发电机运行状态估计方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种发电机运行状态估计方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取原始同步相量测量单元数据；将原始同步相量测量单元数据输入至第一模型中，得到第一发电机运行状态预测结果，并将原始同步相量测量单元数据输入至第二模型中，得到第二发电机运行状态预测结果；将第一发电机运行状态预测结果和第二发电机运行状态预测结果分别输入至强跟踪平方根容积卡尔曼滤波中，得到第一滤波结果和第二滤波结果；基于第一滤波结果和第二滤波结果，得到发电机运行状态估计结果。此过程利用第一模型、第二模型和强跟踪平方根容积卡尔曼滤波优势，有效地处理系统复杂性和不确定性，从而提高发电机运行状态估计的质量和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及发电机运行状态估计，尤其涉及一种发电机运行状态估计方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

1、随着高比例的新能源、直流等电力电子设备不断接入电力系统，电网动态特性愈发复杂，对发电机状态运行准确性提出挑战。同步相量测量单元(phasor measurementunit，pmu)的广泛应用为发电机动态状态估计研究提供重要信息支撑，可用于精确监测发电机动态变化参数。

2、然而，pmu测量过程中产生的异常数据会引起监测精度降低，可以通过发电机状态估计手段有效降低测量噪声，估计隐藏变量来提高监测精度，同时发电机模型、参数和量测中不确定性误差及不良数据处理是发电机动态状态估计不可避免的痛点。因此，研究不良pmu数据下发电机动态状态估计问题非常关键，对电力可靠供应和电网安全运行具有重要意义。

技术实现思路

1、本专利技术提供一种发电机运行状态估计方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中pmu测量过程中产生的异常数据会引起监测精度降低，以及发电机模型、参数和量测中不确定性误差及不良数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种发电机运行状态估计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的发电机运行状态估计方法，其特征在于，所述强跟踪平方根容积卡尔曼滤波包括预测模块、第一更新模块和第二更新模块；

3.根据权利要求2所述的发电机运行状态估计方法，其特征在于，所述预测模块包括预测子模块；

4.根据权利要求1所述的发电机运行状态估计方法，其特征在于，所述基于所述第一滤波结果和所述第二滤波结果，得到发电机运行状态估计结果，之后还包括：

5.根据权利要求1至4中任一项所述的发电机运行状态估计方法，其特征在于，所述原始同步相量测量单元数据包括发电机功角数据、转子...

【技术特征摘要】

1.一种发电机运行状态估计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的发电机运行状态估计方法，其特征在于，所述强跟踪平方根容积卡尔曼滤波包括预测模块、第一更新模块和第二更新模块；

3.根据权利要求2所述的发电机运行状态估计方法，其特征在于，所述预测模块包括预测子模块；

4.根据权利要求1所述的发电机运行状态估计方法，其特征在于，所述基于所述第一滤波结果和所述第二滤波结果，得到发电机运行状态估计结果，之后还包括：

5.根据权利要求1至4中任一项所述的发电机运行状态估计方法，其特征在于，所述原始同步相量测量单元数据包括发电机功角数据、转子角速度数据、第一瞬态电动势真实值和第二瞬态电动势真实值。

6.根据权利要求1至4...

【专利技术属性】
技术研发人员：于淼，杨迪，孙建群，张寿志，杨书玮，林子豪，王天祎，何羽博，
申请(专利权)人：北京建筑大学，
类型：发明
国别省市：