基于自适应无迹卡尔曼滤波的配电网状态估计.docx

基于自适应无迹卡尔曼滤波的配电网状态估计
标题：基于自适应无迹卡尔曼滤波的配电网状态估计
摘要：
随着能源需求的不断增长，配电网的可靠性和稳定性成为了重要的关注点。配电网状态估计是实现对配电网运行状态实时监测和评估的关键技术之一。本论文通过引入自适应无迹卡尔曼滤波（UnscentedKalmanFilter，UKF）方法，对配电网的状态进行估计。仿真结果表明，自适应无迹卡尔曼滤波相比传统的方法，在配电网状态估计方面具有更好的性能。
关键词：配电网、状态估计、无迹卡尔曼滤波、自适应
1.引言
随着能源需求的不断增长和对可再生能源的广泛应用，配电网的规模不断扩大，运行状态变得更加复杂。为了确保配电网的可靠性和稳定性，及时准确地对配电网的状态进行估计是非常重要的。传统的状态估计方法往往基于卡尔曼滤波，但在非线性系统中应用效果有限。因此，本论文引入自适应无迹卡尔曼滤波方法，提出了一种改进的配电网状态估计方法。
2.配电网状态估计方法
2.1传统状态估计方法
传统的配电网状态估计方法主要基于卡尔曼滤波。卡尔曼滤波算法通过对系统的状态变量进行估计和预测，以获取对系统真实状态的最优估计。然而，卡尔曼滤波算法在非线性系统中应用效果有限，需要进行线性化处理，对于非线性系统的状态估计存在一定的误差。
2.2自适应无迹卡尔曼滤波方法
自适应无迹卡尔曼滤波方法是一种基于无迹变换的非线性滤波方法。该方法通过在非线性系统的状态空间中进行有限个数的采样点选取，生成一组等权重的采样点，建立无偏无迹变换，用于对非线性系统进行状态估计。自适应无迹卡尔曼滤波方法能够更好地逼近系统的真实状态，提高状态估计的准确性。
3.基于自适应无迹卡尔曼滤波的配电网状态估计算法
3.1系统模型的建立
首先，建立配电网的状态空间模型，包括节点电压、电流等状态变量。通过测量和监测节点的电压和电流信息，得到配电网的观测数据。
3.2自适应无迹卡尔曼滤波算法
根据系统模型和观测数据，应用自适应无迹卡尔曼滤波算法对配电网的状态进行估计。算法包括以下步骤：
-初始化：设置初始状态和协方差矩阵的估计值。
-采样点选取：利用无迹变换方法选取一组等权重的采样点。
-预测：根据状态转移方程，对系统的状态进行预测。
-更新：利用观测方程，将预测的状态与测量值进行比较，得到修正后的系统状态。
-状态估计：根据修正后的系统状态和协方差矩阵，得到对配电网状态的估计。
4.仿真与分析
通过基于MATLAB的仿真实验，对比自适应无迹卡尔曼滤波和传统卡尔曼滤波方法在配电网状态估计上的性能差异。通过采用不同噪声模型和不同观测误差水平，验证自适应无迹卡尔曼滤波方法的准确性和鲁棒性。
5.结论
本论文提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的配电网状态估计方法。通过仿真实验结果表明，该方法相比传统卡尔曼滤波方法，在配电网状态估计方面具有更好的性能。未来的研究方向可以包括基于实际配电网数据的验证、算法的实际应用以及进一步的优化措施。
参考文献：
[1]Li,X.,Zhao,J.,Ma,Y.,&Kopeliovich,Y.(2019).ImprovedSmartGridStateEstimationBasedonUKFwithClusteringandSymbioticOrganismsSearchAlgorithm.Complexity,2019.
[2]Deng,X.,&Li,B.(2018).Nonlinearstateestimationforelectricalandpowersystemsusingtheunscentedkalmanfilter.IEEETransactionsonPowerSystems,33(4),4220-4232.
[3]Yang,Z.,Zhang,Y.,Lu,Y.,Yuan,Y.,&Zhang,H.(2020).Smartgridstateestimationusingunscentedkalmanfilterwithtime-varyingcovarianceduringmeasurementdelay.IEEETransactionsonIndustrialInformatics,17(9),6616-6624.