一种基于等效电压量测变换的电力系统状态估计方法

在基本加权最小二乘法的基础上进行详细推导,提出了一种基于等效电压量测变换的电力系统状态估计方法。通过对IEEE14,30和118节点标准算例的测试仿真,结果表明本文方法可以加快计算速度大大提高状态估计的计算效率。

加权融合法处理无序量测问题

针对集中式多传感器目标跟踪系统中存在的无序量测问题,基于协方差加权融合的思想,在融合估计误差协方差矩阵迹最小意义下,建立了基于最优融合的多步延迟无序量测更新算法。该算法先将无序量测配准到最新状态估计的时刻,将其与之进行协方差加权融合。为进行无序量测与各传感器量测噪声相关性的计算,引入了等效量测。通过理论分析和仿真实验说明该算法能有效处理无序量测多延迟问题,其性能接近最优且随延迟步数增加性能下降非常小,而且有与最优的数据缓存法相同的滤波精度,以及较小的额外存储量。

时间偏差校准分布式多传感器多目标跟踪算法

由于信号处理、量测采集延时等原因,导致多传感器系统中存在量测时间戳不准确,即量测时间偏差。针对量测存在时间偏差的分布式多传感器系统,提出一种时间偏差校准分布式多传感器多目标跟踪算法。在局部处理器,针对传感器量测存在虚警和漏检的情况,基于联合概率数据关联(JPDA)和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行多目标跟踪,估计出存在时间偏差的局部航迹。在全局处理器,针对局部航迹时间偏差导致全局航迹精度下降的问题,首先,采用逆卡尔曼滤波基于局部航迹构造等效量测,针对匀速直线运动目标,推导出相对时间偏差伪量测方程并给出计算方法;然后,提出一种基于伪量测的相对时间偏差估计算法,采用递推最小二乘估计与卡尔曼滤波在空域及时域实现了相对时间偏差的联合估计;最后,设计一个时间偏差校准分布式多传感器多目标跟踪架构,联合进行时变时间偏差估计与补偿、“等效量测-全局航迹”关联和全局航迹更新。虚警和漏检下的多传感器多目标跟踪仿真结果表明:量测存在时间偏差情况下,所提算法可以有效提高融合后的全局航迹精度。