当前位置: 首页 > news >正文

【WLSM、FDM状态估计】电力系统状态估计研究(Matlab代码实现)

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。

⛳️座右铭:行百里者,半于九十。

📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

2.1 WLSM状态估计法

2.2 FDM状态估计法

2.2 其他情况 

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现


💥1 概述

尽管量测覆盖率很低,配电网状态估计从九十年代就开始从输电网状态估计拓展传统的状态估计采用最小二乘估计器[36],在存在不良数据时估计效果不理想,需要引入网络拓扑结果辨识、不良数辨识和参数辨识。除了最小二乘估计器,文献[37]讨论了最小平方中值(Least Median of Squares,LMS)估计器和截尾最小二乘(Least Trimmed Squares,LTS)估计器在有不良数据的状态估计的优越性,但是在估计过程中需要较高的量测冗余度和较多的计算时间。文献[38]讨论了最小绝对值(Least Absolute Value, LAV)估计器在不良数据和错误参数存在时的鲁棒性,但其所需的计算时间较长。文献[39]应用广义的极大似然(Generalized Maximum-likelihood,GM)估计器替代WLS增加状态估计的鲁棒性。在配电网状态估计中,围绕不同状态量的选取和多种量测数据的选择,WLS估计器仍然是最常用最成熟的估计器。根据不同状态量的选取,比较常见的是以节点电压为状态变量[40-44|和以支路电流为状态量的状态估计方法,两者都可以用极坐标或者直角坐标来表示。
1)以节点电压为状态量的状态估计方法。
以节点电压为状态量有直角坐标系下的节点电压实部与虚部为状态量和极坐标形式下节点电压幅值与相角的状态量(40]两种,其在输电网中发展十分完善,最初就被拓展到配电网状态估计中。文献选择极坐标形式的节点电压作为状态变量,量测处理能力强,计算精度高,但是每次迭代时都需要重新计算量测雅可比矩阵和增益矩阵。文献[42]将节点注入功率量测等效成节点注入电流相量
量测,支路功率量测和支路电流幅值量测等效成支路电流相量量测,使得迭代方程组的雅可比矩阵常数化,利用极坐标形式下的节点电压为状态量进行最小二乘状态估计。
 

📚2 运行结果

2.1 WLSM状态估计法

2.2 FDM状态估计法

 

2.2 其他情况 

在命令框输入不同情况就可以得到不一样的结果。

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]漆家炜.电力系统状态估计程序 v1.0

[2]漆家炜. 面向电网不同拓扑的反时限过流保护整定计算研究[D].华中科技大学,2020.DOI:10.27157/d.cnki.ghzku.2020.002540.

[3]董丽澜. 电力系统状态估计、参数辨识及量测优化配置方法研究[D].浙江大学,2022.DOI:10.27461/d.cnki.gzjdx.2022.002154.

🌈4 Matlab代码实现

相关文章:

【WLSM、FDM状态估计】电力系统状态估计研究(Matlab代码实现)

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…...

准备2023(2024)蓝桥杯

前缀和 一维前缀和 s[i]s[i-1]a[i]二维前缀和&#xff08;子矩阵的和&#xff09; s[i][j]s[i-1][j]s[i][j-1]-s[i-1][j-1]a[i][j] 差分 一维数组 //b是差分数组b[i]c;b[j1]-c;例题 #include<iostream> using namespace std; int n,m; int b[100002],a[100002]; vo…...

剑指 Offer 60. n个骰子的点数

剑指 Offer 60. n个骰子的点数 难度&#xff1a;middle\color{orange}{middle}middle 题目描述 把n个骰子扔在地上&#xff0c;所有骰子朝上一面的点数之和为s。输入n&#xff0c;打印出s的所有可能的值出现的概率。 你需要用一个浮点数数组返回答案&#xff0c;其中第 i 个…...

阿里巴巴-淘宝搜索排序算法学习

模型效能&#xff1a;模型结构优化 模型效能&#xff1a;减枝 FLOPS&#xff1a;每秒浮点运算的次数 模型效能&#xff1a;量化 基于统计阈值限定&#xff0c;基于学习阈值限定。 平台效能&#xff1a;一站式DL训练平台 平台效能&#xff1a;搜索模型的系统流程 协同关系…...

〖Python网络爬虫实战⑮〗- pyquery的使用

订阅&#xff1a;新手可以订阅我的其他专栏。免费阶段订阅量1000python项目实战 Python编程基础教程系列&#xff08;零基础小白搬砖逆袭) 说明&#xff1a;本专栏持续更新中&#xff0c;目前专栏免费订阅&#xff0c;在转为付费专栏前订阅本专栏的&#xff0c;可以免费订阅付费…...

SQL综合查询下

SQL综合查询下 目录SQL综合查询下18、查询所有人都选修了的课程号与课程名题目代码题解19、SQL查询&#xff1a;查询没有参加选课的学生。题目代码20、SQL查询&#xff1a;统计各门课程选修人数&#xff0c;要求输出课程代号&#xff0c;课程名&#xff0c;有成绩人数&#xff…...

全连接层FC

lenet结构: 输入层(Input Layer):接收手写数字的图像数据,通常是28x28的灰度图像。 卷积层1(Convolutional Layer 1):对输入图像进行卷积操作,提取低级别的特征,使用 6 个大小为 5x5 的卷积核进行卷积,得到 6 个输出特征图,激活函数为 Sigmoid。 平均池化层1(Aver…...

图的遍历及连通性

文章目录 图的遍历及连通性程序设计程序分析图的遍历及连通性 【问题描述】 根据输入的图的邻接矩阵A,判断此图的连通分量的个数。 【输入形式】 第一行为图的结点个数n,之后的n行为邻接矩阵的内容,每行n个数表示。其中A[i][j]=1表示两个结点邻接,而A[i][j]=0表示两个结点无…...

DJ3-4 实时调度

目录 3.4.1 实现实时调度的基本条件 1. 提供必要的信息 2. 系统的处理能力强 3. 采用抢占式调度机制 4. 具有快速切换机制 3.4.2 实时调度算法的分类 1. 非抢占式调度算法 2. 抢占式调度算法 3.4.3 常用的几种实时调度算法 1. 最早截止时间优先 EDF&#xff08;Ea…...

Oracle之PL/SQL游标练习题(三)

游标练习题目1、定义游标&#xff1a;列出每个员工的姓名部门名称并编程显示第10个到第20个记录2、定义游标&#xff1a;从雇员表中显示工资大于3000的记录&#xff0c;只要姓名、部门编号和工资&#xff0c;编程显示其中的奇数记录3、用游标显示所有部门编号与名称&#xff0c…...

docker运行服务端性能监控系统Prometheus和数据分析系统Grafana

文章目录一、Prometheus的安装和运行1、使用docker拉取镜像2、创建prometheus.yml文件3、启动容器4、查看启动是否成功5、记录安装过程中出现的错误二、Grafana的安装和运行1、使用docker拉取镜像2、创建grafana3、运行grafana4、查看grafana运行日志5、登录grafana一、Prometh…...

【Linux】【应用层】多线程编程

一、线程创建 Linux 中的 pthread_create() 函数用来创建线程&#xff0c;它声明在<pthread.h>头文件中&#xff0c;语法格式如下&#xff1a; int pthread_create(pthread_t *thread,const pthread_attr_t *attr,void *(*start_routine) (void *),void *arg);各个参数…...

GameFramework 框架详解之 如何接入热更框架HybridCLR

一.前言 HybridCLR是一个特性完整、零成本、高性能、低内存的近乎完美的c#热更新方案 GameFramework是一个非常出色完整的基于Unity引擎的游戏框架,里面包含了非常多的模块,封装非常完整。 以前市面上的热更大多数都是Lua为主,后来出了一个ILRuntime的C#热更框架,虽然性能…...

全国青少年软件编程(Scratch)等级考试二级考试真题2023年3月——持续更新.....

一、单选题(共25题,共50分) 1. 小猫的程序如图所示,积木块的颜色与球的颜色一致。点击绿旗执行程序后,下列说法正确的是?( ) A.小猫一直在左右移动,嘴里一直说着“抓到了”。 B.小猫会碰到球,然后停止。 C.小猫一直在左右移动,嘴里一直说着“别跑” D.小猫会碰到球,…...

HTML2.1列表标签

列表标签种类 无序列表 有序列表 自定义列表 使用场景&#xff1a;在列表中按照行展示关联性内容。 特点&#xff1a;按照行的形式&#xff0c;整齐显示内容。 一、无序列表 标签名说明ul无序列表整体&#xff0c;用于包裹li标签li表示无序列表的每一项&#xff0c;用于包…...

在 Flutter 多人视频通话中实现虚拟背景、美颜与空间音效

前言 在之前的「基于声网 Flutter SDK 实现多人视频通话」里&#xff0c;我们通过 Flutter 声网 SDK 完美实现了跨平台和多人视频通话的效果&#xff0c;那么本篇我们将在之前例子的基础上进阶介绍一些常用的特效功能&#xff0c;包括虚拟背景、色彩增强、空间音频、基础变声…...

Ambari-web 架构

Ambari-web 使用的前端 Embar.js MVC 框架实现&#xff0c;Embar.js 是一个 TodoMVC 框架&#xff0c;涵盖了单页面应用&#xff08;single page application&#xff09;几乎所有的行为 Nodejs 是一个基于 Chrome JavaScript 运行时建立的一个平台&#xff0c;用来方便的搭建…...

对接百思买Best Buy EDI 的注意事项

在此前的文章&#xff1a;《Best Buy Drop Ship(Commerce hub) EDI业务测试常见报错及解决》中&#xff0c;我们介绍了在业务测试过程中遇到的常见报错及解决方案&#xff0c;以下在此基础上进行补充。 数据未能成功发送给Best Buy可能遇到的情况 Best Buy EDI项目传输业务报…...

2023年郑州重点建设项目名单公布,中创“算力数据中心”项目入选!

4月7日&#xff0c;郑州市人民政府网站公布2023年郑州市重点建设项目名单&#xff0c;名单共列项目680个&#xff0c;总投资1.08万亿元&#xff0c;年度计划投资2691亿元。 在创新驱动能力提升项目名单里&#xff0c;中创算力与人民网人民数据&#xff08;国家大数据灾备中心&a…...

Pytorch 容器 - 1. Module类介绍

目录 1. 基于Module构建自己的网络 2. Module的初始化变量 3. Modules中需要子类 forward() 4. Modules中其他内置函数 1. 基于Module构建自己的网络 torch.nn.Module是所有神经网络模块的基类&#xff0c;如何定义自已的网络&#xff1a; 由于 Module 是神经网络模块的基…...

Zustand 状态管理库:极简而强大的解决方案

Zustand 是一个轻量级、快速和可扩展的状态管理库&#xff0c;特别适合 React 应用。它以简洁的 API 和高效的性能解决了 Redux 等状态管理方案中的繁琐问题。 核心优势对比 基本使用指南 1. 创建 Store // store.js import create from zustandconst useStore create((set)…...

Ascend NPU上适配Step-Audio模型

1 概述 1.1 简述 Step-Audio 是业界首个集语音理解与生成控制一体化的产品级开源实时语音对话系统&#xff0c;支持多语言对话&#xff08;如 中文&#xff0c;英文&#xff0c;日语&#xff09;&#xff0c;语音情感&#xff08;如 开心&#xff0c;悲伤&#xff09;&#x…...

Java 二维码

Java 二维码 **技术&#xff1a;**谷歌 ZXing 实现 首先添加依赖 <!-- 二维码依赖 --><dependency><groupId>com.google.zxing</groupId><artifactId>core</artifactId><version>3.5.1</version></dependency><de…...

Mysql中select查询语句的执行过程

目录 1、介绍 1.1、组件介绍 1.2、Sql执行顺序 2、执行流程 2.1. 连接与认证 2.2. 查询缓存 2.3. 语法解析&#xff08;Parser&#xff09; 2.4、执行sql 1. 预处理&#xff08;Preprocessor&#xff09; 2. 查询优化器&#xff08;Optimizer&#xff09; 3. 执行器…...

Git常用命令完全指南:从入门到精通

Git常用命令完全指南&#xff1a;从入门到精通 一、基础配置命令 1. 用户信息配置 # 设置全局用户名 git config --global user.name "你的名字"# 设置全局邮箱 git config --global user.email "你的邮箱example.com"# 查看所有配置 git config --list…...

nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为UNet++

更换前,要用nnUNet V2跑通所用数据集,证明nnUNet V2、数据集、运行环境等没有问题 阅读nnU-Net V2 的 U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。 U-Net存在两个局限,一是网络的最佳深度因应用场景而异,这取决于任务的难度和可用于训练的标注数…...

离线语音识别方案分析

随着人工智能技术的不断发展&#xff0c;语音识别技术也得到了广泛的应用&#xff0c;从智能家居到车载系统&#xff0c;语音识别正在改变我们与设备的交互方式。尤其是离线语音识别&#xff0c;由于其在没有网络连接的情况下仍然能提供稳定、准确的语音处理能力&#xff0c;广…...

[USACO23FEB] Bakery S

题目描述 Bessie 开了一家面包店! 在她的面包店里&#xff0c;Bessie 有一个烤箱&#xff0c;可以在 t C t_C tC​ 的时间内生产一块饼干或在 t M t_M tM​ 单位时间内生产一块松糕。 ( 1 ≤ t C , t M ≤ 10 9 ) (1 \le t_C,t_M \le 10^9) (1≤tC​,tM​≤109)。由于空间…...

DeepSeek越强,Kimi越慌?

被DeepSeek吊打的Kimi&#xff0c;还有多少人在用&#xff1f; 去年&#xff0c;月之暗面创始人杨植麟别提有多风光了。90后清华学霸&#xff0c;国产大模型六小虎之一&#xff0c;手握十几亿美金的融资。旗下的AI助手Kimi烧钱如流水&#xff0c;单月光是投流就花费2个亿。 疯…...

2.2.2 ASPICE的需求分析

ASPICE的需求分析是汽车软件开发过程中至关重要的一环&#xff0c;它涉及到对需求进行详细分析、验证和确认&#xff0c;以确保软件产品能够满足客户和用户的需求。在ASPICE中&#xff0c;需求分析的关键步骤包括&#xff1a; 需求细化&#xff1a;将从需求收集阶段获得的高层需…...