基于最小二乘估计融合的分布式电力系统动态状态估计

• 作者: 万楚林 蔡永智 陈皓勇
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 互联电网 分布式状态估计 最小二乘估计融合 线性等式约束 容积卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 29-35,113
• 页数: 8页
• 字数: 4976字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20150610003

摘要

随着电力系统规模不断扩大，分布式状态估计是解决集中式状态估计计算维数过高和量测大数据处理难等问题的可行策略之一。文中以容积卡尔曼滤波算法作为区域本地估计算法，在协调中心侧采用最小二乘估计融合技术协调估计区间边界状态。根据边界状态协调估计值，各区域通过带等式约束的卡尔曼滤波算法进一步修正区域内部状态的本地估计值。算例仿真表明，所提方法估计精度与集中式估计相当，相比集中式估计具有更好的实时性，且所需数据通信量少，易于实现。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈皓勇	华南理工大学电力学院	117	1422	21.0	33.0
2	蔡永智	华南理工大学电力学院	3	19	2.0	3.0
3	万楚林	华南理工大学电力学院	5	63	2.0	5.0