摘要：同步相量测量单元（PMU）能够直接获取发电机动态过程中的功角等量测数据,由于实际的量测数据中含有随机噪声,为了得到更精确的发电机状态信息,有必要对量测数据进行滤波处理。提出一种基于无迹粒子滤波（UPF）的发电机动态状态估计新方法。首先,该方法基于发电机四阶动态方程建立了发电机动态状态估计模型,其次,在粒子滤波（PF）的框架下,该方法采用无迹卡尔曼滤波（UKF）求解PF的重要性密度函数,且在生成预测粒子的过程中使用了最新的量测信息,使得粒子的分布更加接近真实状态的后验概率分布。最后,通过美国西部系统协调委员会（WSCC）3机9节点系统和某实际电网系统的算例测试,将所提算法与UKF及PF的性能进行了对比。仿真结果表明,UPF在估计精度及对噪声的鲁棒性方面均优于PF与UKF。

关键词：无迹粒子滤波 相量测量单元 发电机机电暂态 动态状态估计 鲁棒性 

单位：河海大学能源与电气学院; 江苏省南京市211100; 国网江苏省电力公司电力科学研究院; 江苏省南京市211103