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融合同步发电机动态状态估计的电力系统状态估计
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作者 张静 毕天姝 刘灏 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期4231-4241,I0101-I0103,I0100,共15页
当电力系统遭受某种较大扰动时,其安全稳定将受到威胁。为实现对整个系统受扰后机电暂态过程的完整跟踪,提出一种新的融合同步发电机动态状态估计(dynamic state estimation of synchronous generator,DSE-SG)的电力系统状态估计(state ... 当电力系统遭受某种较大扰动时,其安全稳定将受到威胁。为实现对整个系统受扰后机电暂态过程的完整跟踪,提出一种新的融合同步发电机动态状态估计(dynamic state estimation of synchronous generator,DSE-SG)的电力系统状态估计(state estimation of power system,SE-PS),研究该如何将DSE-SG的结果进一步应用于系统侧SE-PS中去,以实现全系统动、静态状态量的统一估计。首先,围绕全电力系统机电暂态DSE的求解方式,论述了完全联立的不可行性、解耦估计的实现条件以及复耦估计的必要性与意义;其次,在梳理DSE-SG与SE-PS概念、数学模型的基础上,厘清了所涉变量、方程组的地位、作用、关系及数据流程,为复耦媒介量的选取及接口方式的确定奠定了理论基础,形成了复耦估计的实现构思;进一步,提出两种不同的接口方式,详细给出其各自具体的实现方法及流程;最后,将所提方法在IEEE9节点系统中予以实现,结果表明该方法可良好跟踪全电力系统机电暂态过程,实现动、静态状态量的统一估计,较未融合DSE-SG结果的传统SE-PS精度更高,滤波效果更显著。 展开更多
关键词 电力系统状态估计 同步发电机动态状态估计 PMU 卡尔曼滤波 机电暂态
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考虑过程噪声时变后验统计的自适应同步发电机动态状态估计 被引量:7
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作者 张静 毕天姝 刘灏 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第19期6973-6984,共12页
“双高”趋势加剧了现代电力系统运行工况的不确定性,传统同步发电机动态状态估计有关过程噪声统计特性已知且恒定的假设已不再适用。针对此问题,提出一种考虑过程噪声时变后验统计的自适应同步发电机动态状态估计新方法。首先,明确过... “双高”趋势加剧了现代电力系统运行工况的不确定性,传统同步发电机动态状态估计有关过程噪声统计特性已知且恒定的假设已不再适用。针对此问题,提出一种考虑过程噪声时变后验统计的自适应同步发电机动态状态估计新方法。首先,明确过程噪声的定义及误差来源,发现并证明其最主要来源离散化误差与微分状态方程的关系及其累积化效应,从而揭示出由于其截断误差的本质导致过程噪声均值不为0的现象。然后,基于Sage-Husa自适应滤波的思想,对传统容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)进行改进,提出自适应容积卡尔曼滤波(adaptive cubature Kalman filter,ACKF),利用实时量测进行递推滤波的同时,在线不断迭代修正过程噪声的后验统计,使其具备时变性,及时补偿离散化误差,避免其继续累积。最后,基于同步发电机四阶模型,给出基于ACKF的发电机动态状态估计的整体流程。将该文所提方法在IEEE9节点改进系统及某实际电网中仿真验证,结果表明,所提离散化误差性质定理的正确性及所提自适应方法的有效性。 展开更多
关键词 发电机动态状态估计 自适应容积卡尔曼滤波 过程噪声 时变后验统计
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