%0 Journal Article
%T 用于电力系统动态状态估计的改进鲁棒无迹卡尔曼滤波算法
%A 曲正伟
%A 王云静
%A 董一兵
%A 陈亮
%J 电力系统自动化
%D 2018
%R 10.7500/AEPS20170826003
%X 针对动态状态估计中传统无迹卡尔曼滤波(UKF)采样方法的不足，对UKF算法进行改进，每次估计实时调节比例修正因子，提高滤波性能。动态状态估计结果精度受量测粗差影响较大，为此提出一种鲁棒无迹卡尔曼滤波(RUKF)算法，引入粗差判据检测粗差，通过增强因子来降低粗差对系统状态估计结果的影响。将RUKF算法运用于电力系统动态状态估计，仿真结果表明，该算法具有良好的估计性能及较强的鲁棒性
%K 无迹卡尔曼滤波 比例修正因子 粗差 鲁棒性 状态估计
%U http://www.aeps-info.com/aeps/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20170826003&flag=1