CN110556803B - 基于动态状态估计的直流输配电线路继电保护方法 - Google Patents

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CN110556803B CN201910948901.6A CN201910948901A CN110556803B CN 110556803 B CN110556803 B CN 110556803B CN 201910948901 A CN201910948901 A CN 201910948901A CN 110556803 B CN110556803 B CN 110556803B
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    • H02H7/26—Sectionalised protection of cable or line systems, e.g. for disconnecting a section on which a short-circuit, earth fault, or arc discharge has occured
    • H02H7/268—Sectionalised protection of cable or line systems, e.g. for disconnecting a section on which a short-circuit, earth fault, or arc discharge has occured for dc systems

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Abstract

本发明涉及一种基于动态状态估计的直流输配电线路继电保护方法，包括：建立被保护直流输配电线路的动态数学模型；应用动态状态估计算法验证线路双端时域测量量与线路动态物理模型之间的一致性；设定保护整定值。本发明提供的方法能够可靠动作于区内故障，满足继电保护选择性、灵敏性、速动性、可靠性要求。该方法不受网络结构、故障位置、故障类型、过渡电阻、系统运行方式的影响。

Description

基于动态状态估计的直流输配电线路继电保护方法
技术领域
本发明涉及一种基于动态状态估计的继电保护方法，并更具体地应用于直流输配电线路的继电保护。
背景技术
直流输配电技术可以很好地解决可再生能源并网的问题。针对集中式的可再生能源发电，直流输配电网能够将大规模的清洁电能远距离输送到需求地区。针对分布式的可再生能源发电，直流配电网能够直接并入可再生能源，无需额外的逆变环节。直流输配电线路运行过程中时常发生故障，发生故障后若不及时切除故障线路，会威胁人员安全、损毁电气设备、引起大面积停电。因此研究具有快速、可靠等性能的直流输配电线路继电保护方法对于保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种直流输配电线路继电保护方法。
为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种基于动态状态估计的直流输配电线路继电保护方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、建立被保护的直流输配电线路的动态数学模型，该动态数学模型包含了直流输配电线路在正常运行时满足的物理规律；
步骤2、应用动态状态估计算法验证直流输配电线路的双端时域测量量与线路动态物理模型之间的一致性
Figure BDA0002225093120000011
t表示采样时间，基于一致性
Figure BDA0002225093120000012
判断直流输配电线路的运行状态test(t)，则有：
Figure BDA0002225093120000013
式中，Jset为预先设定的阈值，test(t)＝1表示直流输配电线路可能有故障，test(t)＝0表示直流输配电线路正常运行；
步骤3、设定保护延时整定值Tset，依据上一步得到的运行状态test(t)获得继电保护的动作逻辑trip(t)，则有：
Figure BDA0002225093120000021
若trip(t)＝1则对直流输配电线路进行继电保护，若trip(t)＝0则不对直流输配电线路进行继电保护。
优选地，步骤1中，所述动态数学模型采用多段线路模型或贝瑞龙模型。
优选地，所述多段线路模型的建模方法包括以下步骤：
将所述直流输配电线路等效为n段短线路，分别定义为Section 1至Section n，每一段短线路均为π等效电路，每一段π等效电路的长度根据以下规则设定：在一个采样时间t内，电磁波的传播长度与每段短线路的长度匹配；
设n段短线路的输入端的时域电流测量值及时域电压测量值分别为is(t)和us(t)；n段短线路的输出端的时域电流测量值及时域电压测量值分别为us(t)和ur(t)；第j段短线路Section j两端的端点电压分别为uj(t)及uj+1(t)，j＝1,2,…,n；流经第j段短线路Section j的电流为iLj(t)，则包含微分和代数项的动态模型如下：
is(t)＝iL1(t)+C/2·du1(t)/dt
ir(t)＝iLn(t)-C/2·dun+1(t)/dt
Figure BDA0002225093120000022
0＝-iLj(t)+iL(j+1)(t)+C·duj+1(t)/dt(j＝1,2,,n-1)
Figure BDA0002225093120000023
0＝-uj(t)+uj+1(t)+RiLj+L·diL1/dt(j＝1,2,,n)
Figure BDA0002225093120000024
us(t)＝u1(t),ur(t)＝un+1(t)
式中，C/2为π等效电路中电容的容值；
将上述动态模型表示为矩阵形式，有：
Figure BDA0002225093120000025
式中，i(t)表示电流测量量向量，i(t)＝[is(t) ir(t)]T；u(t)表示电压测量量向量，u(t)＝[u1(t) un+1(t)]T；Aj和Bj是相应的线路参数矩阵，j＝1,2,3；
通过二次积分，在两个不同的时间区间[t-h t]和[t-h tm]上对矩阵形式的动态模型进行积分，h表示两倍的采样步长，tm＝t-h/2表示中间点的采样时刻，将动态模型中的微分项消除，得到只含有代数项的动态模型，则有：
z(t,tm)＝f(x(t,tm))
其中，
f(x(t,tm))＝Yeqx·x(t,tm)-Beq
z(t,tm)＝[i(t) 02n-1 i(tm) 02n-1 u(t) u(tm)]T
x(t,tm)＝[x(t) x(tm)]T,Beq＝-Neqxx(t-h)-Meqi(t-h)
Meq＝[Isize(i(t)) 0(2n-1)×(2n+1) -Isize(i(t))/2 0(2n-1)×(2n+1) 02×(2n+1) 02×(2n+1)]T
Figure BDA0002225093120000031
Isize(i(t))表示电流测量值向量，0(2n-1)×(2n+1)和02×(2n+1)表示相应行列数的零矩阵。
优选地，所述贝瑞龙模型的建模方法包括以下步骤：
isk(t)＝1/Zk·usk(t)-(1+hk)/2·[1/Zk·urk(t-τk)+hk·irk(t-τk)]-(1-hk)/2·[1/Zk·usk(t-τk)+hk·isk(t-τk)]
irk(t)＝1/Zk·urk(t)-(1+hk)/2·[1/Zk·usk(t-τk)+hk·isk(t-τk)]-(1-hk)/2·[1/Zkurk(t-τk)+hk·irk(t-τk)]
式中，isk(t)、usk(t)分别表示所述直流输配电线路的输入端的k模的电流时域测量量和电压的时域测量量，k＝0,1；irk(t)、urk(t)分别表示所述直流输配电线路的输出端的k模的电流时域测量量和电压的时域测量量，k＝0,1；
Figure BDA0002225093120000032
表示k模的行波传播时间，l表示线路长度，Lk表示k模的单位长度电感值，Ck表示k模的单位长度电容值；
Figure BDA0002225093120000033
Rk表示k模的单位长度电阻值；
Figure BDA0002225093120000034
则极电压、电流测量量与模电压、电流测量量之间的关系是：
[us1(t) uso(t)]T＝T-1[usp(t) usn(t)]T,[is1(t) iso(t)]T＝T-1[isp(t) isn(t)]T
[ur1(t) uro(t)]T＝T-1[urp(t) urn(t)]T,[ir1(t) iro(t)]T＝T-1[irp(t) irn(t)]T
式中，usp(t)表示输入端的正极电压测量值，usn(t)表示输入端的负极电压测量值，isp(t)表示输入端的正极电流测量值，isn(t)表示输入端的负极电流测量值)，urp(t)表示输出端的正极电压测量值，urn(t)表示输出端的负极电压测量值，irp(t)表示输出端的正极电流测量值)，irn(t)表示输出端的负极电流测量值；
线路模型为：z(t)＝f(x(t))
其中，z(t)是测量值向量：
z(t)＝[us1(t) ur1(t) us0(t) ur0(t) is1(t) ir1(t) is0(t) ir0(t)]T
x(t)是状态量向量：
x(t)＝[us1(t) ur1(t) us0(t) ur0(t)]T
f(x(t))＝Yeqx·x(t)+Meq·b
b＝[us1(t-τ1) ur1(t-τ1) us0(t-τ0) ur0(t-τ0) is1(t-τ1) ir1(t-τ1) is0(t-τ0) ir0(t-τ0)]T
优选地，步骤2中，通过最小二乘法、卡尔曼滤波类算法、粒子滤波算法获得所述一致性
Figure BDA0002225093120000041
优选地，通过所述最小二乘法获得所述一致性
Figure BDA0002225093120000042
包括以下步骤：
通过优化
Figure BDA0002225093120000043
来估计状态向量，式中，r(x)＝f(x)-z表示残差向量，x表示状态向量，f(x)表示线路模型，z表示测量值向量；W表示权重矩阵，
Figure BDA0002225093120000044
σi是测量向量中第i个测量值误差的标准差；
最优估计向量
Figure BDA0002225093120000045
根据下面式子迭代得到：
xv+1＝xv-(FTWF)-1FTW(f(xv)-z)
式中，
Figure BDA0002225093120000046
xv表示第v步迭代计算得到的状态量。
将最优估计的状态向量
Figure BDA0002225093120000051
代入J(x)＝r(x)TWr(x)得到所述一致性
Figure BDA0002225093120000052
在区内故障发生后，本发明可快速、可靠地识别故障，直流输配电线路进行相应的保护动作；在系统正常运行、区外故障、扰动等情况下，本发明可以确保保护装置可靠不误动。
大量验证结果表明，本发明提供的方法能够可靠动作于区内故障，满足继电保护选择性、灵敏性、速动性、可靠性要求。该方法不受网络结构、故障位置、故障类型、过渡电阻、系统运行方式的影响。同时，该方法可应用于双端以及多端的直流输配电网络、双端以及多端的直流配电网络等，且适用于架空线以及电缆线路。与传统方法相比，该方法能精确考虑线路的分布参数，在保证选择性的同时，在毫秒级的时间内迅速切除区内故障。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为输配电线路模型示意图；
图3为区内低阻故障(过渡电阻0.01欧姆)波形图，如图3所示，1.7024秒保护装置动作，故障发生到保护信号出口时间为2.4毫秒；
图4为区内高阻故障(过渡电阻200欧姆)波形图，如图4所示，1.7053秒保护装置动作，故障发生到保护信号出口时间为5.3毫秒；
图5为严重区外故障(过渡电阻0.01欧姆，靠近线路端点处)，如图5所示，保护装置可靠不动作。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
如图1所示，本发明提供的一种基于动态状态估计的直流输配电线路继电保护方法，包括以下步骤：
步骤1、建立被保护直流输配电线路的动态数学模型
通过一组方程表示输配电线路的动态数学模型，该模型包含了输配电线路在正常运行时满足的物理规律。为了充分考虑输配电线路上的分布电容，可以采用多段线路模型或贝瑞龙模型。
首先，第一种建模方法为多段线路模型，具体包括以下步骤：
如图2所示，将所述直流输配电线路等效为n段短线路，分别定义为Section 1至Section n，每一段短线路均为π等效电路，为了保证线路能很好地描述输配电线路，每一段π等效电路的长度是根据以下规则设定：在一个采样时间t内，电磁波的传播长度与每段短线路的长度匹配；
设n段短线路的输入端的时域电流测量量及时域电压测量量分别为is(t)和us(t)；n段短线路的输出端的时域电流测量量及时域电压测量量分别为us(t)和ur(t)；第j段短线路Section j两端的端点电压分别为uj(t)及uj+1(t)，j＝1,2,…,n；流经第j段短线路Section j的电流为iLj(t)，则包含微分和代数项的动态模型如下：
is(t)＝iL1(t)+C/2·du1(t)/dt
ir(t)＝iLn(t)-C/2·dun+1(t)/dt
Figure BDA0002225093120000061
0＝-iLj(t)+iL(j+1)(t)+C·duj+1(t)/dt(j＝1,2,,n-1)
Figure BDA0002225093120000062
0＝-uj(t)+uj+1(t)+RiLj+L·diL1/dt(j＝1,2,,n)
Figure BDA0002225093120000063
us(t)＝u1(t),ur(t)＝un+1(t)
式中，C/2为π等效电路中电容的容值；
将上述动态模型表示为矩阵形式，有：
Figure BDA0002225093120000064
式中，i(t)表示电流测量量向量，i(t)＝[is(t) ir(t)]T；u(t)表示电压测量量向量，u(t)＝[u1(t) un+1(t)]T；Aj和Bj是相应的线路参数矩阵，j＝1,2,3；
通过二次积分，在两个不同的时间区间[t-h t]和[t-h tm]上对矩阵形式的动态模型进行积分，h表示两倍的采样步长，tm＝t-h/2，将动态模型中的微分项消除，得到只含有代数项的动态模型，则有：
z(t,tm)＝f(x(t,tm))
其中，
f(x(t,tm))＝Yeqx·x(t,tm)-Beq
z(t,tm)＝[i(t) 02n-1 i(tm) 02n-1 u(t) u(tm)]T
x(t,tm)＝[x(t) x(tm)]T,Beq＝-Neqxx(t-h)-Meqi(t-h)
Meq＝[Isize(i(t)) 0(2n-1)×(2n+1) -Isize(i(t))/2 0(2n-1)×(2n+1) 02×(2n+1) 02×(2n+1)]T
Figure BDA0002225093120000071
Isize(i(t))表示电流测量值向量，0(2n-1)×(2n+1)和02×(2n+1)表示相应行列数的零矩阵。
第二种建模方法为贝瑞龙线路模型，具体包括以下步骤：
isk(t)＝1/Zk·usk(t)-(1+hk)/2·[1/Zk·urk(t-τk)+hk·irk(t-τk)]-(1-hk)/2·[1/Zk·usk(t-τk)+hk·isk(t-τk)]
irk(t)＝1/Zk·urk(t)-(1+hk)/2·[1/Zk·usk(t-τk)+hk·isk(t-τk)]-(1-hk)/2·[1/Zkurk(t-τk)+hk·irk(t-τk)]
式中，isk(t)、usk(t)分别表示所述直流输配电线路的输入端的k模的电流时域测量量和电压的时域测量量，k＝0,1；irk(t)、urk(t)分别表示所述直流输配电线路的输出端的k模的电流时域测量量和电压的时域测量量，k＝0,1；
Figure BDA0002225093120000072
表示k模的行波传播时间，l表示线路长度，Lk表示k模的单位长度电感值，Ck表示k模的单位长度电容值；
Figure BDA0002225093120000073
Rk表示k模的单位长度电阻值；
Figure BDA0002225093120000074
则极电压、电流测量量与模电压、电流测量量之间的关系是：
[us1(t) uso(t)]T＝T-1[usp(t) usn(t)]T,[is1(t) iso(t)]T＝T-1[isp(t) isn(t)]T
[ur1(t) uro(t)]T＝T-1[urp(t) urn(t)]T,[ir1(t) iro(t)]T＝T-1[irp(t) irn(t)]T
式中，usp(t)表示输入端的正极电压测量值，usn(t)表示输入端的负极电压测量值，isp(t)表示输入端的正极电流测量值，isn(t)表示输入端的负极电流测量值)，urp(t)表示输出端的正极电压测量值，urn(t)表示输出端的负极电压测量值，irp(t)表示输出端的正极电流测量值)，irn(t)表示输出端的负极电流测量值；
线路模型为：z(t)＝f(x(t))
其中，z(t)是测量量向量：
z(t)＝[us1(t) ur1(t) us0(t) ur0(t) is1(t) ir1(t) is0(t) ir0(t)]T
x(t)是状态量向量：
x(t)＝[us1(t) ur1(t) us0(t) ur0(t)]T
f(x(t))＝Yeqx·x(t)+Meq·b
b＝[us1(t-τ1) ur1(t-τ1) us0(t-τ0) ur0(t-τ0) is1(t-τ1) ir1(t-τ1) is0(t-τ0) ir0(t-τ0)]T
步骤2、应用动态状态估计算法验证直流输配电线路的双端时域测量量与线路动态物理模型之间的一致性
Figure BDA0002225093120000081
t表示采样时间。
这里应用动态状态估计算法验证一致性。算法可以包括最小二乘法、卡尔曼滤波类算法(包括标准扩展卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、集合卡尔曼滤波等)、粒子滤波算法等均可实现。以最小二乘法为例，通过优化下面这个问题来估计状态向量：
Figure BDA0002225093120000082
式中，r(x)＝f(x)-z表示残差向量，x表示状态向量，f(x)表示线路模型，z表示测量值向量；W表示权重矩阵，
Figure BDA0002225093120000083
σi是测量向量中第i个测量值误差的标准差；
最优估计向量
Figure BDA0002225093120000084
根据下面式子迭代得到：
xv+1＝xv-(FTWF)-1FTW(f(xv)-z)
式中，
Figure BDA0002225093120000085
xv表示第xv步迭代计算得到的状态量。
将最优估计的状态向量
Figure BDA0002225093120000086
代入J(x)＝r(x)TWr(x)得到一致性
Figure BDA0002225093120000087
一致性
Figure BDA0002225093120000088
表示了时域测量量与线路动态物理模型之间的一致性，并且它是符合卡方分布的，这表明了当测量值与线路模型一致，也就是线路是处于正常运行状态的时候，
Figure BDA0002225093120000091
是一个比较小的值。当不一致时，
Figure BDA0002225093120000092
则会是一个较大的值。因此，可以通过设定一个阈值来判断线路的运行状态，基于一致性
Figure BDA0002225093120000093
判断直流输配电线路的运行状态test(t)，则有：
Figure BDA0002225093120000094
式中，Jset为预先设定的阈值，test(t)＝1表示直流输配电线路可能有故障，test(t)＝0表示直流输配电线路正常运行。
步骤3、设定保护延时时间Tset，依据上一步得到的运行状态test(t)获得继电保护的动作逻辑trip(t)，则有：
Figure BDA0002225093120000095
若trip(t)＝1则对直流输配电线路进行继电保护，若trip(t)＝0则不对直流输配电线路进行继电保护。
该逻辑保证了只有在test(t)在Tset时间内均保持等于1，保护动作信号才会发出。
图3至图5图示为本发明方法的一个例子。该例子中被保护线路为高压VSC-HVDC线路，故障发生时间为1.7秒，用于设定延时为2毫秒。

Claims (2)

1.一种基于动态状态估计的直流输配电线路继电保护方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、建立被保护的直流输配电线路的动态数学模型，该动态数学模型包含了直流输配电线路在正常运行时满足的物理规律；
动态数学模型采用多段线路模型或贝瑞龙模型，多段线路模型的建模方法包括以下步骤：
将所述直流输配电线路等效为n段短线路，分别定义为Section 1至Section n，每一段短线路均为π等效电路，每一段π等效电路的长度根据以下规则设定：在一个采样时间t内，电磁波的传播长度与每段短线路的长度匹配；
设n段短线路的输入端的时域电流测量量及时域电压测量量分别为is(t)和us(t)；n段短线路的输出端的时域电流测量量及时域电压测量量分别为ir(t)和ur(t)；第j段短线路Section j两端的端点电压分别为uj(t)及uj+1(t)，j＝1,2,…,n；流经第j段短线路Sectionj的电流为iLj(t)，则包含微分和代数项的动态模型如下：
Figure FDA0003155157450000011
式中，C/2为π等效电路中电容的容值；
将上述动态模型表示为矩阵形式，有：
Figure FDA0003155157450000012
式中，i(t)表示电流测量量向量，i(t)＝[is(t) ir(t)]T；u(t)表示电压测量量向量，u(t)＝[u1(t) un+1(t)]T；Aj和Bj是相应的线路参数矩阵，j＝1,2,3；
通过二次积分，在两个不同的时间区间[t-h t]和[t-h tm]上对矩阵形式的动态模型进行积分，h表示两倍的采样步长，tm表示中间点的采样时刻，将动态模型中的微分项消除，得到只含有代数项的动态模型，则有：
z(t,tm)＝f(x(t,tm))
其中，
f(x(t,tm))＝Yeqx·x(t,tm)-Beq
z(t,tm)＝[i(t) 02n-1 i(tm) 02n-1 u(t) u(tm)]T
x(t,tm)＝[x(t) x(tm)]T,Beq＝-Neqxx(t-h)-Meqi(t-h)
Meq＝[Isize(i(t)) 0(2n-1)×(2n+1) -Isize(i(t))/2 0(2n-1)×(2n+1) 02×(2n+1) 02×(2n+1)]T
Figure FDA0003155157450000021
Isize(i(t))表示电流测量值向量，0(2n-1)×(2n+1)和02×(2n+1)表示相应行列数的零矩阵；贝瑞龙模型的建模方法包括以下步骤：
isk(t)＝1/Zk·usk(t)-(1+hk)/2·[1/Zk·urk(t-τk)+hk·irk(t-τk)]-(1-hk)/2·[1/Zk·usk(t-τk)+hk·isk(t-τk)]
irk(t)＝1/Zk·urk(t)-(1+hk)/2·[1/Zk·usk(t-τk)+hk·isk(t-τk)]-(1-hk)/2·[1／Zkurk(t-τk)+hk·irk(t-τk)]
式中，isk(t)、usk(t)分别表示所述直流输配电线路的输入端的k模的电流时域测量量和电压的时域测量量，k＝0,1；irk(t)、urk(t)分别表示所述直流输配电线路的输出端的k模的电流时域测量量和电压的时域测量量，k＝0,1；
Figure FDA0003155157450000022
表示k模的行波传播时间，l表示线路长度，Lk表示k模的单位长度电感值，Ck表示k模的单位长度电容值；
Figure FDA0003155157450000023
Rk表示k模的单位长度电阻值；
Figure FDA0003155157450000024
则极电压、电流测量量与模电压、电流测量量之间的关系是：
[us1(t) uso(t)]T＝T-1[usp(t) usn(t)]T,[is1(t) iso(t)]T＝T-1[isp(t) isn(t)]T
[ur1(t) uro(t)]T＝T-1[urp(t) urn(t)]T,[ir1(t) iro(t)]T＝T-1[irp(t) irn(t)]T
式中，usp(t)表示输入端的正极电压测量值，usn(t)表示输入端的负极电压测量值，isp(t)表示输入端的正极电流测量值，isn(t)表示输入端的负极电流测量值)，urp(t)表示输出端的正极电压测量值，urn(t)表示输出端的负极电压测量值，irp(t)表示输出端的正极电流测量值)，irn(t)表示输出端的负极电流测量值；
线路模型为：z(t)＝f(x(t))
其中，z(t)是测量量向量：
z(t)＝[us1(t) ur1(t) us0(t) ur0(t) is1(t) ir1(t) is0(t) ir0(t)]T
x(t)是状态量向量：
x(t)＝[us1(t) ur1(t) us0(t) ur0(t)]T
f(x(t))＝Yeqx·x(t)+Meq·b
b＝[us1(t-τ1) ur1(t-τ1) us0(t-τ0) ur0(t-τ0) is1(t-τ1) ir1(t-τ1) is0(t-τ0) ir0(t-τ0)]T
步骤2、应用动态状态估计算法验证直流输配电线路的双端时域测量量与线路动态物理模型之间的一致性
Figure FDA0003155157450000031
通过最小二乘法、卡尔曼滤波类算法、粒子滤波算法获得一致性
Figure FDA0003155157450000032
t表示采样时间，基于一致性
Figure FDA0003155157450000033
判断直流输配电线路的运行状态test(t)，则有：
Figure FDA0003155157450000034
式中，Jset为预先设定的阈值，test(t)＝1表示直流输配电线路可能有故障，test(t)＝0表示直流输配电线路正常运行；
步骤3、设定保护延时时间Tset，依据上一步得到的运行状态test(t)获得继电保护的动作逻辑trip(t)，则有：
Figure FDA0003155157450000041
若trip(t)＝1则对直流输配电线路进行继电保护，若trip(t)＝0则不对直流输配电线路进行继电保护。
2.如权利要求1所述的一种基于动态状态估计的直流输配电线路继电保护方法，其特征在于，通过所述最小二乘法获得所述一致性
Figure FDA0003155157450000042
包括以下步骤：
通过优化
Figure FDA0003155157450000043
来估计状态向量，式中，r(x)＝f(x)-z表示残差向量，x表示状态向量，f(x)表示线路模型，z表示测量值向量；W表示权重矩阵，
Figure FDA0003155157450000044
σi是测量向量中第i个测量量误差的标准差；
最优估计向量
Figure FDA0003155157450000045
根据下面式子迭代得到：
xv+1＝xv-(FTWF)-1FTW(f(xv)-z)
式中，
Figure FDA0003155157450000046
xv表示第v步迭代计算得到的状态量，将最优估计的状态向量
Figure FDA0003155157450000047
代入J(x)＝r(x)TWr(x)得到所述一致性
Figure FDA0003155157450000048
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