摘要：动态状态估计对于电力系统的监测和稳定性分析具有重要意义。相量测量单元（phasor measurement unit,PMU）具备高采样率和同步数据,在动态状态估计中得到了广泛的应用。然而,由于PMU量测数据存在随机噪声,无法直接作为调度和控制的参考数据。基于此,该文提出一种基于插值H∞扩展卡尔曼滤波（interpolation H∞extended Kalman filter, IHEKF）的发电机动态状态估计方法。该方法在扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter,EKF）的基础上,利用自适应插值技术提高估计精度,并进一步采用H∞理论提高对噪声的鲁棒性。算例结果表明,IHEKF无论是在估计精度上还是在对噪声的鲁棒性能上较EKF均有所提高。

关键词：动态状态估计 发电机 非线性 鲁棒性 

单位：河海大学能源与电气学院; 江苏省南京市210098