CN119315524B 一种基于fpga大规模并行计算的配电网复数域预测辅助状态估计方法 （河海大学）

BeliefPropagationMethodfo一种基于FPGA大规模并行计算的配电网复本发明公开了一种基于FPGA大规模并行计算的配电网复数域预测辅助状态估计方法，包21.一种基于FPGA大规模并行计算的配电网复数域预测辅助状态估计方法，其特征在集与监视控制系统SCADA量测数据和高级量测体系步骤3，根据状态预测模型和复数域等效量测模型，构建复数域预测辅助状态估计模k和分别表示k时刻的状态向量和量测向量，xk_1表示k_1时刻的状态向量；针对SCADA和AMI的节点电压幅值量测、节点注入有功功率量根据状态预测模型和复数域等效量测模型构建如下的复数域增广状32.根据权利要求1所述一种基于FPGA大规模并行计算的配电网复数域预测辅助状态估3.根据权利要求1所述一种基于FPGA大规模并行计算的配电网复数域预测辅助状态估k|k-1和xk-1|k-2分别为状态向量在k时刻和k-1时刻的预测值，αk和βk为2个平滑参-αk)xk-1-βkak-1+(1-βk)bk-14.根据权利要求3所述一种基于FPGA大规模并行计算的配电网复数域预测辅助状态估分别定义和为取实部和取虚部操作，进而定义复数域量测z"的实数组合量测向量其协方差矩阵表示为和的协方差4和之间的矩阵表达式如下：k和Mk分别为实数协方差矩阵和复数互补协方差矩阵，在配电网状态估计应用和y=diag(v,v),建立复数域状态空间模型如下：1时刻的状态向量估计值，其对应的协方差矩阵为Pk-1，根据如下公式计算预测状态向量i,并计算其对应的协方其中，和分别表示第j次和第次j-1迭代的状态向量计算值，x"的初始值为5当IIX"-x⃞"Il,小于收敛阈值时，更新k时刻的状态向量估计值使用Huber函数和投影统计理论将卡尔曼增益矩阵的求解公式重构bkk{i}表示Hk第i行的非零元素的数量；表示自由度为dk{i}，置信度为kk5.根据权利要求4所述一种基于FPGA大规模并行计算的配电网复数域预测辅助状态估残差向量利用Vk计算量测标准差向量o,-,T,其中，diag",6"的初始值是s"-iur:迭代收敛后得到最终状根据上述设计的11个模块，基于FPGA的硬件可编程特性7[0001]本发明涉及一种基于FPGA大规模并行计算的配电网复数域预测辅助状态估计方了状态跟踪能力。最常见的预测辅助状态估计算法是拓展卡尔曼滤波(ExtendedKalman精度，甚至出现计算不收敛的问题。迭代拓展卡尔曼滤波(IteratedExtendedKalman卡尔曼滤波(EnsembleKalmanFilter,EnKF)和粒子滤波(ParticleFilter,PF)算法通过而造成计算量的显著增加和计算效率的明显降低。无迹卡尔曼滤波(UnscentedKalmanFilter,UKF)和容积卡尔曼滤波(CubatureKalmanFilter,CKF)算法使用少量特定规则的CKF存在较为严重的数值稳定性问题，经常出现计算无法收敛的问题，且由于采样点的减同时具有高实时性的配电网预测辅助状态估计方法具有8据采集与监视控制系统SCADA量测数据和高级量测体9的增广过程协方差矩阵为的增广量测协方差矩阵为Y:[0035]分别定义和为取实部和取虚部操作，进而定义复数域量测z"的实数组合量和y=diag(v,v),建立复数域状态空间模型如下：为"=-1,当小于收敛阈值时，更新k时刻的状态向量估计值测值残差向量利用Vk计算量测标准差向量其中，[0067]模块4：计算D:=H,wiy模块输出为Dk；[0073]模块10：根据复数域等效量测模型利用计算zk，利用Kk和Dk迭代计算x"-iu+k,(2,(s")-D,),其中，x"的初始值是迭代收敛后得到最终状态估计结果i=x",即模块输入为Kk和Dk，模块输出为i:[0084]图1为本发明的基于FPGA大规模并行计算的配电网复数域预测辅助状态估计方法形式的修改均落于本申请所附权利要求所限[0088]如图1所示，本发明提出一种基于FPGA大规模并行计算的配电网复数域预测辅助据采集与监视控制系统SCADA量测数据和高级量测体H和*分的增广过程协方差矩阵为的增广量测协方差矩阵为Y:[0118]分别定义和为取实部和取虚部操作，进而定义复数域量测z"的实数组合量测向量其协方差矩阵表示为和的协方和y=diag(v,v),建立复数域状态空间模型如下：i,并计算其对应的测值残差向量利用Vk计算量测标准差向量o,-,T,其中，[0156]模块10：根据复数域等效量测模型利用计算zk，利用Kk和Dk迭代计算"=iu+k,(a,(s'")-D,),其中，s"的初始值是迭代收敛后得到最终状均为15分钟。作为对比，本发明选取EKF算法、IEKF算法、UKF算法、文献《AcomplexvariableperturbedGauss-Newtonmethodfortrackingmodestateestimatio出的CWLS算法和文献《RobustunscentedKalmanfilterforpowersystemdynamicstateestimationwithunknownnoisestatistics》提出的RIUKF算法与本发明提出的