基于改进容积卡尔曼滤波的含光伏配电网动态状态估计

刘灏; 王紫薇; 毕天姝

doi:10.7500/AEPS20240426007

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基于改进容积卡尔曼滤波的含光伏配电网动态状态估计

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于改进容积卡尔曼滤波的含光伏配电网动态状态估计
- Dynamic State Estimation for Distribution Network with Photovoltaic Based on Improved Cubature Kalman Filter
- 电力系统自动化 2025年49卷第9期页码：157-165
- 作者机构：
  
  新能源电力系统全国重点实验室（华北电力大学），北京市 102206
- 作者简介：
  
  刘灏(1985—)，男，博士，副教授，主要研究方向：广域同步相量测量技术。E-mail：hliu@ncepu.edu.cn
  王紫薇(1999—)，女，硕士研究生，主要研究方向：配电网动态状态估计。E-mail：1743635699@qq.com
  毕天姝(1973—)，女，通信作者，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统保护与控制、WAMS等。E-mail：tsbi@ncepu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52377098)
- DOI：10.7500/AEPS20240426007
  中图分类号：
- 收稿：2024-04-26，
  
  修回：2024-09-13，
  
  网络出版：2024-11-07，
  
  纸质出版：2025-05-10
- 稿件说明：
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刘灏,王紫薇,毕天姝.基于改进容积卡尔曼滤波的含光伏配电网动态状态估计[J].电力系统自动化,2025,49(9):157-165.

LIU Hao,WANG Ziwei,BI Tianshu.Dynamic State Estimation for Distribution Network with Photovoltaic Based on Improved Cubature Kalman Filter[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(9):157-165.
刘灏,王紫薇,毕天姝.基于改进容积卡尔曼滤波的含光伏配电网动态状态估计[J].电力系统自动化,2025,49(9):157-165. DOI： 10.7500/AEPS20240426007.

LIU Hao,WANG Ziwei,BI Tianshu.Dynamic State Estimation for Distribution Network with Photovoltaic Based on Improved Cubature Kalman Filter[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(9):157-165. DOI： 10.7500/AEPS20240426007.

摘要

状态估计可为含分布式光伏配电网的安全稳定运行提供数据支撑。然而，分布式光伏大规模接入加剧了配电网状态量的不确定性，传统的配电网静态状态估计难以快速跟踪状态量的动态变化。文中提出了基于改进容积卡尔曼滤波的含光伏配电网动态状态估计方法。该方法建立了含分布式光伏配电网的动态状态估计模型，将光伏侧电气量作为待估计状态量；提出了基于奇异值分解的自适应容积卡尔曼滤波算法，利用奇异值分解替换Cholesky分解，并实现了自适应滤波以实时修正过程噪声参数，解决了传统容积卡尔曼滤波协方差阵非正定导致的滤波中断或滤波发散问题。仿真结果表明，所提方法在光伏接入系统平稳运行或状态量突变的情况下，均能保证较高的状态估计精度，尤其在光伏出力波动时具有明显优势。

Abstract

State estimation provides data support for the secure and stable operation of distribution networks with distributed photovoltaic. However

the large-scale integration of distributed photovoltaic has exacerbated the uncertainty of state variables in distribution networks

making it challenging for traditional static state estimation of distribution networks to rapidly track the dynamic changes of state variables. In this paper

a dynamic state estimation method for distribution networks with photovoltaic based on the improved cubature Kalman filter is proposed. This method establishes a dynamic state estimation model for distribution networks with distributed photovoltaic

treating the electrical variables on the photovoltaic side as the state variables to be estimated. An adaptive cubature Kalman filter algorithm based on singular value decomposition is proposed

where singular value decomposition is replaced with Cholesky decomposition and realizes adaptive filtering to modify the process noise parameters in real time

resolving the issues of filtering interruption or divergence caused by the non-positive definiteness of the covariance matrix in the traditional cubature Kalman filter. The simulation results show that the proposed method can ensure high state estimation accuracy in the case of stable operation or sudden changes in state variables of the photovoltaic integration system

especially with significant advantages when the photovoltaic output fluctuates.

关键词

Keywords

references

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