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基于卡尔曼滤波的电力系统动态状态估计算法研究

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基于卡尔曼滤波的电力系统动态状态估计算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-19页
  · 电力系统状态估计的历史第9-10页
  · 电力系统状态估计的作用第10-12页
  · 状态估计的研究现状第12-16页
    · 状态估计器的估计准则第12-13页
    · 电力系统静态状态估计研究现状第13-15页
    · 电力系统动态状态估计研究现状第15-16页
  · 电力系统状态估计的意义第16-17页
  · 本文所作工作第17-19页
第二章 卡尔曼滤波理论基础第19-30页
  · 引言第19-20页
  · 卡尔曼滤波问题第20-21页
  · 卡尔曼滤波的基本方程第21-26页
    · 卡尔曼最优滤波第21-22页
    · 最优增益阵第22-23页
    · 滤波估计误差及误差协方差第23-25页
    · 误差协方差阵及最优增益阵计算公式的变形第25-26页
  · 扩展卡尔曼滤波第26-28页
    · 扩展卡尔曼滤波的推导第26-28页
    · 扩展卡尔曼滤波的缺点第28页
  · 小结第28-30页
第三章 基于卡尔曼滤波的电力系统状态估计第30-48页
  · 逐次型卡尔曼滤波静态状态估计算法第30-31页
  · 动态状态估计传统EKF算法第31-36页
    · 传统EKF算法的数学模型第31页
    · 电力系统状态方程的参数辨识第31-32页
    · 电力系统动态状态估计方程第32-34页
    · 异常情况对动态状态估计的影响第34-36页
  · 改进的动态状态估计算法第36-41页
    · 自适应预报动态状态估计第36-37页
    · 计入非线性的卡尔曼滤波法第37-38页
    · 鲁棒动态状态估计算法第38-39页
    · 基于ANN母线负荷预测的动态估计法第39-40页
    · 其他的一些改进方法第40-41页
  · 算例第41-46页
    · 算例概要第41-42页
    · 性能指标第42-43页
    · 仿真结果第43-46页
  · 小结第46-48页
第四章 自适应原理动态状态估计算法第48-76页
  · 算法原理、模型、基本公式第48-51页
    · 算法原理第48-49页
    · 数学模型第49-50页
    · 算法的基本公式第50-51页
  · 算法的自适应性第51-54页
    · 自适应滤波原理第51-52页
    · 状态转移矩阵的修正第52-53页
    · 时变噪声统计估计器第53-54页
  · 算法的改进第54-59页
    · 算法初值的选取第54-57页
    · 矩阵稀疏技术第57-59页
  · 算法的计算步骤第59-68页
    · 卡尔曼滤波器的计算步骤第59-62页
    · 模型参数估计和噪声估计的计算步骤第62-64页
    · 状态转移矩阵初值的计算步骤第64页
    · 整个算法的计算步骤第64-68页
  · 算例仿真第68-76页
    · 算例概要第68页
    · 仿真结果及分析第68-76页
结论第76-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-84页
工读硕士学位期间发表的论文第84-85页
附录A第85-86 页

本篇论文共86页,点击这进入下载页面
 
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