精确、快速的基波分量跟踪是对电网运行状态进行分析和评估的前提。提出一种基于移动窗口迭代修正策略的自适应无迹卡尔曼平滑算法(moving window based adaptive unscented Kalman smoother，MW_AUKS)。该方法兼顾稳态检测精度和动态检测速度，前者通过在前向无迹滤波过程中并行嵌入一个后向迭代修正的 Rauch-Tung-Striebel 平滑器实现，后者则先依据窗口内平均新息量在线判断是否有突变发生，再对状态估计协方差做自适应修正运算。利用建立的基波分量非线性状态估计模型对所提算法进行验证，结果表明所提算法可精确跟踪到基频、功率角、有功功率、视在功率等参数，并大幅提高初始收敛速度，同时准确判断和快速跟踪到状态突变。
无迹卡尔曼滤波 状态估计模型 自适应滤波 平滑器 基波分量