公开(公告)号：CN109754013A

公开(公告)日：2019-05-14

申请号：CN201811653402.6

申请日：2018-12-31

Applicant: 浙江大学 ,  国网上海市电力公司

Inventor： 王康元 ,  谢伟 ,  徐德伟 ,  凌平 ,  方陈 ,  谢邦鹏

IPC: G06K9/62 ,  G06F17/18 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于无迹卡尔曼滤波的电力系统混合量测融合方法，针对目前μPMU量测与SCADA量测长期共存但难以同时使用的现状，引入无迹卡尔曼滤波算法实现混合量测的融合。分析两种量测采样频率及量测类型存在的差异，实现混合量测的同步化。提出了一种自适应无迹卡尔曼滤波器AUKF，该滤波器通过采用比例修正最小偏度单形采样策略解决传统UKF计算量大且易产生采样的非局部效应等问题，并通过实现自适应选取比例因子来提高滤波精度。本发明方法能够实现混合量测融合，且融合后数据有较高精度。

公开(公告)号：CN109754013B

公开(公告)日：2021-09-10

申请号：CN201811653402.6

申请日：2018-12-31

Applicant: 浙江大学 ,  国网上海市电力公司

Inventor： 王康元 ,  谢伟 ,  徐德伟 ,  凌平 ,  方陈 ,  谢邦鹏

IPC: G06K9/62 ,  G06F17/18 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于无迹卡尔曼滤波的电力系统混合量测融合方法，针对目前μPMU量测与SCADA量测长期共存但难以同时使用的现状，引入无迹卡尔曼滤波算法实现混合量测的融合。分析两种量测采样频率及量测类型存在的差异，实现混合量测的同步化。提出了一种自适应无迹卡尔曼滤波器AUKF，该滤波器通过采用比例修正最小偏度单形采样策略解决传统UKF计算量大且易产生采样的非局部效应等问题，并通过实现自适应选取比例因子来提高滤波精度。本发明方法能够实现混合量测融合，且融合后数据有较高精度。

公开(公告)号：CN112713587A

公开(公告)日：2021-04-27

申请号：CN202011463751.9

申请日：2020-12-10

Applicant: 国网上海市电力公司

Inventor： 华斌 ,  谢伟 ,  张弛 ,  朱征 ,  张华 ,  方陈 ,  司文荣 ,  顾力 ,  曾平 ,  魏新迟 ,  黄昭 ,  王康元 ,  徐德伟

IPC: H02J3/00 ,  H03H21/00

Abstract: 本发明公开了一种基于平方根容积卡尔曼滤波器的配电网动态状态估计方法及系统，包括以下步骤：S1，获取某一时刻k的量测数据；S2，根据时刻k的量测数据进行状态预测，使用holt两参数指数平滑法预测k+1时刻状态，得到k+1时刻的状态预测值；S3，对k+1时刻的状态预测值使用量测数据进行修正，得到k+1时刻的状态估计值；S4，更新滤波参数准备下一步迭代；下一步迭代将返回步骤S1，获取时刻k+1的量测数据，进行步骤S2‑S4，实现k+2刻的状态估计。本发明能够利用采集到的配电网量测数据进行动态状态估计，得到配电网更精确的运行状态信息，降低量测设备自身带来的量测误差。相比标准容积卡尔曼滤波动态状态估计算法，算法鲁棒性更强，状态估计精度更高。