【摘 要】
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文中提出了一种基于分块QR分解的状态估计方法.该方法把虚拟测量处理为等式约束 ,避免了由于权因子分散而导致的数值病态问题.在每次迭代中,通过对两个分块矩阵的QR 分解和一
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文中提出了一种基于分块QR分解的状态估计方法.该方法把虚拟测量处理为等式约束 ,避免了由于权因子分散而导致的数值病态问题.在每次迭代中,通过对两个分块矩阵的QR 分解和一个稀疏三角线性方程组的求解,实现了系数矩阵的三角分解.与带有约束的正规方程(NE/C)法相比,不但消除了Jacobian矩阵叉乘造成的信息损失,而且保证了分解的数值稳定性.稀疏QR分解采用了基于Givens变换的方法并利用最小度列排序和变主元消元策略,减少注入元素的数目,提高了状态估计的计算效率.试验系统的仿真结果表明了该方法具有良好的数
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