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电力系统状态估计的matlab分时代码。

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简介：
该研究利用MATPOWER构建的IEEE14总线电力系统数据集，用于开发MATLAB分时代码，以实现电力系统状态估计。该数据集包含多种类型的测量值，这些测量值被用作输入，以及所有14条总线上电压的大小和总线尺寸，这些都作为状态变量。相关论文已发表在《国际电力与能源系统杂志》上。为了方便访问，数据集和源代码的链接位于下方，请注意部分文件尚未完成上传。建议仔细阅读本文档以充分理解该代码的功能。GM-Estimator的MATLAB代码来源于以下链接，如果您使用了该算法，请务必在引用中提及并参考该论文。请将此工作以参考文献格式@article{BHUSAL2021106806, title={基于深度学习的实时电力系统状态估计的综合方法}, journal={InternationalElectricandPowerSystems}, volume={129}, pages={106806}, year={2021},}进行引用。

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  • MATLAB分时代码-电力系统状态估计（Power System State Estimation）
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    本项目采用MATLAB编写，实现电力系统的状态估计。通过实时数据处理和分析，优化电网运行监控与管理，保障电力系统安全稳定。 这是使用MATPOWER生成的IEEE14总线系统的数据集。它包括各种测量（作为输入）和电压以及所有14条总线的状态大小。该论文已发表在《国际电力与能源系统杂志》上，并且标题为“基于深度学习的实时电力系统状态估计的综合方法”，卷号为129，页码为106806，出版年份是2021年。 GM-Estimator的MATLAB代码可以从相关文献中获得。如果使用了GM-Estimator，请按照论文中的引用格式进行引用。
     
  • 分布式电力系统的状态估计.pdf
    优质
    本文探讨了分布式电力系统中状态估计的方法与技术，分析了其在提高电网稳定性、效率和可靠性方面的重要作用。 分布式电力系统状态估计在电网调度、控制及安全评估方面至关重要。它为电网运行提供了实时准确的电力系统状态信息，在不良数据检测、提升系统的可观测性与量测量配置，以及新技术的应用等方面发挥着关键作用。 该技术通过收集包括电压、电流和功率在内的各种测量信息，并运用数学模型和计算方法来估算当前电网的工作状况。随着电子计算机及软件行业的进步，这一过程已从传统的经验调度转变为现代的分析型调度方式。 在分布式电力系统中，常用的算法是加权最小二乘法（一种优化技术），通过最小化误差平方和找到最佳函数匹配点，在曲线拟合等领域有广泛应用。该方法为电网量测提供了重要支持，并对建立和完善电力系统的数学模型至关重要。 随着电网规模与复杂性的增加，状态估计的要求也日益提高。例如，调度中心需要详细系统模型来监控运行参数，而数据采集速度和处理能力的矛盾成为研究重点。快速、全面且准确的状态评估是实现这一目标的关键因素。 分布式电力系统状态估计的研究领域涵盖多个方面：如二次准则与非二次准则的选择问题、参数估算挑战、病态方程求解难题及带约束条件下的最优估计等，这些都直接关系到实际操作和管理中的变压器抽头变化以及FACTS控制元件的网络结构调整等问题。 技术应用层面主要采用两类算法。一种是基于数据分析预测状态值，并迭代优化以达到最佳估算；另一种则通过构建非线性方程组并逐次逼近求解，获得准确的状态量估计结果。具体包括基本加权最小乘法、快速分解方法和卡尔曼滤波等技术。 分布式电力系统状态估算是现代电网技术发展的产物，在保障安全稳定运行方面具有重要作用，并在自动化及智能化发展中扮演着越来越重要的角色。
     
  • 基于MATLAB的电力系统状态估计算法
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    本研究探讨了在电力系统中应用MATLAB进行状态估计的方法，提出了一种高效的算法，以提高电网运行的安全性和经济性。 状态估计算法的MATLAB版本包含了一个详细的readme文件，其中详细说明了使用方法和步骤。用户可以输入自己的bus阵列、line阵列等相关数据到专门提供的txt文件中，从而进行状态估计。
     
  • 基于MATLAB的电力系统状态估计算法
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一种先进的电力系统状态估计算法，旨在提高电网运行的安全性和效率。通过精确的状态估计，该算法能够有效处理大规模电力系统的复杂性，并优化资源配置与维护策略。 状态估计算法在MATLAB中有详细的readme文件指导使用方法和步骤。用户可以通过输入自己的bus阵列和line阵列等数据来进行状态估计。
     
  • 基于MATLAB的电力系统状态估计算法
    优质
    本研究利用MATLAB平台，开发了一种高效的电力系统状态估计算法。通过优化算法性能，提高了电力系统的运行效率与稳定性。 状态估计算法 MATLAB 包含一个详细的 readme 文件，说明了使用方法和步骤。还有一个专门的 txt 文件，可以输入自己的 bus 阵列、line 阵列等数据，即可进行状态估计。
     
  • 电力系统的状态评估
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    电力系统的状态评估是指通过对电力系统各组成部分进行监测和分析，以确定其当前运行状况、健康程度以及未来发展趋势的过程。这一过程对于保障电力供应的安全性和可靠性至关重要。 关于电力系统状态估计的一本书，作者是于尔铿。
     
  • 电力系统的状态估计-最小二乘法-MATLAB
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    本项目运用MATLAB编程实现电力系统状态估计中的最小二乘算法，旨在提高电力系统的监测精度和稳定性。 p.s. 本代码已重新修改啦~ 目前还在审核中，您可通过GitHub下载重构后的代码。该代码用于电力系统状态估计（即电力网系统辨识），采用最小二乘法，并使用matlab实现。IEEE30节点的电力网数据以txt文件形式提供，导入其他电力网数据时，请按照txt文档内的格式保存或直接修改m文件中的相关代码。重构后的数据显示在oStateEstimation.txt文件内。
     
  • 电力系统的状态估计——于尔铿
    优质
    《电力系统的状态估计》是由于尔铿编著的专业书籍，主要探讨了如何利用量测数据准确评估电力系统运行状态的方法和技术。 推荐一本关于电力系统状态估计的经典书籍，内容讲解非常清晰。
     
  • 分布式鲁棒的电力系统状态估计.rar
    优质
    本研究探讨了一种新的分布式鲁棒方法来提高电力系统的状态估计精度和可靠性。该方法利用先进的算法和技术，有效应对不确定性因素对电网的影响，确保电力网络稳定运行。 电力系统状态估计（PSSE）在能源市场放松管制、可再生能源普及以及先进的计量能力和态势感知需求的背景下变得至关重要。然而，由于互连网络复杂性高、实时监控中的通信瓶颈问题、区域披露政策及可靠性考虑等因素，实现集中式的估计算法实际上难以实施。在这种情况下，分布式电力系统状态估计方法在统一和系统的框架下成为必要选择。 本段落提出了一种基于乘子的交替方向算法，并利用现有PSSE求解器来构建新的解决方案。该算法不仅尊重隐私策略、减少通信负载，而且即使没有局部可观测性的情况下也能保证收敛到集中估计算法的结果。除了传统的最小二乘方法外，此分散框架还可以支持鲁棒状态估计器。 通过与压缩采样进展的联系，该鲁棒状态估计共同实现了对系统状态和损坏测量数据的同时识别。采用IEEE 14、118总线以及4200总线基准进行数值评估后发现，新算法在少量区域间交换的情况下能达到较高的精度，并且优于最大残差测试。 此外，文章还详细介绍了乘数交替方向法的应用、不良数据的识别方法（包括Huber函数和相量测量单元PMU及SCADA测量）以及互联状态估计。文中系统地处理了分布状态估计算法与鲁棒状态估计算法，并且提出的算法放弃了局部可观测性要求，同时保持向后兼容性。 通过在相邻区域间进行少量的数据交换，本地控制中心可以获得其负责部分互连网络的高精度估算结果，并能够识别（非）有意损坏的数据。新的框架涵盖了PSSE问题的各种重要修改，例如零注入总线和操作限制等约束条件。