针对目前电力系统状态估计主要采用的扩展卡尔曼滤波(EKF)存在鲁棒性差，精确度被非线性程度制约大等缺点，提出一种电力系统的计算线性方法――求积分卡尔曼滤波(QKF)进行电力系统的状态估计，该算法从统计线性回归的角度，运用高斯-厄米特积分点，使得估计精确度大幅提高，并且引入精确度高，全网实时同步的同步相量测量单元(PMU)数据，成熟性好，技术成熟的SCADA数据进行混合量测。仿真结果表明，QKF法比EKF法具有更高的计算精确度，PMU数据的引入又进一步提高了电力系统状态估计的性能。基于混合量测的QKF法状态

LG软件，触摸屏软件pmu，利于上传下传。功能较好

LS产电触摸屏编程软件PMU-EditorV231Eng(07-7-20)

带有 PMU（相量测量单元）的电力系统状态估计使用带有 PMU 的 WLS 来估计系统的电压幅度和角度。 该代码还比较了使用 Newton Raphson 方法获得的状态的值。

行业制造-电动装置-一种基于PMU数据的电网动态可观方法.zip

ADI推出AD5522业界首款四通道参数测量单元（PMU）。AD5522采用小型12 mm × 12 mm TQFP封装包含4个独立的通道。其中每个通道都包含用于5 uA，20 uA，200 uA和2 mA 电流检测范围的内置电阻器。另外，每个通道可扩大电流检测范围，使用一只外部检测电阻器能使设计工程师检测高达64 mA 电流，或者使用外部缓冲器可检测更大的电流。该器件具有可扩展和可偏移的22.5 V 输出电压范围，从而可提高设计灵活性。芯片内部提供20个16 bit 数模转换器（DAC）用于施加电压设置、箝位和比较器限幅。 　　这种PMU无需性能折衷，从而允许设计工程师精密施加电压和测量

在本次提交中，我们演示了如何在 MATLAB 中处理和清理存储在 Excel 工作表中、以多种格式和多种采样率存储的时间序列数据。 我们从使用“导入工具”从 Excel 表格导入数据开始。 接下来，我们关注如何准备数据以转换为“时间表”数据类型。 我们进一步深入研究了时间表可用的预处理功能，包括将数据集同步到公共时间参考、评估数据质量以及处理重复和缺失数据。 最后，我们显示了变量与行时间的堆叠图。

PMU在电力系统中的运用.pdf

基于PMU数据的电力系统状态估计研究综述.pdf

PMU 在不到几秒钟的时间内检测到故障，它还以数字形式提供与电压和电流值同步的时间，并提供数据中心本地矢量 (PDC)。 当停电等大规模扰动发生时，对电力系统退化采取保护和控制措施，使系统恢复到正常状态，将扰动的影响降到最低。 系统广域测量 (WAMS) 现在正在成为监视和控制电力系统运行的时代。 通过与矢量同步的频率和监视方法来测量频率，该矢量和同步技术用于测量速度和通信时间传输全球定位系统（GPS）的系统。 所提出的方法已在总线系统 IEEE-9 中使用 Matlab Simulink 模型进行了验证。