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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网上海市电力公司申请的专利一种改进动态谐波估计方法和系统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：CN110907702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：201911045986.3，技术领域涉及：G01R23/165；该发明授权一种改进动态谐波估计方法和系统是由李运硕;段祥骏;冯德志;吕广宪;刘军;陆一鸣;许媛媛;刘鹏;杜建;王立岩设计研发完成，并于2019-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进动态谐波估计方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种改进动态谐波估计方法和系统，包括：采集电网各支路或母线的同步相量测量装置的谐波电压；将谐波电压带入非线性状态方程与量测方程模型；采用改进Sage‑Husa平方根无迹卡尔曼滤波算法，根据非线性状态方程与量测方程模型，对待估测支路进行谐波电流估算，得到待估测支路谐波电流的估算值；其中，改进Sage‑Husa平方根无迹卡尔曼滤波算法包括：基于量测更新和遗忘因子，对非线性状态方程与量测方程模型进行状态更新。本发明针对平方根无迹卡尔曼滤波进行电力系统谐波状态估计中无法从未知噪声中得到准确估计结果问题，引入Sage‑Husa滤波算法中基于极大后验估计的思想，利用Sage‑Husa滤波的遗忘因子，可以实现未知噪声实时动态估测，得到高精度谐波估计结果。

本发明授权一种改进动态谐波估计方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种改进动态谐波估计方法，其特征在于，包括： 采集电网各支路或母线的同步相量测量装置的谐波电压； 将所述谐波电压带入预先建立的非线性状态方程与量测方程模型； 采用改进Sage-Husa平方根无迹卡尔曼滤波算法，根据所述非线性状态方程与量测方程模型，对待估测支路进行谐波电流估计计算，得到待估测支路谐波电流的估算值； 其中，所述改进Sage-Husa平方根无迹卡尔曼滤波算法包括：基于量测更新和遗忘因子，对所述非线性状态方程与量测方程模型进行状态更新； 所述采用改进Sage-Husa平方根无迹卡尔曼滤波算法，根据所述非线性状态方程与量测方程模型，对预设待估测支路进行谐波电流估计计算，得到待估测支路谐波电流的估算值，包括： 基于所述非线性状态方程与量测方程模型，采用无迹卡尔曼滤波算法进行时间更新；所述非线性状态方程与量测方程模型中的量测量序列的初始值由初次采样时刻采集的谐波电压初始化得到； 基于时间更新的结果和预设遗忘因子，基于Sage-Husa方法对所述非线性状态方程与量测方程模型进行量测更新； 基于量测更新的结果，对所述非线性状态方程与量测方程模型进行状态更新，得到谐波电流的估算值； 所述基于时间更新的结果和预设遗忘因子，基于Sage-Husa方法对所述非线性状态方程与量测方程模型进行量测更新，包括： 基于时间更新的结果，对Sigma点进行重采样，得到Sigma点； 通过测量方程对Sigma点进行非线性变换并计算测量残差； 根据所述测量残差并考虑预设遗忘因子，基于Sage-Husa采用平方根无迹卡尔曼滤波方法对系统观测噪声协方差的平方根进行更新； 基于系统观测噪声协方差的平方根，对谐波电压和谐波电流间的协方差以及谐波电压的协方差进行更新； 根据谐波电压和谐波电流间的协方差以及谐波电压的协方差，计算卡尔曼滤波增益； 所述根据所述测量残差并考虑预设遗忘因子，基于Sage-Husa采用平方根无迹卡尔曼滤波方法对系统观测噪声协方差的平方根进行更新，如下式所示： 式中，表示下一采样时刻系统观测噪声协方差的平方根，R** k表示对应的第一中间过程变量，R* k表示对应的第二中间过程变量，表示当前采样时刻系统观测噪声协方差的平方根，ek表示下一采样时刻谐波电压的量测残差，dk为根据遗忘因子计算的下一采样时刻的遗忘修正因子，表示第i个Sigma点在计算协方差时的权重，表示下一采样时刻的添加权重后修正后第i个Sigma点且经量测变换后的谐波电压，表示当前采样时刻的添加权重后修正后且经量测变换后第i个Sigma点的谐波电压，R* k T表示R* k的转置，Cholupdata为Cholesky分解运算，diag为构造对角矩阵运算； 下一采样时刻的遗忘修正因子dk的计算式如下： dk＝1-b1-bk+1 式中，b为遗忘因子。

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