[发明专利]一种针对风力场状态协同估计方法在审
| 申请号： | 201810569937.9 | 申请日： | 2018-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN108711885A | 公开（公告）日： | 2018-10-26 |
| 发明（设计）人： | 魏善碧;柴毅;何昊阳;尚敖男;刘晓宇;刘文宇 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | H02J3/38 | 分类号： | H02J3/38 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明属于风电场状态估计领域。针对风电场支路电力系统的受风速影响会波动较大的特点，设计了强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器，提高了状态估计的精度；并进一步针对风电场分布式结构，提出了基于强跟踪容积平方根卡尔曼滤波的协同并行以及顺序状态估计算法。在风电场不确定环境下，容积卡尔曼滤波能够更好的估计效果，从而验证了算法的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 风电场 卡尔曼滤波 状态估计 平方根 协同 卡尔曼滤波器 分布式结构 支路 电力系统 风速影响 估计算法 顺序状态 风力场 跟踪 算法 并行 验证 | ||
【主权项】：
1.一种关于风电场内机组和支路的状态协同估计方法，其特征在于：(1)建立风电场内机组和支路的状态空间模型；(2)适应风电场内并行调度情况，采用风电场内机组和支路的状态并行协同估计算法；(3)适应风电场内顺序并行调度情况，采用风电场内机组和支路的状态并行协同估计算法。
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