【状态估计】基于UKF法、AUKF法、EUKF法电力系统三相状态估计研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

电力系统状态估计是能量管理系统（EMS）的核心功能，其通过融合量测数据（电压、电流、功率等）与系统模型，精准估计母线电压幅值 / 相位、支路功率等关键状态量，为调度决策、故障诊断、稳定控制提供基础数据支撑。随着分布式电源（光伏、风电）渗透率提升、电力电子化设备广泛应用，电网呈现非线性增强、运行工况多变的特征，传统状态估计方法面临严峻挑战：

1. 经典加权最小二乘法（WLS）基于 “系统线性化 + 量测高斯分布” 假设，在强非线性场景下估计精度显著下降；

2. 三相不平衡问题凸显（如单相负荷、分布式电源单相接入），需考虑相序耦合特性，传统节点电压法难以精准建模；

3. 量测噪声常存在非高斯特性（如通信干扰、量测设备异常），导致基于高斯假设的估计算法鲁棒性不足。

无迹卡尔曼滤波（UKF）通过无迹变换（UT）规避非线性模型线性化误差，自适应 UKF（AUKF）进一步实现噪声协方差自适应更新，扩展 UKF（EUKF）则优化采样策略提升计算效率。本文针对电力系统三相不平衡特性，构建三相状态估计非线性模型，系统对比 UKF、AUKF、EUKF 三种算法的估计精度、鲁棒性与实时性，为复杂工况下电力系统状态估计提供理论支撑与工程参考。

4. 估计结果后处理与评估

• 状态量输出

  ：输出各母线三相电压幅值/相位、支路功率等估计结果；

• 精度评估

  ：计算估计值与真实值（或潮流计算基准值）的误差指标；

• 收敛性判断

  ：若估计误差小于设定阈值（如电压幅值误差<0.01pu，相位误差<0.5°），则认为收敛，否则调整初始化参数重新执行。

四、结论与展望

1. 研究结论

本文针对电力系统三相不平衡特性，构建非线性状态估计模型，系统对比UKF、AUKF、EUKF三种算法的性能，核心结论如下：

• 精度方面

  ：AUKF最优，其噪声协方差自适应机制能动态匹配工况变化（如负荷突变、非高斯噪声），估计误差比UKF低15%~25%；UKF和EUKF精度接近，EUKF因分层采样导致的精度损失在5%以内，可满足工程需求。

• 鲁棒性方面

  ：AUKF在非高斯噪声和状态突变工况下表现最优，误差稳定性和抗干扰能力显著优于UKF和EUKF；UKF和EUKF鲁棒性依赖初始噪声协方差设定，适应性较弱。

• 效率方面

  ：EUKF优势显著，高维场景下计算时间仅为UKF的40%~60%，内存占用更低，更适合大规模电网实时状态估计；AUKF因增加自适应计算步骤，效率略低于UKF。

2. 工程应用建议

• 小规模电网（如配电网末端，节点数<50）且工况复杂（噪声多变、负荷波动大）：优先选择AUKF，兼顾精度与鲁棒性；

• 大规模电网（如输电网、大型配电网，节点数>100）且对实时性要求高：优先选择EUKF，在保证精度的同时提升计算效率；

• 工况稳定、噪声特性已知的场景：选择UKF，平衡精度与效率，降低算法复杂度。

3. 未来展望

• 多源量测融合：结合PMU、SCADA、物联网传感器数据，构建多模态状态估计模型，进一步提升估计精度；

• 改进滤波策略：引入强跟踪滤波（STF）机制增强AUKF对状态突变的跟踪能力，优化EUKF的分组策略以减少精度损失；

• 考虑不确定性因素：融入分布式电源出力随机性、负荷预测误差等不确定性，构建鲁棒性更强的随机状态估计模型；

• 硬件加速实现：基于FPGA/GPU对EUKF进行并行化设计，满足超大规模电网的实时状态估计需求。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 牛胜锁,刘颖,梁志瑞,等.基于广域测量和抗差最小二乘法的电力系统谐波状态估计[J].电力系统保护与控制, 2012, 40(8):5.DOI:10.3969/j.issn.1674-3415.2012.08.002.

[2] 王勇.基于相角测量技术的状态估计研究[D].河海大学,2003.

[3] 王艳松,韩美玉,谭志勇.基于遗传算法的PMU配置对谐波状态估计质量影响的研究[C]//CNKI.CNKI, 2010:5.DOI:10.3969/j.issn.1674-3415.2010.21.045.

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