基于改进粒子滤波的综合能源系统预测辅助状态估计

基于改进粒子滤波的综合能源系统预测辅助状态估计
高效准确的状态估计是综合能源系统安全稳定的基础。粒子滤波具有精度高、对非线性系统适应性强的优点，已应用于电力系统的状态估计中。为提高综合能源系统的状态估计精度，文中提出一种基于改进粒子滤波的综合能源系统预测辅助状态估计方法。首先，构建包含电-热-气网络的区域综合能源系统模型；然后，将粒子滤波算法拓展到电-热-气网络，在粒子滤波相关理论的基础上，针对传统粒子滤波算法存在的跟踪误差问题对粒子滤波的预测步进行改进；最后，利用经典的综合能源系统算例对文中提出的改进粒子滤波算法进行验证。结果证明该方法能够有效解决传统粒子滤波算法的跟踪误差问题，提高系统的估计精度。

标题：
基于改进粒子滤波的综合能源系统预测辅助状态估计
Forecasting-aided state estimation of integrated energy systems based on improved particle filter

作者：
杨德昌，王雅宁，李朝霞，龚雪娇，余建树，李玲
YANG Dechang, WANG Yaning, LI Zhaoxia, GONG Xuejiao, YU Jianshu, LI Ling

关键词：
综合能源系统;状态估计;粒子滤波算法;电-热-气网络;跟踪误差;预测辅助
integrated energy system;state estimation;particle filter algorithm;electricity-heat-gas network;tracking error;forecasting-aided

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