【摘 要】
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基于卡尔曼滤波及线性迭代基本原理,针对当前电力系统混合状态估计精度低、滤波效果差及收敛能力低等问题,提出了一种基于两级线性迭代的电力系统混合状态估计的研究策略:第1
【基金项目】
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国家自然科学基金(61401526,U1504613);河南省科技厅重点科研项目(16A520105,172102310124)资助
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基于卡尔曼滤波及线性迭代基本原理,针对当前电力系统混合状态估计精度低、滤波效果差及收敛能力低等问题,提出了一种基于两级线性迭代的电力系统混合状态估计的研究策略:第1级利用相量测量单元(PMU)的量测数据进行线性估计;第2级将其与传统量测值相结合用于状态估计,并利用PMU的高频特性对两级的量测数据进行多次迭代采样。将其在IEEE 14和IEEE 57节点测试系统进行测试,并将结果与其他混合模型比较,结果表明,该策略的估计精度、数据收敛度及量测参数误差均优于其他混合模型。
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