基于鲁棒容积卡尔曼滤波的同步发电机实时动态状态估计方法

同步发电机动态状态估计对电力系统的分析与控制具有重要意义。然而,基于卡尔曼滤波的动态状态估计算法计算量大,易受不良数据干扰。建立考虑励磁和调速的同步发电系统模型,进行初值优化。使用隐式梯形积分方法对机电暂态过程离散化,针对CKF算法特点,提出雅可比矩阵重用策略,提高算法效率,满足实时性要求。通过假设检验,辨识输入-输出不良数据,并进行修正,增强鲁棒性。IEEE9节点系统和华东电网某台实际运行机组算例证明了算法的有效性。