基于自适应无迹卡尔曼滤波的配电网状态估计

随着大量分布式电源和电动汽车接入配电网,DG出力难以预测以及负荷监控复杂是配电网运行管理的难题。针对传统无迹卡尔曼滤波预测误差大,且容易受不良数据影响的问题,利用新息向量构造了自适应因子,提出自适应无迹卡尔曼滤波(Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF)算法对配电网进行状态估计。当系统负荷突变以及量测存在不良数据时,利用自适应因子对相应的预测协方差矩阵进行在线修正,减小了预测误差对估计精度的影响。在三相不平衡配电网中进行仿真分析,结果表明,AUKF算法比UKF估计精度高、鲁棒性强,验证了所提算法的有效性。