电网技术

2021, v.45;No.450(05) 1837-1845

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基于自适应容积卡尔曼滤波的双馈风力发电机动态状态估计
Dynamic State Estimation for Doubly Fed Induction Generator Wind Turbine Based on Adaptive Cubature Kalman Filter

王彤;高明阳;黄世楼;王增平;

摘要(Abstract):

对风电机组进行状态监测,可以研究风电机组运行规律,对含风电电力系统的分析与控制具有重要意义。提出一种基于自适应容积卡尔曼滤波(adaptivecubatureKalman filter, ACKF)的双馈风力发电机(doublyfedinduction generator,DFIG)动态状态估计方法。根据容积数值积分的原则,构建具有相同权值的容积点,经过DFIG非线性状态方程的传递,计算状态变量和误差协方差阵的预测值,利用量测量进行滤波修正,同时引入自适应技术,通过Sage-Husa估值器来实时估计过程噪声协方差,以建立DFIG动态状态估计模型。在含DFIG的改进四机两区系统进行算例分析,并与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)、容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)进行性能比较,验证了所提状态估计算法的准确性和鲁棒性。

关键词(KeyWords): 双馈风力发电机;自适应容积卡尔曼滤波;动态状态估计

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家电网有限公司科技项目:“新能源电力系统故障特性表征方法与技术”~~

作者(Author): 王彤;高明阳;黄世楼;王增平;

Email:

DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2020.1389

参考文献(References):

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