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摘要:
针对卡尔曼滤波动态状态估计中 Holts′两参数均为常数,在电力系统运行状态变化时易产生较大的预测误差的不足,提出采用指数平滑法对参数进行动态调整。该方法在预测步中利用遗传算法来动态确定参数大小,实现了预测参数的自适应优化。最后,对 IEEE 14节点系统进行仿真计算,与传统方法进行比较,结果表明本文方法具有明显的优势。
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文献信息
篇名 基于遗传算法的电力系统自适应卡尔曼滤波动态状态估计
来源期刊 广东电力 学科 工学
关键词 电力系统 卡尔曼滤波 动态状态估计 自适应 遗传算法
年,卷(期) 2014,(7) 所属期刊栏目 电力系统运行与控制
研究方向 页码范围 78-82
页数 5页 分类号 TM744
字数 2803字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-290X.2014.07.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 洪彬倬 13 39 4.0 6.0
2 钟志坚 2 0 0.0 0.0
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卡尔曼滤波
动态状态估计
自适应
遗传算法
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
广东电力
月刊
1007-290X
44-1420/TM
大16开
广州市东风东路水均岗8号
1988
chi
出版文献量(篇)
5373
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16
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27406
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