摘要：电力负荷的时变性对电力系统实时动态仿真分析具有较大影响。为了提高实时动态仿真分析的精度,基于不敏卡尔曼粒子滤波提出一种动态电力负荷在线建模方法。针对一种指数型动态负荷模型结构,利用不敏卡尔曼粒子滤波算法对其参数进行在线辨识。通过这种方式,可以根据实时采集的量测数据在线修正动态负荷模型的参数,从而追踪电力负荷的实时变化特性。分别利用动态仿真平台和实际电力系统的量测数据进行仿真分析,结果表明了所提方法具有较高的在线参数辨识精度,并能对实际电力负荷的实时变化特性进行准确的描述。

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