| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 电力系统状态估计的历史 | 第9-10页 |
| 1.2 电力系统状态估计的作用 | 第10-12页 |
| 1.3 电力系统状态估计的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 电力系统静态状态估计研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 电力系统动态状态估计现状 | 第13-15页 |
| 1.4 本文所做的工作 | 第15-17页 |
| 第2章 电力系统动态状态估计模型及算法基础 | 第17-24页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 卡尔曼滤波原理 | 第17-18页 |
| 2.3 电力系统动态状态估计的数学模型 | 第18-21页 |
| 2.3.1 电力系统动态状态估计的状态方程 | 第19页 |
| 2.3.2 电力系统动态状态估计的量测方程 | 第19-21页 |
| 2.4 电力系统动态状态估计基本算法 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于无迹卡尔曼滤波的电力系统动态状态估计 | 第24-42页 |
| 3.1 UKF 理论基础 | 第24-28页 |
| 3.1.1 无迹变换 | 第24-25页 |
| 3.1.2 采样方法的介绍 | 第25-27页 |
| 3.1.3 UKF 方法的步骤 | 第27-28页 |
| 3.2 基于 UKF 的电力系统动态状态估计方法 | 第28-31页 |
| 3.2.1 算例概要 | 第29页 |
| 3.2.2 算例分析 | 第29-31页 |
| 3.3 UKF 与 EKF 电力系统动态状态估计的比较 | 第31-33页 |
| 3.3.1 算例概要 | 第31页 |
| 3.3.2 算例分析 | 第31-33页 |
| 3.4 UKF 与 CKF 电力系统动态状态估计的比较 | 第33-40页 |
| 3.4.1 Spherical-Radial Cubature 准则 | 第34-36页 |
| 3.4.2 CKF 方法的步骤 | 第36-37页 |
| 3.4.3 算例分析 | 第37-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 电力系统自适应无迹卡尔曼滤波状态估计算法 | 第42-50页 |
| 4.1 自适应无迹卡尔曼滤波的原理 | 第42-44页 |
| 4.1.1 自适应卡尔曼滤波原理 | 第42-43页 |
| 4.1.2 自适应 UKF 算法 | 第43-44页 |
| 4.1.3 AUKF 算法的计算步骤 | 第44页 |
| 4.2 算例分析 | 第44-48页 |
| 4.2.1 IEEE 57 节点测试系统 | 第45-46页 |
| 4.2.2 IEEE 118 节点测试系统 | 第46-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 结论与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 主要工作及成果 | 第50-51页 |
| 5.2 需要继续进行的研究工作 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第56-57页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
