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题名基于平方根UPF的电力系统鲁棒预测状态估计
被引量：1
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作者
王要强
赵楷
王义
王克文
梁军
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机构
郑州大学电气与信息工程学院
郑州大学河南省电力电子与电力系统工程技术研究中心
卡迪夫大学
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出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2024年第3期119-126,142,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62203395)
河南省博士后科研启动项目(202101011)。
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文摘
针对辅助预测状态估计器在迭代计算中会出现状态预测误差协方差矩阵不正定,导致估计精度差甚至发散的问题,提出了基于平方根UPF的电力系统鲁棒辅助预测状态估计。该方法采用两种数学方法:矩阵Cholesky分解因子更新和矩阵QR分解,引入平方根技术动态更新状态预测误差协方差矩阵以保持状态预测误差协方差矩阵的正定性。运用MATLAB进行仿真模拟测试,结果表明:IEEE 30节点系统非高斯噪声测试中,平方根UPF电压相角的均方根误差平均值为UPF相应测试值的0.09%,平方根UPF电压幅值的均方根误差平均值为UPF相应测试值的0.14%;IEEE 57节点系统非高斯噪声测试中,平方根UPF电压相角的均方根误差平均值为UPF相应测试值的0.67%,平方根UPF电压幅值的均方根误差平均值为UPF相应测试值的0.57%。所提出的平方根UPF对解决辅助预测状态估计中状态预测误差协方差矩阵不正定的问题具有很好的效果,具有更高估计精度和鲁棒性。
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关键词
电力系统
无迹粒子滤波
鲁棒辅助预测状态估计
不正定性
平方根UPF
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Keywords
power system
unscented particle filter
robust forecasting-aided state estimation
non-positive
srupf
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分类号
TM744
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名自适应平方根无迹粒子滤波算法及其应用
被引量：1
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作者
李晓明
赵长胜
张立凯
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机构
江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2018年第12期6-9,14,共5页
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基金
江苏省研究生科研创新项目(KYCX17_1571)
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文摘
目标跟踪所面对的动态定位观测方程具有非线性,随机模型具有未知性,目标在运动过程中受到的随机扰动较大,先验方差很难确定,这可能导致在更新迭代过程中参数估计产生错误,从而导致滤波发散。针对上述问题,本文提出了改进的自适应平方根无迹粒子滤波算法(ASRUPF),该算法融合了自适应滤波理论、平方根无迹卡尔曼滤波算法(SRUKF)和粒子滤波(PF)多种算法,确定系统量测和状态噪声的概率密度函数,确保其方差阵的非负定性。算法有效地提高了单点动态定位精度。
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关键词
平方根无迹粒子滤波
自适应
非线性卡尔曼
动态定位
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Keywords
srupf
adaptive
nonlinear kalman
dynamic positioning
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分类号
P207
[天文地球—测绘科学与技术]
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