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基本信息
- 項(xiàng)目名稱：
- 電力系統(tǒng)中的分塊Kalman濾波
- 來(lái)源：
- 第十二屆“挑戰(zhàn)杯”作品
- 小類：
- 信息技術(shù)
- 簡(jiǎn)介：
- 作品針對(duì)電力系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)管理、自動(dòng)控制、工業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)分析等相關(guān)領(lǐng)域中，存在著大量的被各類噪聲污染的且難以建立起隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化模型的隨機(jī)過(guò)程，而開(kāi)展基于輸出數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變量估計(jì)方法研究。論文已開(kāi)展的研究?jī)?nèi)容具有一定的理論上的意義；論文中的建模方法與相關(guān)方法相比具有強(qiáng)的先進(jìn)性；論文中得到的估計(jì)方法若經(jīng)過(guò)針對(duì)相關(guān)對(duì)象的實(shí)際改進(jìn)，也可以推廣應(yīng)用到許多相關(guān)領(lǐng)域。
- 詳細(xì)介紹：
- 本文針對(duì)一類具有周期隨機(jī)變化特點(diǎn)的隨機(jī)過(guò)程僅有測(cè)量模型情況下，首先，通過(guò)離散化方法建立了點(diǎn)點(diǎn)采樣的離散輸出方程、分塊形式的輸出方程為、描述點(diǎn)采樣與被狀態(tài)塊之間的輸出方程、及在沒(méi)有其它先驗(yàn)信息的情況下，依據(jù)待估變量具有周期性變化的隨機(jī)游走特性，建立的動(dòng)態(tài)模型。然后利用Kalman濾波基本方程，和強(qiáng)跟蹤濾波對(duì)其進(jìn)行濾波處理。最后，并利用計(jì)算機(jī)仿真對(duì)三種濾波器的性能進(jìn)行了分析比較。在后續(xù)研究中我們已通過(guò)引入具有較強(qiáng)的關(guān)于模型不確定性的魯棒性和極強(qiáng)的關(guān)于突變狀態(tài)的跟蹤能力的強(qiáng)跟蹤濾波方法，將會(huì)有效解決因?qū)嶋H需求的急驟增加或外界隨時(shí)間產(chǎn)生突變等干擾對(duì)所建動(dòng)態(tài)模型的不確定性的影響。
作品圖片
作品專業(yè)信息
撰寫(xiě)目的和基本思路
- 目的：以電力系統(tǒng)在某地每日周期性的載荷量為例，估計(jì)此載荷量是電力系統(tǒng)調(diào)度運(yùn)營(yíng)部門(mén)的一項(xiàng)重要的日常性研究工作，也是制定發(fā)電計(jì)劃和輸電方案的主要依據(jù)。思路：針對(duì)具有周期隨機(jī)變化特點(diǎn)的隨機(jī)過(guò)程僅有測(cè)量模型情況下，首先通過(guò)離散化方法建立了點(diǎn)點(diǎn)采樣的離散輸出方程、分塊形式的輸出方程為、描述點(diǎn)采樣與被狀態(tài)塊之間的輸出方程、及在無(wú)其它先驗(yàn)信息情況下依據(jù)待估變量的周期性變化的隨機(jī)游走特性建立動(dòng)態(tài)模型并驗(yàn)證。
科學(xué)性、先進(jìn)性及獨(dú)特之處
- 我們是在充分利用此類過(guò)程所具有的周期性特點(diǎn)基礎(chǔ)上，再結(jié)合這類周期隨機(jī)過(guò)程所具有的周期隨機(jī)游走性質(zhì)，建立起來(lái)的動(dòng)態(tài)建模更加符合實(shí)際情況。同時(shí)，在繼此文的后續(xù)的工作中，我們已通過(guò)引入具有較強(qiáng)的關(guān)于模型不確定性的魯棒性和極強(qiáng)的關(guān)于突變狀態(tài)的跟蹤能力的強(qiáng)跟蹤濾波方法，將會(huì)有效解決因?qū)嶋H需求的急驟增加或外界隨時(shí)間產(chǎn)生突變等干擾對(duì)所建動(dòng)態(tài)模型的不確定性的影響。
應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義
- 電力系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)管理、自動(dòng)控制、經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)分析等領(lǐng)域中，存在著大量的被各類噪聲污染的且難以建立起隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化模型的隨機(jī)過(guò)程，人們又常希望僅通過(guò)系統(tǒng)的輸出數(shù)據(jù)對(duì)這類隨機(jī)過(guò)程的狀態(tài)變量實(shí)施有效的實(shí)時(shí)估計(jì)或預(yù)測(cè)估計(jì)，從而對(duì)實(shí)際工況實(shí)施監(jiān)控、決策和調(diào)度等行為提供較準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。本文以電力系統(tǒng)在某一地區(qū)中每日周期性的載荷為例，建立相應(yīng)的實(shí)時(shí)估計(jì)或預(yù)測(cè)估計(jì)方法，估計(jì)結(jié)果將對(duì)制定發(fā)電計(jì)劃和輸電方案的提供有力的依據(jù)。
學(xué)術(shù)論文摘要
- 本文以一類具有周期隨機(jī)變化特點(diǎn)的隨機(jī)過(guò)程為對(duì)象, 在僅有測(cè)量模型情況下研究估計(jì)方法的設(shè)計(jì). 首先, 通過(guò)離散化方法建立點(diǎn)點(diǎn)采樣的離散輸出方程、分塊形式的輸出方程以及描述點(diǎn)采樣與被估計(jì)的狀態(tài)塊向量之間的輸出方程; 其次, 利用待估隨機(jī)變量所具有周期性的隨機(jī)游走特性, 建立對(duì)應(yīng)的狀態(tài)模型; 再者, 利用擴(kuò)展Kalman濾波和強(qiáng)跟蹤濾波方法, 分別得到實(shí)時(shí)點(diǎn)估計(jì)濾波器、半實(shí)時(shí)塊估計(jì)濾波器和實(shí)時(shí)塊估計(jì)濾波器等三種未建模系統(tǒng)隨機(jī)變量基于輸出測(cè)量值的估計(jì)方法; 最后, 利用計(jì)算機(jī)仿真對(duì)三種濾波器的性能進(jìn)行了分析比較.
獲獎(jiǎng)情況
- 1）作者：第一作者.題目：未建模系統(tǒng)基于觀測(cè)值的實(shí)時(shí)分塊Kalman濾波估計(jì)方法研究。雜志：《電子學(xué)報(bào)》（一級(jí)核心期刊，已錄用）； 2）作者：第一作者. 題目：BLOCK KALMAN FILTERING FOR POWER SYSTEM. 會(huì)議：IEEE 2011 International Conference on Information Systems and Computational Intelligence (ICISCI 2011)——(EI收錄). 地點(diǎn)：Harbin,China. 18-20, January,2011 （作為正文的一部分內(nèi)容，發(fā)表在國(guó)際會(huì)議上，“EI”待收錄）。 3) 本作品在2011年5月份舉行的某省第十二屆“挑戰(zhàn)杯”大學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技競(jìng)賽中榮獲一等獎(jiǎng)。
鑒定結(jié)果
- 未見(jiàn)對(duì)具有周期變化的隨機(jī)過(guò)程動(dòng)態(tài)建模及狀態(tài)估計(jì)研究；對(duì)待估變量給定周期為單位分塊狀態(tài)的建模預(yù)估方法研究相同；利用卡爾曼濾波建立對(duì)待估變量給定周期為點(diǎn)狀態(tài)的建模預(yù)估方法研究相同文獻(xiàn)，具體請(qǐng)參見(jiàn)查新報(bào)告。
參考文獻(xiàn)
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同類課題研究水平概述
- 在針對(duì)目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)方面，傳統(tǒng)的方法大都是基于對(duì)目標(biāo)狀態(tài)建立隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)的模型，并利用對(duì)各類傳感器建立的測(cè)量模型和測(cè)量值，然后再基于相應(yīng)的估計(jì)理論或方法建立相應(yīng)的估計(jì)方法。近些年來(lái)，隨著科學(xué)技術(shù)、特別是信息科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，國(guó)內(nèi)外在電力系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)管理、自動(dòng)控制、工業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)分析等系統(tǒng)或過(guò)程都越來(lái)越復(fù)雜，這樣就必然導(dǎo)致傳統(tǒng)基于在對(duì)系統(tǒng)機(jī)理分析基礎(chǔ)上要建立對(duì)應(yīng)的精確數(shù)學(xué)模型也就越來(lái)越困難。由于信息采集、存儲(chǔ)和處理技術(shù)的普遍利用和不斷發(fā)展，上述系統(tǒng)每天都會(huì)產(chǎn)生并存儲(chǔ)大量的生產(chǎn)、設(shè)備和過(guò)程數(shù)據(jù)。而在未能對(duì)系統(tǒng)建立起動(dòng)態(tài)模型情況下，基于輸出觀測(cè)值并利用系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變量的相關(guān)特性，對(duì)過(guò)程或系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化控制、決策、調(diào)度和故障診斷等，已成為上述相關(guān)領(lǐng)域及制造、交通運(yùn)輸和物流等領(lǐng)域迫切解決的問(wèn)題，其中對(duì)系統(tǒng)過(guò)程進(jìn)行估計(jì)是其中重要研究?jī)?nèi)容之一。對(duì)未建模系統(tǒng)隨機(jī)變量并基于輸出觀測(cè)值建立基于Kalman濾波的系統(tǒng)狀態(tài)變量估計(jì)方法的研究，在國(guó)內(nèi)外范圍內(nèi)都是新的研究課題，公開(kāi)發(fā)表的成果不多。在已有研究成果，大多數(shù)是將待估計(jì)的隨機(jī)變量視為具有隨機(jī)游走性質(zhì)，并簡(jiǎn)單地將其作為隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)模型，然后利用Kalman濾波算法對(duì)被估變量實(shí)施估計(jì)。這些工作都沒(méi)有充分地利用這類隨機(jī)過(guò)程所具有的周期性特點(diǎn)，因此常會(huì)因建立的狀態(tài)建模不準(zhǔn)確而造成估計(jì)結(jié)果與實(shí)際情況偏差較大的結(jié)果。而當(dāng)因?qū)嶋H需求的急驟增加或外界隨時(shí)間產(chǎn)生突變的情況下，由于所建動(dòng)態(tài)模型的不確定性，常導(dǎo)致所以建立的估計(jì)算法不具備跟蹤能力，從而導(dǎo)致估計(jì)不準(zhǔn)確甚至發(fā)散的問(wèn)題。在本論文中的我們是在充分利用此類過(guò)程所具有的周期性特點(diǎn)基礎(chǔ)上，再結(jié)合這類周期隨機(jī)過(guò)程所具有的周期隨機(jī)游走性質(zhì)，建立起來(lái)的動(dòng)態(tài)建模更加符合實(shí)際情況。同時(shí)，在繼此文的后續(xù)完成的工作中，我們擬通過(guò)引入具有較強(qiáng)的關(guān)于模型不確定性的魯棒性和極強(qiáng)的關(guān)于突變狀態(tài)的跟蹤能力的強(qiáng)跟蹤濾波方法，將會(huì)有效解決因?qū)嶋H需求的急驟增加或外界隨時(shí)間產(chǎn)生突變等干擾對(duì)所建動(dòng)態(tài)模型的不確定性的影響。因此，本論文研究成果具有先進(jìn)性。
