基于无迹变换的含大规模风电场电力系统概率最优潮流计算

提出了一种基于无迹变换(UT)技术求解大规模风电场并网的电力系统概率最优潮流(POPF)的计算方法。利用UT技术将POPF问题转化为少量样本点的确定性最优潮流问题,然后采用现代内点法加以求解。考虑了风电场出力的随机性和节点负荷功率的不确定性,讨论了不同风电接入水平下利用该方法计算POPF模型中变量的概率特征参数的计算精度。IEEE 30节点、IEEE 57节点、IEEE 118节点标准系统和一个实际系统S-1047的计算结果表明,与蒙特卡洛方法相比,基于UT技术的POPF计算方法在保持误差很小的同时,计算效率可提高数十倍,且容易实现、易于处理随机变量相关性,为POPF问题的有效求解和应用提供了工具。

基于迭代观测更新滤波的单站无源定位算法

单站无源定位具有较强的隐蔽性,能够避免多个观测平台之间数据的融合与同步等问题。针对单站无源定位算法性能易受测量误差一致性和初始状态误差等因素影响的问题,文中从线性估计理论出发,提出了一种基于迭代观测更新滤波(IMUF)的单站无源定位算法。首先,将经典的一步离散线性估计器观测更新改写为连续时间上的逐步更新过程,推导了连续逐步状态及其误差矩阵的演化方程,然后进一步离散化得到迭代观测更新方程,并采用Sigma点方法对其中的高斯矩进行近似计算,得到了一种具有类似Kalman滤波运算形式,适用于单站无源定位问题的迭代观测更新滤波算法。仿真试验证明,较之传统算法,该算法能够有效处理非一致性观测误差和大初始状态误差下的性能恶化问题,在滤波收敛性与估计准确性方面更有优势。

航姿参考系统的姿态估计方法研究

在行人的运动关节处安装航姿参考系统(AHRS),可以确定行人的运动姿态。目前的姿态确定算法仍存在精度不足的问题。本文设计了一种基于最小sigma点集的平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法,具有较高的滤波精度和较好的快速性。针对算法核心sigma点集的确定问题,研究协方差矩阵高阶矩的匹配方法。提出了基于n+2点集的SRUKF滤波算法,保留了n+1点集的快速性,同时具有2n+1点集的精度。即在sigma点集具有L阶精度时,协方差矩阵具有L/2阶精度,特别的,当sigma点集具有2阶精度时,协方差矩阵也具有2阶精度。分析了具有非线性测量函数时滤波迭代的稳定性。完成了基于标准测试数据的姿态确定对比实验,实验中姿态精度与2n+1点集相仿,而运行时间与n+1点集相仿。实验结果表明,利用基于最小sigma点集的SRUKF算法可以很好的实现航姿参考系统的姿态估计。

锂离子聚合物电池电量的非线性贝叶斯估计(英文)

精确的电量估计对于电池控制系统有着非常重要的意义.为此提出一种新颖的锂离子聚合物电池模型,其电量估计将由非线性贝叶斯推断方法来实现.