WAMS中计及量测函数非线性项的电力系统自适应动态状态估计

提出两种在线辨识和修正模型误差协方差矩阵的自适应动态状态估计方法,并在这两种状态估计模型中引入量测函数的非线性项。这不仅在进行状态滤波的同时,利用观测数据提供的信息,在线辨识和估计系统中未知或不精确的噪声统计特性,而且由于计及了量测函数的非线性项,非线性系统在线性化过程中所产生的线性化误差完全得到补偿,极大地提高了算法在异常运行情况下的自适应性;并且在量测量中计入了相量测量单元(PMU)测量的电压幅值和相角,增加了系统的冗余量测,提高了滤波精度。仿真结果验证了所提方法在正常情况、负荷突变、存在坏数据、网络拓扑结构错误各种情况下具有较好的预测和滤波效果。