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??????本文目錄如下：??????

目錄

??1 概述

??2 運(yùn)行結(jié)果

??3?參考文獻(xiàn)

??4 Matlab代碼及數(shù)據(jù)

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??1 概述

基于UKF和AUKF的電力系統(tǒng)負(fù)荷存在突變時(shí)的三相狀態(tài)估計(jì)研究是一種利用無跡卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter, UKF）和改進(jìn)的無跡卡爾曼濾波（Augmented Unscented Kalman Filter, AUKF）方法來處理電力系統(tǒng)負(fù)荷突變情況下的狀態(tài)估計(jì)問題。

在電力系統(tǒng)中，負(fù)荷突變是指電力系統(tǒng)的負(fù)荷發(fā)生突然變化，可能會對電壓、頻率等三相狀態(tài)變量產(chǎn)生影響。因此，在負(fù)荷突變情況下，對三相狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì)和預(yù)測非常重要，來保證電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和負(fù)荷管理。

UKF是一種無跡卡爾曼濾波算法，可以應(yīng)對非線性系統(tǒng)和非高斯噪聲的情況。它通過選擇一組特定的采樣點(diǎn)（無跡）來對高斯分布進(jìn)行逼近，提高了濾波算法的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

AUKF是對UKF的改進(jìn)，通過引入狀態(tài)擴(kuò)展和增廣噪聲向量，提高了濾波算法對系統(tǒng)噪聲和突變的魯棒性。對于電力系統(tǒng)負(fù)荷突變的情況，AUKF能夠準(zhǔn)確估計(jì)負(fù)荷突變后的狀態(tài)變量，并盡可能減小估計(jì)誤差。

基于UKF和AUKF的電力系統(tǒng)負(fù)荷突變時(shí)的三相狀態(tài)估計(jì)研究可以包括以下內(nèi)容：

1. 狀態(tài)建模：建立電力系統(tǒng)的狀態(tài)方程，將電力系統(tǒng)的負(fù)荷變化和狀態(tài)變量聯(lián)系起來。考慮負(fù)荷突變對電力系統(tǒng)的影響，細(xì)化負(fù)荷模型，包括各個(gè)負(fù)荷的特性和突變情況。

2. 觀測模型：確定觀測方程，將電力系統(tǒng)負(fù)荷突變后的實(shí)時(shí)測量數(shù)據(jù)與狀態(tài)變量相關(guān)聯(lián)。這些測量數(shù)據(jù)可能包括電壓、頻率等信息。

3. 無跡卡爾曼濾波：利用UKF或AUKF算法進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，根據(jù)測量數(shù)據(jù)和系統(tǒng)模型，通過遞推方式更新和估計(jì)電力系統(tǒng)的三相狀態(tài)變量，并考慮負(fù)荷突變的影響。

4. 突變檢測：設(shè)計(jì)突變檢測算法，通過對估計(jì)誤差和測量噪聲的分析，檢測負(fù)荷突變的發(fā)生，并及時(shí)對濾波算法進(jìn)行調(diào)整和校正。

5. 算法優(yōu)化：對濾波算法的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，如調(diào)整采樣點(diǎn)和權(quán)重，以提高濾波算法對負(fù)荷突變的敏感性和準(zhǔn)確性。

通過基于UKF和AUKF的研究，可以實(shí)現(xiàn)對電力系統(tǒng)負(fù)荷存在突變時(shí)的三相狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì)和預(yù)測。這有助于保證電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行，并提供有效的負(fù)荷管理策略。但需要注意，具體的研究需要針對實(shí)際電力系統(tǒng)的特點(diǎn)和負(fù)荷突變情況進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)。

??2 運(yùn)行結(jié)果

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??3?參考文獻(xiàn)

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[1]王萍,弓清瑞,程澤等.基于AUKF的鋰離子電池SOC估計(jì)方法[J].汽車工程,2022,44(07):1080-1087.DOI:10.19562/j.chinasae.qcgc.2022.07.014.

[2]巫春玲,程琰清,徐先峰等.基于蒙特卡洛和SH-AUKF算法的鋰電池SOC估計(jì)[J].電氣工程學(xué)報(bào),2022,17(03):66-75.文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-622017.html

??4 Matlab代碼及數(shù)據(jù)

到了這里，關(guān)于【狀態(tài)估計(jì)】基于UKF、AUKF的電力系統(tǒng)負(fù)荷存在突變時(shí)的三相狀態(tài)估計(jì)研究（Matlab代碼實(shí)現(xiàn)）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！