| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 课题背景及研究意义 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.4 本文研究工作 | 第15页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 电力系统状态估计算法 | 第17-28页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 静态状态估计算法 | 第17-20页 |
| 2.2.1 加权最小二乘法 | 第18-20页 |
| 2.3 预测辅助状态估计算法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 卡尔曼滤波 | 第20-22页 |
| 2.3.2 扩展卡尔曼滤波 | 第22-23页 |
| 2.4 电力系统模型描述 | 第23-26页 |
| 2.4.1 电力系统等值电路 | 第23-24页 |
| 2.4.2 模型量测雅可比矩阵 | 第24-26页 |
| 2.5 电力系统状态估计算法性能指标 | 第26-27页 |
| 2.6 小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于SCADA量测的鲁棒预测辅助状态估计 | 第28-42页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 鲁棒预测辅助状态估计思路 | 第28页 |
| 3.3 异常值辨识方法—映射统计 | 第28-30页 |
| 3.4 鲁棒算法—GM-EKF | 第30-34页 |
| 3.4.1 线性回归框架构建 | 第30页 |
| 3.4.2 异常值辨识 | 第30-31页 |
| 3.4.3 鲁棒预白噪声化 | 第31页 |
| 3.4.4 鲁棒滤波 | 第31-34页 |
| 3.5 仿真实验及结果分析 | 第34-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于SCADA/PMU混合量测的鲁棒预测辅助状态估计 | 第42-61页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 同步相量量测装置简介 | 第42-43页 |
| 4.3 量测特性及匹配 | 第43-45页 |
| 4.3.1 PMU量测特性 | 第43-44页 |
| 4.3.2 混合量测匹配 | 第44-45页 |
| 4.4 计及混合量测的鲁棒预测辅助状态估计方法 | 第45-52页 |
| 4.4.1 非线性估计方法 | 第46-49页 |
| 4.4.2 线性估计方法 | 第49-52页 |
| 4.5 实验仿真 | 第52-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 总结与展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及研究成果 | 第69页 |