【摘 要】
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针对传统电力监测系统状态估计(SE)的非线性导致的测量数据错误、不确定性和准确率低等问题。提出了一种改进的RTU线性状态估计模型。该模型在智能监测系统下的状态估计器内并入PMU和RTU测量,对其进行了算法改进,使整个SE问题呈线性,提升了电力监测系统状态估计准确性。实验中将传统的RTU和改进的RTU线性状态估计模型依次分配给系统总线4,对噪声变量和估计误差进行了概率状态估计。结果表明,改进的RTU线性状态估计模型整体性能优于传统的非线性模型,计算速度快、节约内存,提升了整个SE的准确性。该模型为未来大型电
【机 构】
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国网陕西省电力公司电力科学研究院,国网陕西省电力公司,国网山西省电力公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家电网有限公司科技研发项目(520530180015)。
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针对传统电力监测系统状态估计(SE)的非线性导致的测量数据错误、不确定性和准确率低等问题。提出了一种改进的RTU线性状态估计模型。该模型在智能监测系统下的状态估计器内并入PMU和RTU测量,对其进行了算法改进,使整个SE问题呈线性,提升了电力监测系统状态估计准确性。实验中将传统的RTU和改进的RTU线性状态估计模型依次分配给系统总线4,对噪声变量和估计误差进行了概率状态估计。结果表明,改进的RTU线性状态估计模型整体性能优于传统的非线性模型,计算速度快、节约内存,提升了整个SE的准确性。该模型为未来大型电
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