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广州 网站制作 网站推广,企业网站招聘可以怎么做,上海网站建设制作,代理公司名字取什么名【复现】#xff1a;《基于扩展(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)的电力系统动态状态估计》该程序对应文章《Power System Dynamic State Estimation Using Extended and Unscented Kalman Filters》#xff0c;电力系统状态的准确估计对于提高电力系统的可靠性、弹性、安全性和稳定…【复现】《基于扩展(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)的电力系统动态状态估计》 该程序对应文章《Power System Dynamic State Estimation Using Extended and Unscented Kalman Filters》电力系统状态的准确估计对于提高电力系统的可靠性、弹性、安全性和稳定性具有重要意义虽然近年来测量设备和传输技术的发展大大降低了测量和传输误差但这些测量仍然不能完全没有测量噪声。 因此需要对噪声测量值进行过滤从而获得准确的电力系统运行动态。 本程序采用两种方法分别是扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)对电力系统进行动态状态估计以39节点系统为算例验证了方法的有效性。 注该程序需要安装matpower插件否则运行会报错。在电力系统领域准确估计系统状态对提升系统的可靠性、弹性、安全性与稳定性至关重要。尽管测量设备和传输技术不断进步测量噪声依旧难以完全消除所以对噪声测量值进行过滤以获取准确的电力系统运行动态就成了关键任务。今天就来聊聊如何复现基于扩展卡尔曼滤波EKF和无迹卡尔曼滤波UKF的电力系统动态状态估计。这个程序对应的是《Power System Dynamic State Estimation Using Extended and Unscented Kalman Filters》一文。它采用EKF和UKF两种方法对电力系统进行动态状态估计并以39节点系统为算例验证了方法的有效性。不过要注意该程序需要安装matpower插件不然运行会报错哦。扩展卡尔曼滤波EKFEKF是一种常用的非线性滤波方法它通过对非线性系统进行线性化近似来实现滤波。下面我们来看一段简化的EKF代码示例这里以Python为例实际在电力系统应用中可能会结合更多专业库import numpy as np def ekf_predict(x, P, A, Q): # 预测步骤 x np.dot(A, x) P np.dot(np.dot(A, P), A.T) Q return x, P def ekf_update(x, P, z, H, R): # 更新步骤 y z - np.dot(H, x) S np.dot(np.dot(H, P), H.T) R K np.dot(np.dot(P, H.T), np.linalg.inv(S)) x x np.dot(K, y) P np.dot((np.eye(len(x)) - np.dot(K, H)), P) return x, PEKF代码分析预测步骤ekf_predict函数-x是状态向量P是协方差矩阵A是状态转移矩阵Q是过程噪声协方差。-x np.dot(A, x)这一步是根据状态转移矩阵A来预测新的状态向量x。-P np.dot(np.dot(A, P), A.T) Q则是更新协方差矩阵P考虑了状态转移和过程噪声的影响。更新步骤ekf_update函数-z是测量值H是观测矩阵R是测量噪声协方差。-y z - np.dot(H, x)计算测量残差y即测量值与预测值的差值。-S np.dot(np.dot(H, P), H.T) R计算测量预测协方差S。-K np.dot(np.dot(P, H.T), np.linalg.inv(S))计算卡尔曼增益K。-x x np.dot(K, y)和P np.dot((np.eye(len(x)) - np.dot(K, H)), P)分别更新状态向量x和协方差矩阵P使估计值更接近真实值。无迹卡尔曼滤波UKFUKF则是通过采样策略来处理非线性问题相较于EKF它对非线性系统的处理更为直接和准确。以下是UKF的简化代码示例def ukf_predict(x, P, Q, A, Wm, Wc, alpha, beta, kappa): n len(x) L n kappa X np.zeros((n, 2 * L)) X[:, 0] x sqrt_P np.linalg.cholesky(P * (alpha ** 2) * (n kappa)) for i in range(n): X[:, i 1] x sqrt_P[:, i] X[:, i 1 n] x - sqrt_P[:, i] x_hat np.zeros(n) P_hat np.zeros((n, n)) for i in range(2 * L): x_hat x_hat Wm[i] * np.dot(A, X[:, i]) for i in range(2 * L): x_diff np.dot(A, X[:, i]) - x_hat P_hat P_hat Wc[i] * np.outer(x_diff, x_diff) P_hat P_hat Q return x_hat, P_hat def ukf_update(x, P, z, H, R, Wm, Wc, X): n len(x) L len(X[0]) z_hat np.zeros(len(z)) for i in range(L): z_hat z_hat Wm[i] * np.dot(H, X[:, i]) Pzz np.zeros((len(z), len(z))) Pxz np.zeros((n, len(z))) for i in range(L): z_diff np.dot(H, X[:, i]) - z_hat x_diff X[:, i] - x Pzz Pzz Wc[i] * np.outer(z_diff, z_diff) Pxz Pxz Wc[i] * np.outer(x_diff, z_diff) Pzz Pzz R K np.dot(Pxz, np.linalg.inv(Pzz)) x x np.dot(K, (z - z_hat)) P P - np.dot(np.dot(K, Pzz), K.T) return x, PUKF代码分析预测步骤ukfpredict函数- 首先根据状态向量x和协方差矩阵P生成Sigma点集X。- 通过加权求和计算预测状态xhat和预测协方差P_hat同时考虑了过程噪声Q。-Wm和Wc分别是均值和协方差的权重alpha、beta和kappa是UKF的参数用于调整Sigma点的分布。更新步骤ukfupdate函数- 计算预测测量值zhat以及测量预测协方差Pzz和状态与测量的互协方差Pxz。- 根据这些计算卡尔曼增益K进而更新状态向量x和协方差矩阵P。在实际的电力系统动态状态估计中将这些滤波方法应用到39节点系统模型并结合matpower插件提供的电力系统数据和分析工具就能验证方法的有效性。希望通过以上的介绍和代码分析能帮助大家更好地理解和复现基于EKF和UKF的电力系统动态状态估计。