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1、發(fā)電機(jī)的動(dòng)態(tài)狀態(tài)是電力系統(tǒng)廣域控制系統(tǒng)的重要參考量,且已被應(yīng)用到多個(gè)控制器,例如,電力系統(tǒng)穩(wěn)定器和電壓自動(dòng)調(diào)節(jié)器,主要作為反饋信號(hào),以維持電力系統(tǒng)的暫態(tài)和提高系統(tǒng)的小擾動(dòng)穩(wěn)定性。因此實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的動(dòng)態(tài)狀態(tài)信息對(duì)電力系統(tǒng)可靠而有效的工作意義重大。
由于系統(tǒng)故障后的機(jī)電暫態(tài)過程中無法獲得實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),傳統(tǒng)的基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的狀態(tài)估計(jì)已經(jīng)無法適用。因此,可以通過PMU實(shí)時(shí)測(cè)量發(fā)電機(jī)機(jī)端電氣量,使發(fā)電機(jī)與剩余網(wǎng)絡(luò)解耦,從而無需考慮網(wǎng)絡(luò)
2、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的影響。然后,利用故障后機(jī)電暫態(tài)過程中不會(huì)發(fā)生突變的發(fā)電機(jī)狀態(tài)量,如功角和電角速度等,建立發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)模型,并用動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)算法來實(shí)時(shí)估計(jì)和預(yù)報(bào)發(fā)電機(jī)的功角和電角速度等狀態(tài)量,濾除PMU量測(cè)誤差和壞數(shù)據(jù),這就是發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)。
論文通過對(duì)發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)模型和卡爾曼濾波算法的推導(dǎo),闡述了傳統(tǒng)發(fā)電機(jī)實(shí)用模型下擴(kuò)展卡爾曼濾波器的工作原理和實(shí)際應(yīng)用中所面臨的問題,并針對(duì)這些問題,做了相應(yīng)改進(jìn),提出了一種基于擴(kuò)展集員濾波的發(fā)電機(jī)動(dòng)
3、態(tài)狀態(tài)估計(jì)方法。該方法針對(duì)故障后機(jī)電暫態(tài)過程發(fā)電機(jī)機(jī)端電壓矢量發(fā)生突變導(dǎo)致發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子角和功角不相等的問題,提出了一種考慮功角和轉(zhuǎn)子角不相等的發(fā)電機(jī)動(dòng)態(tài)模型。在此基礎(chǔ)上,針對(duì)擴(kuò)展卡爾曼濾波精度不足和噪聲限制較多的問題,采用基于未知但有界噪聲假設(shè)的擴(kuò)展集員濾波算法對(duì)動(dòng)態(tài)模型進(jìn)行求解,雖然擴(kuò)展集員濾波算法精度較高,噪聲限制小,但其計(jì)算較為復(fù)雜,實(shí)時(shí)性不能令人滿意。針對(duì)這一問題,將UD分解引入擴(kuò)展集員濾波算法,通過誤差協(xié)方差矩陣的UD分解,使算
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