基于卡尔曼滤波的电力系统动态状态估计算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·电力系统状态估计的历史 | 第9-10页 |
| ·电力系统状态估计的作用 | 第10-12页 |
| ·状态估计的研究现状 | 第12-16页 |
| ·状态估计器的估计准则 | 第12-13页 |
| ·电力系统静态状态估计研究现状 | 第13-15页 |
| ·电力系统动态状态估计研究现状 | 第15-16页 |
| ·电力系统状态估计的意义 | 第16-17页 |
| ·本文所作工作 | 第17-19页 |
| 第二章 卡尔曼滤波理论基础 | 第19-30页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·卡尔曼滤波问题 | 第20-21页 |
| ·卡尔曼滤波的基本方程 | 第21-26页 |
| ·卡尔曼最优滤波 | 第21-22页 |
| ·最优增益阵 | 第22-23页 |
| ·滤波估计误差及误差协方差 | 第23-25页 |
| ·误差协方差阵及最优增益阵计算公式的变形 | 第25-26页 |
| ·扩展卡尔曼滤波 | 第26-28页 |
| ·扩展卡尔曼滤波的推导 | 第26-28页 |
| ·扩展卡尔曼滤波的缺点 | 第28页 |
| ·小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于卡尔曼滤波的电力系统状态估计 | 第30-48页 |
| ·逐次型卡尔曼滤波静态状态估计算法 | 第30-31页 |
| ·动态状态估计传统EKF算法 | 第31-36页 |
| ·传统EKF算法的数学模型 | 第31页 |
| ·电力系统状态方程的参数辨识 | 第31-32页 |
| ·电力系统动态状态估计方程 | 第32-34页 |
| ·异常情况对动态状态估计的影响 | 第34-36页 |
| ·改进的动态状态估计算法 | 第36-41页 |
| ·自适应预报动态状态估计 | 第36-37页 |
| ·计入非线性的卡尔曼滤波法 | 第37-38页 |
| ·鲁棒动态状态估计算法 | 第38-39页 |
| ·基于ANN母线负荷预测的动态估计法 | 第39-40页 |
| ·其他的一些改进方法 | 第40-41页 |
| ·算例 | 第41-46页 |
| ·算例概要 | 第41-42页 |
| ·性能指标 | 第42-43页 |
| ·仿真结果 | 第43-46页 |
| ·小结 | 第46-48页 |
| 第四章 自适应原理动态状态估计算法 | 第48-76页 |
| ·算法原理、模型、基本公式 | 第48-51页 |
| ·算法原理 | 第48-49页 |
| ·数学模型 | 第49-50页 |
| ·算法的基本公式 | 第50-51页 |
| ·算法的自适应性 | 第51-54页 |
| ·自适应滤波原理 | 第51-52页 |
| ·状态转移矩阵的修正 | 第52-53页 |
| ·时变噪声统计估计器 | 第53-54页 |
| ·算法的改进 | 第54-59页 |
| ·算法初值的选取 | 第54-57页 |
| ·矩阵稀疏技术 | 第57-59页 |
| ·算法的计算步骤 | 第59-68页 |
| ·卡尔曼滤波器的计算步骤 | 第59-62页 |
| ·模型参数估计和噪声估计的计算步骤 | 第62-64页 |
| ·状态转移矩阵初值的计算步骤 | 第64页 |
| ·整个算法的计算步骤 | 第64-68页 |
| ·算例仿真 | 第68-76页 |
| ·算例概要 | 第68页 |
| ·仿真结果及分析 | 第68-76页 |
| 结论 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 工读硕士学位期间发表的论文 | 第84-85页 |
| 附录A | 第85-86页 |
