电力系统动态状态估计：扩展集合成员滤波器方法

电力系统动态状态估计是电力系统监控和控制的关键环节，它涉及到对系统运行状态的精确预测，以确保系统的稳定性和安全性。传统的动态状态估计方法通常基于概率理论，如扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无味卡尔曼滤波器（UKF），这些算法假设噪声是随机分布的。然而，在实际电力系统中，噪声源可能是未知的但有界，这使得基于随机噪声假设的估计方法存在局限性。 扩展的集合成员滤波器（ESMF）是一种新颖的非线性状态估计方法，特别适用于处理这种不确定性。ESMF的核心在于它能够处理未知但有界的噪声源，为状态估计提供100%的置信度。这种方法的优点在于，即使在噪声特性不完全了解的情况下，也能确保系统的安全性和可靠性。 在本文中，作者通过两个不同的单机无限总线（SMIB）系统实例来展示ESMF的应用。第一个SMIB系统被建模为一个二阶非线性动力学系统，将ESMF的性能与经典的UKF进行了对比。通过这个比较，可以明显看出ESMF在处理非线性问题时的优势，尤其是在噪声源不确定性较大的情况下。 第二个SMIB系统进一步探讨了ESMF在未知输入情况下的适用性。在这种情况下，励磁机的输出电压可能不可观测，但仍然有界。ESMF成功地处理了这一挑战，证明了其在状态估计中的灵活性和鲁棒性。 此外，ESMF还被应用于多计算机系统模型，以验证其在更复杂电力系统环境下的有效性。这表明，无论是在简单的单机系统还是在更复杂的多机系统中，ESMF都能提供准确且可靠的动态状态估计。 总结起来，ESMF提供了一种新的、强大的工具，特别是在电力系统动态状态估计中，当噪声源的特性难以确定或变化时，ESMF能够提供更稳健的估计。与传统的概率滤波器相比，ESMF的非线性保证估计策略更符合实际电力系统的运行条件，从而提高了系统的安全性和稳定性。在未来的研究中，ESMF可能会被更广泛地应用于电力系统状态监测，特别是在面对日益复杂和不确定的电网环境时。