各种kalman滤波器的设计

资 源 简 介

各种kalman滤波器的设计

详 情 说 明

Kalman滤波器是一种高效的递归滤波算法，广泛应用于信号处理和系统控制领域。它通过状态方程和观测方程对动态系统进行最优估计，特别适合处理带有噪声的线性系统。根据应用场景和系统特性的不同，Kalman滤波器衍生出多种变体。

在电力系统暂态稳定分析中，Kalman滤波器可以有效地跟踪系统状态变化。标准Kalman滤波器适用于线性系统，而扩展Kalman滤波器(EKF)通过线性化处理可以应对非线性系统。对于高度非线性的电力系统动态，无迹Kalman滤波器(UKF)采用采样点逼近非线性变换，通常能获得更好的估计性能。

分数阶傅里叶变换作为一种广义的傅里叶分析工具，可以更灵活地处理非平稳信号。将其与Kalman滤波结合，可以增强滤波器在时频联合域中的状态估计能力，特别适用于分析电力系统中复杂的暂态现象。

暂态稳定计算程序通过数值积分求解电力系统微分-代数方程，评估系统在扰动后的稳定性。结合Kalman滤波器的状态估计能力，可以提高计算精度并实现实时稳定评估。这类程序需要考虑发电机动态、励磁系统、负荷特性等多种因素，构建完整的系统模型进行仿真分析。