文档名：基于容积粒子滤波的配电网动态状态估计
摘要：配电网中分布式电源的渗透率逐渐升高,为确保配电网安全稳定的运行,需要对配电网运行状态进行准确的感知.针对容积卡尔曼滤波(CubatureKalmanFilter,CKF)算法对强非线性非高斯系统滤波精度有限、标准粒子滤波(ParticleFilter,PF)选取重要性密度函数不准确的问题,提出了基于容积粒子滤波(CubatureParticleFilter,CPF)的配电网动态状态估计模型,利用CKF算法设计PF的重要性密度函数.既克服了CKF算法要求噪声为高斯分布的限制,又保留了PF算法的强抗干扰能力.仿真结果表明,在高斯噪声和非高斯噪声下,CPF算法比CKF算法滤波精度更高、更灵活.
作者：石倩 刘敏Author：ShiQian LiuMin
作者单位：贵州大学电气工程学院,贵阳550025
刊名：电测与仪表 ISTICPKU
Journal：ElectricalMeasurement&Instrumentation
年，卷(期)：2023, 60(10)
分类号：TM711
关键词：配电网 动态状态估计 PF 重要性密度函数 CPF
Keywords：distributionnetwork dynamicstateestimation PF importancedensityfunction CPF
机标分类号：TP391.41TM732TS2
在线出版日期：2023年10月25日
基金项目：国家自然科学基金基于容积粒子滤波的配电网动态状态估计[
期刊论文] 电测与仪表--2023, 60(10)石倩 刘敏配电网中分布式电源的渗透率逐渐升高,为确保配电网安全稳定的运行,需要对配电网运行状态进行准确的感知.针对容积卡尔曼滤波(CubatureKalmanFilter,CKF)算法对强非线性非高斯系统滤波精度有限、标准粒子滤波(Particle...参考文献和引证文献
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