【状态估计】基于UKF、AUKF的电力系统负荷存在突变时的三相状态估计研究附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在电力系统的稳定运行中，准确的状态估计是实现系统监控、调度和控制的关键基础。三相状态估计能够全面反映电力系统中各相的电压、电流、功率等状态量，为系统的安全可靠运行提供重要依据。

然而，电力系统的负荷并非一成不变，常常会出现突变情况。例如，大型工业设备的突然启动或停止、极端天气下居民用电负荷的急剧变化等，这些负荷突变会对电力系统的状态产生显著影响，导致传统的状态估计算法精度下降，甚至出现发散现象。

unscented 卡尔曼滤波（UKF）作为一种有效的非线性滤波算法，在处理非线性系统状态估计问题上具有独特优势。它通过选取 sigma 点来近似状态的概率分布，避免了对非线性函数的线性化处理，提高了估计精度。自适应 unscented 卡尔曼滤波（AUKF）则在 UKF 的基础上，增加了对噪声协方差的自适应估计能力，能够更好地应对系统噪声特性未知或时变的情况。

因此，研究基于 UKF 和 AUKF 的电力系统负荷存在突变时的三相状态估计方法，对于提高电力系统在负荷突变情况下的状态估计精度和可靠性，保障电力系统的稳定运行具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、UKF 与 AUKF 算法原理

（一）UKF 算法原理

UKF 算法的核心思想是利用 unscented 变换（UT）来处理非线性变换。UT 通过按照一定的采样策略选取一组 sigma 点，这些 sigma 点能够准确地捕捉到状态变量的均值和协方差信息。

具体步骤如下：

1. 初始化：设定初始状态估计值和初始协方差矩阵。

1. ** sigma 点生成 **：根据当前的状态估计值和协方差矩阵，按照特定的比例因子生成 sigma 点。

1. 时间更新：将生成的 sigma 点代入状态方程进行预测，得到预测的 sigma 点。然后，根据预测的 sigma 点计算预测状态的均值和协方差矩阵。

1. 测量更新：将预测的 sigma 点代入测量方程，得到测量预测值。计算测量预测值的均值和协方差矩阵，以及状态预测值与测量预测值之间的互协方差矩阵。最后，根据卡尔曼增益公式计算卡尔曼增益，并更新状态估计值和协方差矩阵。

（二）AUKF 算法原理

AUKF 算法在 UKF 的基础上，引入了自适应机制来估计过程噪声协方差和测量噪声协方差。它通过在线监测残差的统计特性，对噪声协方差进行实时调整，从而提高算法的适应性和估计精度。

主要改进点在于：

1. 残差计算：计算测量残差，即实际测量值与测量预测值之间的差值。

1. 噪声协方差估计：根据残差的统计特性，采用适当的自适应算法（如递推最小二乘法、卡尔曼滤波自适应算法等）估计过程噪声协方差和测量噪声协方差。

1. 参数更新：将估计得到的噪声协方差用于 UKF 的时间更新和测量更新过程，实现算法的自适应调整。

三、电力系统三相状态估计模型

四、负荷突变情况下的状态估计算法实现

五、结论与展望

（一）研究结论

本文研究了基于 UKF 和 AUKF 的电力系统负荷存在突变时的三相状态估计方法。通过建立电力系统三相状态估计模型，实现了两种算法在负荷突变情况下的状态估计，并进行了仿真实验。

结果表明：

1. UKF 算法能够在一定程度上处理电力系统的非线性特性和负荷突变情况，但在噪声特性未知或时变时，估计精度和适应性有待提高。

1. AUKF 算法通过引入自适应机制，能够实时估计噪声协方差，有效提高了在负荷突变情况下的状态估计精度和收敛速度，具有更好的适应性和鲁棒性。

（二）展望

未来的研究可以从以下几个方面展开：

1. 进一步优化 AUKF 算法的自适应机制，提高其在复杂负荷突变情况下的性能。

1. 考虑将其他先进的滤波算法与 UKF、AUKF 算法相结合，以获得更好的状态估计效果。

1. 开展基于实际电力系统数据的验证研究，进一步验证算法的实用性和有效性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 赵洪山,田甜.基于自适应无迹卡尔曼滤波的电力系统动态状态估计[J].电网技术, 2014(1).DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2014.01.029.

[2] 刘济,高丽君.基于UKF和神经网络的一类非线性系统状态估计[J].控制与决策, 2014, 29(11):5.DOI:10.13195/j.kzyjc.2013.0974.

[3] 李大路,李蕊,孙元章.混合量测下基于UKF的电力系统动态状态估计[J].电力系统自动化, 2010, 034(017):17-21,92.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇