基于卡尔曼滤波的电力系统运行状态实时监测.pdf
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1、Telecom Power Technology 68 Sep.25,2023,Vol.40 No.18 2023 年 9 月 25 日第 40 卷第 18 期电力技术应用DOI:10.19399/ki.tpt.2023.18.023基于卡尔曼滤波的电力系统运行状态实时监测郭亚峰,杨卫卫,乌大鹏(国网山东省电力公司聊城供电公司,山东 聊城 252000)摘要:在监测电力系统运行状态时,监测数据与电力系统的实时数据存在异步问题,导致监测结果的精度偏低,因此提出基于卡尔曼滤波的电力系统运行状态实时监测方法。在对电力系统数据进行同步处理时,引入了卡尔曼滤波器,从噪声污染的电力系统运行状态数据中分离出
2、目标电力系统运行状态数据,并构建了对应的目标电力系统运行状态数据状态方程和观测方程。在电力系统运行状态监测阶段,引入神经网络对电力系统的同步误差分析结果进行深度学习,以此实现对监测结果的有效补偿,实现精准监测。在测试结果中,设计方法对于电力系统最大输入电压监测结果与设置值的误差始终稳定在 1.0 V 以内,具有较高的稳定性和准确性。关键词:卡尔曼滤波;电力系统运行状态;实时监测;同步处理;观测方程Real Time Monitoring Method of Power System Operation State Based on Kalman FilterGUO Yafeng,YANG We
3、iwei,WU Dapeng(State Grid Shandong Electric Power Company Liaocheng Power Supply Company,Liaocheng 252000,China)Abstract:When monitoring the operation status of power system,there is a certain degree of asynchronous problem between the monitoring data and the real-time data of power system,which lea
4、ds to the low accuracy of the monitoring results.Therefore,a real-time monitoring method for the operation status of power system based on Kalman filter is proposed.When the power system data is processed synchronously,the Kalman filter is introduced to effectively separate the target power system o
5、peration state data from the noise polluted power system operation state data,and the corresponding target power system operation state data equation of state and observation equation are constructed.In the stage of monitoring the operation status of the power system,a neural network is introduced t
6、o deeply learn the synchronization error analysis results of the power system,in order to achieve effective compensation for the monitoring results and achieve precise monitoring.In the test results,the design method consistently maintains an error of within 1.0 V between the maximum input voltage m
7、onitoring results of the power system and the set value,demonstrating high stability and accuracy.Keywords:Kalman filter;operating status of the power system;real time monitoring;synchronous processing;observation equation0引言从电力资源管理以及供电管理的角度进行分析可以发现,电力系统是最为主要的控制中心之一。因此,其运行状态也直接关系到电能资源的利用效果1。对电力系统的构成
8、情况进行分析,一般情况下,其主要包括 4 个核心构建,分别为电池板(主要用于电能存储)、能源采集板(主要用于发电)、逆变器(主要用于电能转换)以及负载(主要用于电能消耗)2。为保障电力系统运行的稳定性,在出现特殊情况时,能够及时采取有效的控制措施,一般会为电力系统配备相应的监测装置,利用其实现对电力系统过程中各项具体参数的监测3。一方面,借助实时监测手段,对于电力系统存在的故障能够进行提前预警,当电力系统发生故障时,以最快的速度实现对具体故障位置的精准定位4。另一方面,有效监测电力系统也是适应电力系统快速发展需求的必然5。在传统的电力系统运行状态监测过程中,大多以电压表或电流表的实时参数为导向
9、,由此带来的最直接的影响就是难以有效获取电力系统的上位机状态6。针对这些问题,文章提出基于卡尔曼滤波的电力系统运行状态实时监测方法研究,并通过对比测试的方式,分析验证了设计方法的实际应用效果。1电力系统运行状态实时监测方法设计1.1基于卡尔曼滤波的电力系统数据同步在对电力系统运行状态进行监测时,除了对监测结果的精度要求外,要最大限度保障监测结果的实时性。针对此,为降低由于电力系统数据更新频率和数据更新规模导致的监测效果较低的问题,在对电力系统数据进行同步处理时,引入了卡尔曼滤波器,作为一种最小均方误差准则下的最优滤波器7。文章主要利用其从噪声污染的电力系统运行状态数据中分离出目标电力系统运行状
10、态数据。需要注意的是,卡尔曼滤波自身是一种递归算法,以此为基础,在获取收稿日期:2023-08-11作者简介:郭亚峰(1990),男,山东聊城人,本科,工程师,主要研究方向为电力系统。2023 年 9 月 25 日第 40 卷第 18 期 69 Telecom Power TechnologySep.25,2023,Vol.40 No.18 郭亚峰,等:基于卡尔曼滤波的 电力系统运行状态实时监测目标电力系统运行状态数据的当前值时,以前一个目标电力统运行状态数据值和最近的一个目标电力系统运行状态数据观测值作为基准,该方式可以借助简单的结构设置实现良好的实时性。在具体的同步过程中,首先需要对电力系
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