提出了一种电力系统多区域分布式状态估计方法，各区域估计器利用其数据采集与监视控制系统提供的量测数据进行本地状态估计，并通过平均一致性算法获取全局信息进行系统级状态估计。建立了基于拉格朗日乘子法的状态估计模型并设计了基于一致性的全局信息交换协议，给出了多区域分布式状态估计算法的实现流程。通过IEEE 14节点和118节点系统中的仿真算例验证了所提方法的正确性和有效性，并就估计精度和计算效率与现有状态估计方法进行了比较。仿真结果表明分布式状态估计方法可有效提高集中式状态估计系统的计算效率及可靠性，适用于结构更加复杂、量测数据体量更大电网的状态估计。
2023-02-04 21:10:01
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多智能体平均一致性问题研究，刘杨，贾英民，本文主要针对平衡有向网络,研究多智能体的平均一致问题。我们讨论了以下五种情况的平均一致性：1) 定拓扑离散控制系统 2) 变拓扑离�
2022-10-11 09:29:11
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针对已有基于Sigma 点信息滤波的分布式滤波算法, 其性能易受参数影响而导致应用范围受限的问题, 以容积卡尔曼滤波(CKF) 为基础, 利用信息滤波和平均一致性理论提出一种分布式CKF 算法. 该算法在保持分布式滤波优良特性(即可扩展性和对节点故障强鲁棒性) 的同时, 兼具CKF 的高滤波精度和强稳定性. 仿真结果表明了所提出算法的有效性, 与分布式Unscented 卡尔曼滤波(UKF) 算法相比, 该算法显著提高了目标跟踪的精度和稳定性.
2021-12-27 18:38:58
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