基于扩展(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)的电力系统动态状态估计(注释完全，可直接运行)(文档加Matlab源码)

matlab 无迹卡尔曼滤波

本文深入探讨了电力系统动态状态估计的两种方法：扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。文章首先介绍了这两种滤波技术的基本原理和算法流程，接着通过实例分析和数值模拟，比较了它们在电力系统状态估计中的性能差异。此外，文章还讨论了如何根据电力系统的具体特点和需求，选择最合适的滤波方法。本文旨在为电力工程师和研究人员提供有关动态状态估计的实用指南，并推动相关领域的进一步研究和发展。适用人群：电力工程师、控制系统研究人员、卡尔曼滤波技术爱好者使用场景：电力系统状态监测、故障诊断、系统控制与优化电力系统、动态状态估计、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波

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