基于MATLAB的扩展卡尔曼滤波电力系统动态状态估计算法

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了扩展卡尔曼滤波(EKF)算法，用于电力系统动态状态估计。通过处理非线性动态特性，提高状态估计精度，支持实时预测、校正及电网稳定分析。

详 情 说 明

基于扩展卡尔曼滤波的电力系统动态状态估计算法设计与验证

项目介绍

本项目实现了一套基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的电力系统动态状态估计算法。针对电力系统的非线性动态特性，通过状态空间建模和卡尔曼滤波技术，提供高精度的状态估计结果。该算法能够有效处理系统动态变化，为电力系统稳定分析和电网可靠运行提供重要的技术支撑。

功能特性

• 非线性动态建模：采用状态空间方法建立电力系统动态模型，准确描述系统非线性特性
• 扩展卡尔曼滤波核心算法：实现完整的预测-校正循环，包括状态预测、协方差更新、卡尔曼增益计算和状态校正
• 实时状态估计：提供电力系统运行状态的实时预测与校正功能
• 数据预处理模块：确保输入数据的一致性和有效性，提升估计精度
• 性能分析工具：提供均方误差、收敛性分析等统计指标，支持算法性能评估
• 可视化输出：支持状态估计结果的图形化显示，如电压曲线、频率变化等

使用方法

1. 准备输入数据：

- 配置电力系统状态变量量测数据（节点电压幅值与相角） - 设置系统参数（线路阻抗、变压器变比、发电机参数） - 定义过程噪声和量测噪声协方差矩阵 - 提供系统动态方程参数和初始状态估计值

1. 运行状态估计：

- 执行主程序启动动态状态估计过程 - 算法将自动完成数据预处理、状态预测和校正计算

1. 分析输出结果：

- 查看各节点状态变量的最优估计值 - 分析状态估计误差协方差矩阵 - 评估系统动态特性的预测性能 - 通过统计指标和图形化结果进行深度分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 具备电力系统分析基础知识
• 熟悉状态估计和卡尔曼滤波理论

文件说明

主程序文件整合了电力系统动态状态估计的核心功能，包括系统参数初始化、状态空间模型建立、扩展卡尔曼滤波算法实现、数据预处理与后处理模块。该文件完成了从数据输入到结果输出的完整处理流程，实现了状态预测、协方差更新、卡尔曼增益计算、状态校正等关键步骤，并提供了结果可视化和性能分析功能。