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上传时间: 2022-03-13 18:38:17
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稳健的电力系统状态估计器对于监控应用至关重要。 根据我们的经验,我们发现使用投影统计的鲁棒广义最大似然(GM)估计是文献中最好的方法之一。 它对多个交互和一致的不良数据、不良杠杆点、不良零注入以及某些类型的网络攻击具有鲁棒性。 此外,其计算效率高,适合在线应用。 除了 GM 估计器的良好击穿点外,它在高斯或其他厚尾非高斯测量噪声下具有很高的统计效率。 使用 SCADA 测量的 GM 估计器的原始版本是由 Mili 和他的同事在 1996 年提出的 [1]。 通过在 [R2] 中使用 Givens 旋转增强了其数值稳定性。 在 [R3] 中,GM 估计器被扩展为同时估计变压器抽头位置和系统状态。 错误的零注射也得到了解决。 在 [R4] 中,提出了 GM 估计器来处理动态状态估计中的创新和观察异常值以及测量损失。 在这里,我们想与所有研究人员分享 GM 估计器的 Matlab 代码。 我们还