基于MCC-PCKF的跟网型变流器时变虚拟惯量与状态估计

王渝红; 王雪珂; 文玉玲; 郑宗生; 廖建权; 刘咏玥

doi:10.7500/AEPS20240806006

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基于MCC-PCKF的跟网型变流器时变虚拟惯量与状态估计

学术研究 | 更新时间：2025-07-14

- 基于MCC-PCKF的跟网型变流器时变虚拟惯量与状态估计
- Time-varying Virtual Inertia and State Estimation of Grid-following Converter Based on Maximum Correntropy Criterion and Polynomial Chaos Kalman Filter
- 电力系统自动化 2025年49卷第13期页码：103-112
- 作者机构：
  
  1.四川大学电气工程学院，四川省成都市 610065
  2.国网乌鲁木齐供电公司，新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市 830011
- 作者简介：
  
  王渝红(1971—)，女，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：高压直流输电、电力系统稳定与控制。E-mail：yuhongwang@scu.edu.com
  王雪珂(2000—)，女，硕士研究生，主要研究方向：电力系统稳定与控制、新能源电力系统惯量估计。E-mail：wangxueke0824@163.com
  文玉玲(1975—)，女，副高级工程师，主要研究方向：电力系统稳定分析与控制。E-mail：774509228@qq.com
  郑宗生(1989—)，男，通信作者，副研究员，主要研究方向：电力系统稳定与控制等。E-mail：zongshengzheng@scu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2021YFB2400800)
- DOI：10.7500/AEPS20240806006
  中图分类号：
- 收稿：2024-08-06，
  
  修回：2025-02-11，
  
  网络出版：2025-04-18，
  
  纸质出版：2025-07-10
- 稿件说明：
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王渝红,王雪珂,文玉玲等.基于MCC-PCKF的跟网型变流器时变虚拟惯量与状态估计[J].电力系统自动化,2025,49(13):103-112.

WANG Yuhong,WANG Xueke,WEN Yuling,et al.Time-varying Virtual Inertia and State Estimation of Grid-following Converter Based on Maximum Correntropy Criterion and Polynomial Chaos Kalman Filter[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(13):103-112.
王渝红,王雪珂,文玉玲等.基于MCC-PCKF的跟网型变流器时变虚拟惯量与状态估计[J].电力系统自动化,2025,49(13):103-112. DOI： 10.7500/AEPS20240806006.

WANG Yuhong,WANG Xueke,WEN Yuling,et al.Time-varying Virtual Inertia and State Estimation of Grid-following Converter Based on Maximum Correntropy Criterion and Polynomial Chaos Kalman Filter[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(13):103-112. DOI： 10.7500/AEPS20240806006.

摘要

新能源接入下，非同步机的惯量估计对于应对系统有功功率扰动、保障系统稳定运行具有重要意义。针对新能源虚拟惯量的时变特性，建立跟网型新能源非同步机动态惯量与状态估计模型，采用混沌多项式卡尔曼滤波（PCKF）算法对电力系统的惯量参数及状态进行联合估计。在此基础上，考虑到异常噪声环境下PCKF算法精度下降、鲁棒性差等问题，采用最大熵原则，引入新的代价函数捕捉高阶统计量，提出一种基于最大熵准则-混沌多项式卡尔曼滤波（MCC-PCKF）的新能源非同步机时变虚拟惯量估计方法，有效提高了估计方法的鲁棒性与精确性。为验证所提方法的性能，对改进的IEEE 39节点系统进行算例分析，并与PCKF方法进行对比，验证了所提MCC-PCKF算法在异常噪声环境下时变惯量估计的鲁棒性与精确性。

Abstract

In the context of renewable energy integration

the inertia estimation of asynchronous generators is crucial for addressing active power disturbances and ensuring the stable operation of the system. Aiming at the time-varying characteristics of virtual inertia from renewable energy sources

a dynamic inertia and state estimation model for grid-following renewable energy asynchronous generators is established. A polynomial chaos Kalman filter (PCKF) algorithm is used to estimate the inertia parameters and states of the power system. Considering the issues of accuracy and robustness decrease of the PCKF algorithm in the presence of anomalous noise

a new cost function based on the maximum correntropy criterion is introduced to capture higher-order statistics. An estimation method for the time-varying virtual inertia of renewable energy asynchronous generators based on the maximum correntropy criterion and polynomial chaos Kalman filter (MCC-PCKF) is proposed

which effectively improves the robustness and accuracy of the estimation method. To validate the performance of the proposed method

case studies are conducted in the modified IEEE 39-bus system

and comparisons are made with the PCKF method. The results verify the robustness and accuracy of the proposed MCC-PCKF algorithm in time-varying inertia estimation under anomalous noise conditions.

关键词

Keywords

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