Noggrann uppskattning av en synkron maskins dynamiska tillstånd (t.ex. rotorens vinkel och hastighet) är nödvändig för övervakning och kontroll av transient stabilitet i ett kraftsystem. Det är välkänt att kovariansmatriserna för processbuller (Q) och mätbuller (R) har en betydande inverkan på Kalmanfiltrets prestanda vid uppskattning av dynamiska tillstånd. De konventionella ad hoc-metoderna för att uppskatta kovariansmatriserna är inte tillräckliga för att uppnå bästa filtreringsprestanda. För att ta itu med detta problem föreslås i detta dokument en adaptiv filtreringsmetod för adaptiv uppskattning av Q och R baserat på innovation och rest för att förbättra den dynamiska mätnoggrannheten för det utvidgade Kalmanfiltret (EKF). Det visas genom simuleringen på tvåområdesmodellen att den föreslagna skattningsmetoden är mer robust mot de initiala felen i Q och R än den konventionella metoden för att uppskatta de dynamiska tillstånden hos en synkron maskin. Index Terms-Kalman filter, dynamisk tillståndsuppskattning (DSE), innovation/restbaserad adaptiv uppskattning, processbullerskalning, mätning buller matchning.
Andra verk använder adaptiv Kalman filter för att uppskatta covariance matriser REF.
Adaptive adjustment of noise covariance in Kalman filter for dynamic state estimation
{'venue': '2017 IEEE Power & Energy Society General Meeting', 'journal': '2017 IEEE Power & Energy Society General Meeting', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Engineering', 'Computer Science']}