卡尔曼滤波器与观测器在模型不确定性和恶意网络攻击下电力系统动态状态估计中的比较
系统与控制
2018-07-03 v3 最优化与控制
摘要
卡尔曼滤波器和观测器是动态状态估计（DSE）的两类主要例程。电力系统DSE已通过多种卡尔曼滤波器实现，如扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）。本文讨论了有效电力系统DSE的两个挑战：(a)模型不确定性和(b)潜在网络攻击。为此，引入并实现了容积卡尔曼滤波器（CKF）和非线性观测器。然后在16机68总线系统上，给定模型不确定性下和针对同步相量测量的不同类型网络攻击的真实场景，测试了各种卡尔曼滤波器和该观测器。结果表明，CKF和该观测器对模型不确定性和网络攻击比其对应方法更具鲁棒性。基于测试，还对卡尔曼滤波例程和观测器进行了彻底的定性比较。
引用
@article{arxiv.1605.01030,
title = {Comparing Kalman Filters and Observers for Power System Dynamic State Estimation with Model Uncertainty and Malicious Cyber Attacks},
author = {Junjian Qi and Ahmad F. Taha and Jianhui Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.01030},
year = {2018}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1508.07252