣，w與v相互獨立且和狀態變量無關；

(2)設定自適應無跡H_∞濾波的參數初始值，包含設定初始時刻狀態估計值初始狀態估計誤差協方差矩陣初始控制變量u₀，尺度參數κ；設定系統噪聲和量測噪聲所滿足的協方差矩陣Q₀，R₀，以及最大估計時刻N；

(3)利用無跡變換技術，產生圍繞狀態估計值的2n+1個Sigma采樣點其中n為狀態變量維度；

(4)計算k時刻的狀態預測值并求解k時刻狀態預測誤差協方差矩陣

(5)計算狀態預測點經發電機量測方程傳遞的對應點值，求解k時刻發電機量測預測值

(6)求解更新k時刻量測預測誤差協方差矩陣和交互協方差矩陣P_xz,k；

(7)利用自適應無跡H_∞濾波的校正步驟，求解k時刻的濾波增益K_k，并基于k時刻的量測信息值z_k，對狀態預測值進行修正更新，計算公式分別為