[發明專利]一種基于改良卡爾曼濾波的變電站溫度監控方法

在審

• 申請號: 202310433271.5
• 申請日: 2023-04-21
• 公開（公告）號: CN116382374A
• 公開（公告）日: 2023-07-04
• 發明（設計）人: 陳超洋;李浩博;陳祖國;李沛;鄒瑩;賀悝;譚莊熙;吳曉文
• 申請（專利權）人: 湖南科技大學
• 主分類號: G05D23/20
• 分類號: G05D23/20
• 代理公司: 湘潭市匯智專利事務所(普通合伙) 43108
• 代理人: 顏昌偉

本發明公開了一種基于改良卡爾曼濾波的變電站溫度監控方法，所述方法包括：采用溫度傳感器分別對變電站溫度進行測量；建立溫度傳感器矩陣形式的狀態方程和觀測方程；每個傳感器通過判別式檢測測量數據是否丟失；采用經典式卡爾曼濾波對溫度測量值進行初步估計；結合鄰居傳感器的測量數據計算最優溫度估計值；將精確溫度值輸入至PID控制系統，依據變電站溫度的監控要求控制空調和排氣閥的工作，使變電站溫度控制在安全范圍內。本發明利用改良卡爾曼濾波方法和PID控制技術，有效減少了測量數據的丟失對變電站溫度進行實時監控的影響，使變電站溫度控制在安全范圍內。

技術領域

本發明屬于溫度監控技術領域，具體涉及一種基于改良分布式卡爾曼濾波的變電站溫度監控方法。

背景技術

隨著電力向著高電壓、大機組、大容量的迅速發展，變電站中各主要電氣設備能否正常運行將直接關系到電力系統的運行情況。在變電站中，各電氣設備的長期正常帶電運行會產生一定熱量，各觸點及連接點等部位因老化會造成接觸電阻增大的問題也會產生發熱現象，若不及時進行散熱，將導致密閉空間內的室溫升高，并對運行的電力電子元器件、集成板卡和精密芯片造成損壞，甚至導致火災和區域性大面積停電，引起重大電力事故發生。

卡爾曼濾波(Kalman?filter)是一種高效的自回歸濾波器，它能在存在諸多不確定性情況的組合信息中估計動態系統的狀態，是一種強大的、通用性極強的工具，其本質上是一個數據融合算法，將具有同樣測量目的、來自不同傳感器的數據融合在一起。采用狀態空間為載體描述估計方法，遞推地確定融合數據在統計意義下的最優估計。真實值與估計值兩者之間的差值被稱為估計誤差，若兩者的差值為零，就被稱為無偏估計。卡爾曼濾波的最優估計是要求達到三個條件：無偏性，即估計值的均值接近于監測對象狀態的真實值；估計方差最小和實時性，就是在有隨機干擾和噪聲的影響情況下，基于線性最小方差方法實時給出監測對象狀態的最優估計值。但在實際應用中，因為傳感器自身電池能量的限制或數據量增大等原因，測量數據常常發生丟失，因此在間歇觀測下，從測量數據和噪聲中獲得溫度的無偏估計成為一個具有實際價值的課題。

發明內容

為了解決上述技術問題，本發明提供一種基于改良卡爾曼濾波的變電站溫度監控方法，本發明能有效應對測量數據丟失對溫度精準估計的影響，對變電站溫度進行實時最優監控。

本發明解決上述技術問題的技術方案為：一種基于改良卡爾曼濾波的變電站溫度監控方法，包括如下步驟：

S1，采用溫度傳感器實時測量變電站的溫度，得到溫度數據；

S2，根據傳感器系統模型，建立溫度傳感器狀態方程和觀測方程；溫度傳感器矩陣形式的狀態方程和觀測方程分別為：

其中，和分別為傳感器i在k時刻的先驗溫度預測值和在k-1時刻的后驗溫度估計值，A為狀態轉移矩陣，υ_i,k為符合高斯分布的系統噪聲；y_i,k為測量數據構成的m維列向量，p_i,k為傳感器i在k時刻測量數據未丟失的概率，H_i,k為m*n維測量矩陣，ω_i,k為符合高斯分布的觀測噪聲；

S3，根據觀測數據，檢測傳感器的測量數據丟失情況；

S4，根據所述的狀態方程和觀測方程及丟失情況，采用經典式卡爾曼濾波對溫度測量值進行初步估計；

S5，結合初步估計和系統模型，融合鄰居傳感器的測量數據后計算最優溫度估計值；

S6，將最優溫度值輸入至PID控制系統，依據變電站溫度的監控要求設定空調和排氣閥的啟停，使變電站溫度控制在安全范圍內。

進一步的，所述步驟S3中測量數據是否丟失的統計特性判別式如下：