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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种适用于非高斯噪声的发电机状态估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115618557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211012275.8，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种适用于非高斯噪声的发电机状态估计方法是由王要强;杨志伟;王义;赵楷;王克文;梁军设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于非高斯噪声的发电机状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应柯西核相关熵损失准则的适用于非高斯噪声的发电机状态估计方法，包括如下步骤：（1）对发电机状态估计的各个参数进行初始化；（2）构建DOS网络攻击模型，判断是否出现DOS网络攻击；（3）计算状态预测值和误差协方差矩阵；（4）计算量测预测值和互协方差矩阵；（5）计算状态增益、状态估计值以及状态估计误差协方差；（6）按照（3）‑（5）步骤进行下一时刻的迭代计算直至循环结束，输出状态估计结果。该方法将柯西核相关熵损失准则CMC与容积卡尔曼滤波CKF框架相结合，弥补传统状态估计方法在非高斯噪声环境和DOS网络攻击时估计精度不高和鲁棒性不强的缺陷。

本发明授权一种适用于非高斯噪声的发电机状态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应柯西核相关熵损失准则的适用于非高斯噪声的发电机状态估计方法，其特征在于，包括如下步骤： 1对发电机状态估计的各个参数进行初始化； 选用四阶发电机模型作为发电机动态状态估计模型； 发电机模型动态状态估计的状态方程与量测方程的形式表示为： 式中，φ·表示发电机状态方程，h·表示量测方程，x表示状态变量，u表示控制变量，z表示量测向量，k和k+1表示时刻；w表示系统噪声，v为量测噪声，设w、v分别满足w～N0,Q，v～N0,R的高斯分布，其中，Q与R分别表示系统噪声和量测噪声满足的协方差矩阵，w与v相互独立且和状态变量无关； 发电机动态状态估计模型的形式如下： 式中，δ表示发电机转子的绝对功率角；ω和ω0分别是电角速度及其初始值；Tj表示惯性常数，KD表示阻尼系数；Tm和Te分别代表发电机的机械功率和电磁功率；e′q和e′d分别表示发电机的q轴和d轴瞬态电动势；Efd是发电机定子的励磁电压；xd和x′d分别为发电机d轴的同步电抗和瞬态电抗；T′d0和T′q0分别是发电机d轴和q轴的开路瞬态时间常数；id和iq分别表示发电机d轴和q轴上的定子电流；xq和x′q分别表示q轴上的同步电抗和瞬态电抗； 将发电机的状态变量设置为xk＝[δωe'qe'd]T，把发电机的机械功率、定子励磁电压、以及定子R轴和I轴的电流iR和iI作为控制输入量，输入变量为uk＝[TmEfdiRiI]T，量测变量设置为zk＝[δωeReI]T； 当k＝0时，初始状态变量估计误差协方差系统噪声协方差Qk-1，量测噪声协方差Rk，内核宽度β和阈值ε； 2构建DOS网络攻击模型，判断是否出现DOS网络攻击； DOS攻击中量测丢失采用数据集ukk＝1,2,…,m表示数据丢失，具体表示如下： varuk＝1＝Psuk＝0.Psuk＝1 ＝ρ.1-ρ 其中，ρ表示量测丢失的概率，0≤ρ≤1，Ps表示数据集uk的协方差； 则量测丢失后的新量测为Z'k＝uk×Zkk＝1,2,...,m； 3计算状态预测值和误差协方差矩阵Pk∣k-1； 当k＞0时，计算k时刻的状态变量预测值和误差协方差矩阵Pk∣k-1，计算公式如下： 其中，Sk-1∣k-1由协方差Pk-1∣k-1进行Cholesky分解获得，Xi,k-1∣k-1和为发电机状态量k-1时刻的第i个容积点及其k时刻传播点，n为状态变量个数，容积点集ξi表示如下： 4计算量测预测值和互协方差矩阵Pxz,k∣k-1； 计算k时刻量测量预测值和互协方差矩阵Pxz,k∣k-1，计算公式如下： 其中，Sk∣k-1由协方差Pk∣k-1Cholesky分解得来，Xi,k∣k-1和Zi,k∣k-1为发电机状态量k-1时刻的第i个容积点及其传播点Zi,k∣k-1； 5计算状态增益状态估计值以及状态估计误差协方差Pk∣k； 当k时刻，令t＝1，计算状态增益状态估计值以及状态估计误差协方差Pk∣k，计算公式如下： 其中，估计误差协方差被增益调整后得其计算公式为： 量测误差协方差的计算公式为： 其中，量测噪声协方差被增益调整后获得其计算公式为： 其中，柯西熵增益和计算公式如下： 上式中Cβ·表示柯西核相关熵的核函数，具体如下： 式中：Bp,k∣k-1、Br,k分别表示k时刻对Pk∣k-1和Rk进行Cholesky分解，U表示柯西熵增益，β表示柯西熵的内核宽度； 比较t步和t-1步状态估计值和 若满足ε为一个预设的足够小的正数，则令并执行步骤6；否则，令t＝t+1，返回到步骤5继续循环； 6按照3-5步骤进行下一时刻的迭代计算直至循环结束，输出状态估计结果。

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