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基于改进鲁棒自适应UKF的配电网动态状态估计方法
基于改进鲁棒自适应UKF的配电网动态状态估计方法
摘要：配电网动态状态的准确估计对于实现可靠、安全、高效的电力系统运行至关重要。本文提出一种基于改进鲁棒自适应无迹卡尔曼滤波（UnscentedKalmanFilter，UKF）的配电网动态状态估计方法。传统的UKF算法在配电网故障或不稳定条件下可能引入较大的估计误差，本文通过引入鲁棒自适应技术，提高了算法的鲁棒性和适应性。首先，通过建立配电网状态估计模型，将配电网的状态量估计问题转化为一个动态状态估计问题。然后，基于无迹变换的UKF算法进行状态估计，并引入鲁棒自适应技术以提高估计的准确性和鲁棒性。最后通过仿真实验验证了所提方法的有效性和性能。
关键词：配电网；动态状态估计；无迹卡尔曼滤波；鲁棒自适应
1.引言
配电网是电力系统中的重要组成部分，负责将输电系统的电能分配给终端用户。动态状态估计是配电网监控与运行管理的核心技术之一，其目标是通过对配电网中各个节点的状态进行准确估计，实现对配电网运行状态的实时监测和分析。准确的动态状态估计可以为配电网的故障诊断、故障隔离和供电质量监测等提供有效支持。
2.相关工作
传统的状态估计方法主要包括最小二乘法、卡尔曼滤波和粒子滤波等。然而，这些方法在面对配电网中的故障、不稳定条件时，容易导致估计误差膨胀，无法准确估计配电网的状态。为了克服这一问题，近年来，研究者们提出了一些基于非线性卡尔曼滤波的改进算法，例如无迹卡尔曼滤波（UKF）。
3.改进的鲁棒自适应UKF算法
在传统的UKF算法中，通过选择一组粒子样本，通过非线性变换来逼近概率密度函数。然而，在配电网的复杂背景下，传统UKF算法可能引入较大的估计误差。因此，本文提出一种改进的鲁棒自适应UKF算法。该方法首先基于无迹卡尔曼滤波（UKF）进行状态估计，融合了非线性变换和观测量与状态的关系。然后，通过引入鲁棒自适应技术，对估计的结果进行修正，提高了算法的鲁棒性和适应性。
4.实验与结果
为了验证所提方法的有效性和性能，本文进行了配电网动态状态估计的仿真实验。在实验中，选取了一个具有多个节点的配电网模型，并设置了不同的故障和不稳定条件。通过对比分析传统UKF算法和改进的鲁棒自适应UKF算法的估计结果，实验结果显示，所提方法可以显著改善动态状态估计的精度和鲁棒性。
5.结论
本文提出了一种改进的鲁棒自适应UKF算法用于配电网动态状态估计。通过引入鲁棒自适应技术，提高了算法的鲁棒性和适应性，有效地解决了传统UKF算法在配电网故障或不稳定条件下可能引入的大估计误差问题。实验结果表明，所提方法在提高估计精度和鲁棒性方面取得了显著的效果。
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注：以上内容仅供参考，具体的论文内容还需要根据实际情况进行拓展和修改。