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
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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 <link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90274085/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90274085/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">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<span class="ff2">。</span>在传统的电力系统状态估计方法中<span class="ff3">，</span></div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">常用的是基于最小二乘<span class="ff3">（<span class="ff4">Least Square Estimation</span>，</span>简称<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">LS<span class="ff3">）</span></span>的方法<span class="ff2">。</span>然而<span class="ff3">，<span class="ff4">LS<span class="_ _1"> </span></span></span>方法对于异</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">常数据点比较敏感<span class="ff3">，</span>容易导致状态估计结果的不准确性<span class="ff2">。</span>为了解决这一问题<span class="ff3">，</span>研究者们提出了分布式</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">鲁棒电力系统状态估计方法<span class="ff3">，</span>其中一种典型的方法是分布式<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">PSSE<span class="_ _1"> </span></span>方法<span class="ff2">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">分布式<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">PSSE<span class="_ _1"> </span></span>方法是在传统的基于最小二乘的<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">PSSE<span class="_ _1"> </span></span>方法的基础上进行改进<span class="ff3">，</span>主要是通过引入鲁棒状</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">态估计器来提高状态估计的精度和鲁棒性<span class="ff2">。</span>与传统的<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">PSSE<span class="_ _1"> </span></span>方法相比<span class="ff3">，</span>分布式<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">PSSE<span class="_ _1"> </span></span>方法具有更好的</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">抗干扰能力和容错性<span class="ff2">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了验证分布式<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">PSSE<span class="_ _1"> </span></span>方法的有效性<span class="ff3">，</span>研究者们进行了数值评估<span class="ff3">，</span>并选择了<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">IEEE14<span class="ff2">、</span>IEEE118<span class="_ _1"> </span></span>和</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">4200<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">节点基准系统进行仿真实验<span class="ff2">。</span>通过利用压缩采样技术<span class="ff3">，</span>研究者们联合估计了系统的状态<span class="ff3">，</span>并将</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">结果与传统的<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">PSSE<span class="_ _1"> </span></span>方法进行了对比<span class="ff2">。</span>实验结果表明<span class="ff3">，</span>在少量区域间交换的情况下<span class="ff3">，</span>分布式<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">PSSE<span class="_ _1"> </span></span>方</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">法可以达到与传统方法相当的精度<span class="ff2">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">除了分布式<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">PSSE<span class="_ _1"> </span></span>方法<span class="ff3">，</span>还有一种局部域的分布式优化方法<span class="ff3">，</span>常应用于模型预测控制<span class="ff3">（<span class="ff4">Model </span></span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">Predictive Control<span class="ff3">，<span class="ff1">简称<span class="_ _0"> </span></span></span>MPC<span class="ff3">）<span class="ff1">和网络流问题<span class="ff2">。</span>该方法通过高效的通信机制</span>，<span class="ff1">使每个节点只需</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">知道变量的一部分<span class="ff3">，</span>而不是整个向量<span class="ff3">，</span>从而提高了沟通效率<span class="ff2">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在局部域的分布式优化方法中<span class="ff3">，</span>通信高效的分布式算法被广泛使用<span class="ff2">。</span>该算法通过找到一个向量<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">x<span class="ff3">，</span></span>使</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">所有函数的总和最小化来实现优化<span class="ff2">。</span>同时<span class="ff3">，</span>假设函数之间存在相交的局部域<span class="ff3">，</span>即每个函数只依赖于变</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">量的一些组成部分<span class="ff2">。</span>通过这种方式<span class="ff3">，</span>可以减少节点之间的通信量<span class="ff3">，</span>进一步提高了算法的效率<span class="ff2">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了验证通信高效的分布式算法的有效性<span class="ff3">，</span>研究者们将其应用于分布式模型预测控制和网络流问题<span class="ff3">，</span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">并与现有的最先进算法进行了对比<span class="ff2">。</span>实验结果表明<span class="ff3">，</span>提出的算法在大型网络上需要更少的通信量来实</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">现收敛<span class="ff3">，</span>具有更高的效率<span class="ff2">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">综上所述<span class="ff3">，</span>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<span class="ff2">。</span>分</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">布式<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">PSSE<span class="_ _1"> </span></span>方法通过引入鲁棒状态估计器<span class="ff3">，</span>提高了状态估计的精度和鲁棒性<span class="ff2">。</span>而通信高效的分布式算</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">法通过减少节点之间的通信量<span class="ff3">，</span>进一步提高了优化算法的效率<span class="ff2">。</span>这些方法在电力系统领域具有重要的</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">应用价值<span class="ff3">，</span>可以为电力系统的运行和管理提供有力的支持<span class="ff2">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>