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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1985年出版的电力系统经典专著，不容错过。

多目标，PHD状态估计matlab仿真代码

[ML] Pytorch自学实战项目其4：基于学习（RNN）算法的车辆状态估计：训练模型，推理代码，数据源

该程序介绍了一种用于多传感器的平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）算法。结合一个实例和matlab程序对算法的具体实现过程进行了讲解。从仿真图中可以看出，滤波误差不断减小，说明滤波收敛。并且单个滤波的误差小于观测数据误差，证明滤波算法有效。同时融合后的滤波误差小于单个滤波器的误差，证明融合算法有效。仿真结果表明，所提融合滤波算法能够实现有效滤波跟踪。

基于matlab语言的电力系统最小二乘法状态估计算法-毕业设计(完整版)资料.doc

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。

基于状态观测器的故障诊断方法，陈晓智，，本文给出了故障诊断的基本概念和该学科研究方法的详细分类表，从数学模型的角度介绍了基于观测器的故障诊断方法，并详细推导了失

Classification,Parameter Estimation and State Estimation An Engineering Approach Using MATLAB