考虑量测坏数据的发电机动态状态估计方法

随着相量测量单元(PMU)的广泛应用，基于PMU的发电机动态状态估计的研究越来越受到重视。如果存在量测坏数据，动态状态估计的滤波效果会受到严重的影响。首先介绍了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的发电机动态状态估计方法。然而，由于PMU数据的质量不高，为解决坏数据的问题，推导残差方程得出时变的阈值，再通过一种迭代检测的方法确定坏数据的测点位置。对于坏数据对应的量测，算法将其剔除后重新进行一次估计，以修正估计结果。算例结果表明，该方法能有效抑制量测坏数据对发电机动态状态估计的影响