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基于KalmanNet的交直流配电网谐波动态状态估计方法
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作者 缪可妍 黄蔓云 +2 位作者 孙康 郑玉平 孙国强 《电力系统自动化》 北大核心 2026年第2期136-145,共10页
随着配电网中交直流互联形式越来越多,网络中的谐波问题日益凸显,对谐波的实时监视和动态跟踪需求愈加迫切。然而,以扩展卡尔曼滤波(EKF)为代表的传统动态状态估计算法通常以基于经验设定的状态转移模型和高斯分布的量测噪声假设为基础... 随着配电网中交直流互联形式越来越多,网络中的谐波问题日益凸显,对谐波的实时监视和动态跟踪需求愈加迫切。然而,以扩展卡尔曼滤波(EKF)为代表的传统动态状态估计算法通常以基于经验设定的状态转移模型和高斯分布的量测噪声假设为基础,在实际交直流配电网中,易出现系统模型失配的情况,导致状态估计精度下降甚至失效。为此,提出一种基于卡尔曼网络(KalmanNet)的交直流配电网谐波动态状态估计方法,该方法将EKF与循环神经网络(RNN)进行融合,在传统EKF模型框架的基础上,省去了高维协方差矩阵的计算和存储,并用RNN代替对状态估计值的显式计算。在改进的三相不平衡33节点算例所拓展的交直流混合配电网上进行了测试分析。结果表明,与传统算法相比,所提方法具有更高的谐波状态估计精度和计算效率,且在坏数据场景下具有更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 交直流配电网 谐波 状态估计 卡尔曼网络(kalmannet) 扩展卡尔曼滤波 循环神经网络
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