一种AUKF滤波算法及其在电力频率测量中的应用

为了提高无迹卡尔曼滤波器（UKF）在非线性随机系统中的抗干扰性和状态跟踪性能,提出了一种自适应无迹卡尔曼滤波算法（AUKF）。该算法通过计算状态变量微分累积值判断状态变量是否发生突变,并在突变时刻重新设置协方差矩阵,使状态变量估计值迅速收敛;同时估计观测噪声,通过调整噪声方差以减小观测噪声变化对测量精度的影响。将AUKF算法应用于电力系统频率测量,通过数值仿真得到电力频率稳定、波动和突变时的频率测量值。仿真结果表明该算法具有较好的测量效果,在保证频率测量精度和稳定性的同时,减小了频率测量滞后时间和超调。