基于自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波的电力系统动态状态估计研究

针对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法在电力系统状态估计时存在鲁棒性差,精度被非线性系统的非线性程度制约大等缺点,提出一种自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波(adaptive interpolation strong tracking extended Kalman filter,AISTEKF)算法,用于电力系统的动态状态估计。新算法利用自适应插值在两个连续采样点之间增加伪量测值,减小了EKF的线性化误差,有效提高了算法估计的精度;此外,该方法在EKF算法基础上引入强跟踪理论,增强了算法估计的鲁棒性。为验证所提出方法的有效性,分别运用EKF算法、自适应插值扩展卡尔曼滤波(adaptive interpolation extended Kalman filter,AIEKF)算法和AISTEKF算法对IEEE-5节点系统和IEEE-30节点系统进行动态状态估计。实验结果表明,与EKF和AIEKF算法相比,无论在高斯噪声环境下还是3种有偏噪声环境下,AISTEKF算法的电压幅值估计精度和电压相角估计精度都有显著性提高。所提出的新算法是一种鲁棒性好且估计...     

一种基于电感的改进双路交错并行架构均衡拓扑研究

电池均衡已成为新能源汽车领域研究的热点,其中主动均衡是目前主要的研究方向。为了加快电池组的均衡速度,在双路交错并行架构式均衡拓扑的基础上,通过对均衡单元进行分档控制,使均衡电流一直保持在较高的水平。在Simulink中搭建了8节电池的均衡模型并对其进行仿真,将SOC初值分别设定为三种不同情况,试验结果表明,在第一种SOC初值条件下,改进前的均衡拓扑用时992.57 s完成均衡,改进后的均衡拓扑用时655.01 s完成均衡,均衡时间减少了34%;在第二种SOC初值条件下,改进前的均衡拓扑用时226.52 s完成均衡,改进后的均衡拓扑用时121.54 s完成均衡,均衡时间减少了46%;在第三种SOC初值条件下,改进前的均衡拓扑用时197.24s完成均衡,改进后的均衡拓扑用时82.34s完成均衡,均衡时间减少了58%;表明改进后的均衡拓扑可以有效提高均衡速度。