Depending on the amount of data to process, file generation may take longer.

If it takes too long to generate, you can limit the data by, for example, reducing the range of years.

Article

Download file Download BibTeX

Title

Particle Filter in State Vector Estimation Problem for Power System

Authors

[ 1 ] Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej, Wydział Elektryczny, Politechnika Poznańska | [ 2 ] Instytut Elektrotechniki i Elektroniki Przemysłowej, Wydział Elektryczny, Politechnika Poznańska | [ D ] phd student | [ P ] employee

Title variant

PL Wykorzystanie filtru cząsteczkowego do estymacji wektora stanu w sieci elektroenergetycznej

Year of publication

2014

Published in

Pomiary Automatyka Robotyka

Journal year: 2014 | Journal number: nr 1

Article type

scientific article

Publication language

english

Keywords
EN
  • particle filter
  • state observer
  • state estimation
  • power system
  • weighted least squares
PL
  • filtr cząsteczkowy
  • obserwator stanu
  • estymacja stanu
  • sieć elektroenergetyczna
Abstract

EN Particle Filter is a tool, which has been used more frequently over the years. Calculations with using Particle Filter methods are very versatile (in comparison to the Kalman Filter), which can be used in high complex and nonlinear problems. Example of such a problem is the power system, where Particle Filter is used to state estimation of network parameters based on measurements. Paper presents theoretical basis regarding Particle Filter and power system state estimation. Results of experiment have shown that Particle Filter usually gives better outcome comparing to the Weighted Least Squares method. In extension Multi Probability Density Function Particle Filter is proposed, which improves obtained results so that they are always better than Weighted Least Squares method.

PL Filtr cząsteczkowy jest narzędziem, które z roku na rok jest coraz chętniej wykorzystywane. Dużą zaletą obliczeń wykorzystujących metody filtru cząsteczkowego jest ich duża uniwersalność – w przeciwieństwie do filtru Kalmana mogą być stosowane nawet w bardzo skomplikowanych i silnie nieliniowych obiektach. Przykładem takiego układu jest sieć elektroenergetyczna, a problem, który został rozwiązany przy wykorzystaniu metody filtru cząsteczkowego to estymacja stanu sieci na podstawie pomiarów. W artykule przedstawiono podstawy teoretyczne dotyczące filtrów cząsteczkowych oraz estymacji stanu w sieci elektroenergetycznej. Przedstawiono także wyniki symulacji porównujących wyniki estymacji wykorzystujących zarówno standardową metodę, jak i metodę filtru cząsteczkowego. W wyniku przeprowadzonego doświadczenia stwierdzono, że zaproponowana metoda estymacji stanu w układzie jest na ogół lepsza od standardowej metody WLS (ważonych najmniejszych kwadratów). W rozszerzeniu zaproponowano filtr cząsteczkowy złożony z kilku funkcji gęstości prawdopodobieństwa, który polepsza estymację wektora stanu. Dzięki zastosowaniu algorytmu otrzymywane wyniki są zawsze lepsze od metody ważonych najmniejszych kwadratów.

Pages (from - to)

76 - 81

DOI

10.14313/PAR_203/76

URL

https://www.par.pl/Archiwum/2014/1-2014/Particle-Filter-in-State-Vector-Estimation-Problem-for-Power-System

License type

CC BY (attribution alone)

Open Access Mode

open journal

Open Access Text Version

final published version

Full text of article

Download file

Access level to full text

public

Ministry points / journal

8

This website uses cookies to remember the authenticated session of the user. For more information, read about Cookies and Privacy Policy.