【摘 要】
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状态估计的收敛性是电网在线实时监测和控制的关键问题,常用的高斯-牛顿最小二乘算法在系统出现严重的拓扑错误以及存在不可观状态变量时难以收敛。针对这一问题,本文提出基
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院,南方电网科学研究院有限责任公司
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状态估计的收敛性是电网在线实时监测和控制的关键问题,常用的高斯-牛顿最小二乘算法在系统出现严重的拓扑错误以及存在不可观状态变量时难以收敛。针对这一问题,本文提出基于动力学系统的状态估计算法,通过构造商梯度动力系统,使其退化的稳定平衡流形与状态估计的最小二乘解对应,然后追踪该动力学系统的轨迹从而得到原状态估计问题的解。本文从非线性动力学系统理论出发,证明了该商梯度动力学系统是渐近稳定的,从而保证了算法的收敛性。最后用IEEE14节点和IEEE118节点算例对算法进行测试,验证了该算法的有效性。
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