基于联合卡尔曼滤波的配电网多源异构数据融合

作者：夏伟; 蔡文婷; 刘阳; 李宏杰

来源：电力系统保护与控制, 2022, 50(10): 180-187.

DOI：10.19783/j.cnki.pspc.211485

• 联合卡尔曼滤波
• 多源异构数据
• 融合
• 配准
• 填充

由于传统方法没有对配电网多源异构数据采集的时间进行配准，导致配电网多源异构数据融合时误差大、效率低。针对该问题，提出了基于联合卡尔曼滤波的配电网多源异构数据融合方法。构建了数据纠偏机制，采用最小二乘法对数据采集的时间配准，并采用拉格朗日插值方法对时序数据填充，计算数据关联性。在此基础上，采用联合卡尔曼滤波算法将相同数据融合到同一个类中，以此实现配电网多源异构数据融合。实验结果表明，所研究的数据融合方法不仅能够根据需求一直追踪需求的融合误差，还能够降低节点电压与功率估计的相对误差、提高配电网多源异构数据融合的效率。实验结果不仅证明了所研究融合方法的有效性，还证明了联合卡尔曼滤波算法在数据融合中的适用性。

• 单位
  南方电网数字电网研究院有限公司; 武汉大学