分布式鲁棒电力系统状态估计 源代码，代码按照高水平文章复现分布式PSSE方法它利用了传统的基于最小二乘的PSSE，并提供了一个鲁棒状态估计器 通过利用压缩采样，联合估计状态在IEEE14、IEEE
JigZfULvAU590.45KB需要积分:1资源文件列表:
分布式鲁棒电力系.zip 大约有19个文件 
1.jpg 50.09KB - 2.jpg 71.24KB
- 3.jpg 102KB
- 4.jpg 83.33KB
- 5.jpg 69.8KB
- 6.jpg 42.94KB
- 7.jpg 62.47KB
- 8.jpg 66.6KB
- 9.jpg 46.04KB
- 分布式电力系统状态估计是电力系统领.doc 1.76KB
- 分布式鲁棒电力系统状态估计摘要.doc 1.73KB
- 分布式鲁棒电力系统状态估计是当前电力系统研.txt 1.83KB
- 分布式鲁棒电力系统状态估计深入分析与.txt 2.22KB
- 分布式鲁棒电力系统状态估计深入探索与实践.txt 2.18KB
- 分布式鲁棒电力系统状态估计深入源代码解析随着技术.html 13.26KB
- 分布式鲁棒电力系统状态估计源.html 12.32KB
- 分布式鲁棒电力系统状态估计源代.html 13.18KB
- 分布式鲁棒电力系统状态估计源代码分析引言.txt 2.46KB
- 分布式鲁棒电力系统状态估计源代码解析与.txt 1.69KB
资源介绍:
分布式鲁棒电力系统状态估计 源代码，代码按照高水平文章复现 分布式PSSE方法它利用了传统的基于最小二乘的PSSE，并提供了一个鲁棒状态估计器。 通过利用压缩采样，联合估计状态在IEEE14、IEEE118和4200节点基准上对新算法进行了数值评估。 仿真结果表明，在少量区域间交的情况下，可以达到所能达到的精度。 相量测量单元;SCADA测量;互联状态估计 局部域的分布式优化:MPC和网络流中的应用 通信高效的分布式算法，它找到一个向量x，使所有函数的总和最小化。 我们额外假设函数有相交的局部域，即每个函数只依赖于变量的一些组成部分。 因此，每个节点需要的是只知道x的一些分量，而不是整个向量。 这可以提高沟通效率。 我们将我们的算法应用于分布式模型预测控制(D-MPC)和网络流问题，并通过在大型网络上的实验表明，提出的算法比现有的最先进的算法需要更少的通信来收敛。 指标项分布算法、交替方向乘子法(ADMM)、模型预测控制
分布式电力系统状态估计是电力系统领域的热门研究方向之一。在传统的电力系统状态估计方法中，
常用的是基于最小二乘（Least Square Estimation，简称 LS）的方法。然而，LS 方法对于异
常数据点比较敏感，容易导致状态估计结果的不准确性。为了解决这一问题，研究者们提出了分布式
鲁棒电力系统状态估计方法，其中一种典型的方法是分布式 PSSE 方法。
分布式 PSSE 方法是在传统的基于最小二乘的 PSSE 方法的基础上进行改进，主要是通过引入鲁棒状
态估计器来提高状态估计的精度和鲁棒性。与传统的 PSSE 方法相比，分布式 PSSE 方法具有更好的
抗干扰能力和容错性。
为了验证分布式 PSSE 方法的有效性，研究者们进行了数值评估，并选择了 IEEE14、IEEE118 和
4200 节点基准系统进行仿真实验。通过利用压缩采样技术，研究者们联合估计了系统的状态，并将
结果与传统的 PSSE 方法进行了对比。实验结果表明，在少量区域间交换的情况下，分布式 PSSE 方
法可以达到与传统方法相当的精度。
除了分布式 PSSE 方法，还有一种局部域的分布式优化方法，常应用于模型预测控制（Model
Predictive Control，简称 MPC）和网络流问题。该方法通过高效的通信机制，使每个节点只需
知道变量的一部分，而不是整个向量，从而提高了沟通效率。
在局部域的分布式优化方法中，通信高效的分布式算法被广泛使用。该算法通过找到一个向量 x，使
所有函数的总和最小化来实现优化。同时，假设函数之间存在相交的局部域，即每个函数只依赖于变
量的一些组成部分。通过这种方式，可以减少节点之间的通信量，进一步提高了算法的效率。
为了验证通信高效的分布式算法的有效性，研究者们将其应用于分布式模型预测控制和网络流问题，
并与现有的最先进算法进行了对比。实验结果表明，提出的算法在大型网络上需要更少的通信量来实
现收敛，具有更高的效率。
综上所述，分布式电力系统状态估计和局部域的分布式优化是电力系统领域的两个重要研究方向。分
布式 PSSE 方法通过引入鲁棒状态估计器，提高了状态估计的精度和鲁棒性。而通信高效的分布式算
法通过减少节点之间的通信量，进一步提高了优化算法的效率。这些方法在电力系统领域具有重要的
应用价值，可以为电力系统的运行和管理提供有力的支持。