发输配全局状态估计

为了弥补传统状态估计中发输电系统和配电系统相互独立的局限性,提出了发输配全局状态估计这一新课题。它以全局电力系统为研究对象,能估计出一体化的发输配全局电力系统状态。建立了数学模型,构造了全局状态估计主从分裂法,自然地将规模庞大的全局状态估计问题分解成发输电估计和一系列小规模的配电估计子问题,发输电和配电可以采用不同的估计算法,能支持在线分布式计算。理论分析和数值试验结果均表明新方法具有良好的计算性能,能满足全局状态估计的要求。     

基于MAS的配电网三相状态估计

为了探索建立配电快速仿真与模拟(DFSM)并行分布式计算环境的有效方法,将Agent和多Agent系统(MAS)的理论和方法应用于DFSM的研究;并以基于支路电流的配电网三相状态估计(DSE)为具体的研究对象,提出了Agent的八元素实现结构描述框架;详细阐述了配电网的分割方法和有偏序关系的配电子网状态估计迭代计算算法;设计并实现了基于MAS的DSE并行分布式计算环境(masDSE).算例分析表明:在实验系统中,masDSE可以使计算效率至少提高50%.     

一种参数不确定性系统的鲁棒状态估计方法

研究具有时变和模有界的参数不确定性系统的状态估计问题。针对目前鲁棒状态估计中不确定性参数仅出现于状态矩阵和输出矩阵的问题，介绍了一种系统状态方程和输出方程的所有矩阵中都含有不确定性参数的状态估计算法。该算法通过求解两个代数Riccati方程的正定解，得到了使得估计过程二次稳定的状态估计器。此算法不但经过了理论证明，而且具体的仿真试验也表明了设计方法的有效性和可行性。     

一种配电自动化系统状态操作评价方法

随着智能配电网的发展,配电自动化系统投运日益增加,迫切需要对配电自动化系统的状态操作情况进行综合评价。研究在建立配电自动化系统状态操作评价分层指标体系的基础上,首先对指标数据进行聚类分析,以训练决策树指标分类器,便于自动分析状态操作情况的不同类别模式。然后对各指标应用熵权法进行赋权,利用该加权结果和指标数据构造综合评价的训练样本集。最后运用多元回归算法学习建立每类模式下配电自动化系统状态操作的评估模型。实验结果表明,采用上述方法构建的评价模型能较客观反映配电自动化系统在相应时间断面的综合状态操作水平,且比传统神经网络模型准确度更高,可为配电自动化系统的运行管理提供有效评价手段和决策依据。     

移动卫星通信系统组合姿态估计算法

针对宽带移动卫星通信系统传感器直接融合姿态估计算法易受外界因素干扰、估算误差难以校正的问题,提出了一种移动卫星通信系统组合姿态估计算法。该算法以移动卫星地球站载体的位置误差、速度误差和姿态误差为系统状态量,建立了9状态的组合导航姿态估计模型;通过使用GPS航向角辅助观测解决了组合姿态估计算法航向角可观性弱、姿态角估计值易发散的问题;通过将转弯判断规则和Sage-Husa自适应控制算法进行融合,降低了GPS航向角测量误差对姿态估计的影响,提高了组合姿态估计算法的精度。实验结果表明:移动卫星通信系统组合姿态估计算法计算简单、实时性好,姿态估计精度优于传感器直接融合算法,其姿态估计误差可控制在±0.5°以内,最小均方误差值小于0.4,满足低成本宽带移动卫星通信波束对准要求。     

在线快速抑噪的自适应强跟踪滤波算法

针对强跟踪滤波算法对系统时变噪声缺乏自适应能力,导致系统状态估计精度较低的问题,提出一种可以在线估计噪声协方差阵的快速抑噪自适应强跟踪滤波算法,该算法可以抑制噪声对系统状态估计的影响,使系统状态估计迅速收敛到真实值附近.仿真实验对比了强跟踪滤波算法和快速抑噪自适应强跟踪滤波算法在噪声变化环境下的性能,结果表明：快速抑噪...     

带等式状态约束的集合卡尔曼滤波算法

对含等式状态约束的非线性系统状态估计问题,本文考虑将集合卡尔曼滤波算法与估计投影方法结合,分别对每个状态粒子和加权平均后的状态估计向量使用估计投影方法,得到两种新的带约束的状态估计算法. 实验表明,与粒子滤波和不带约束的集合卡尔曼滤波相比,新算法的估计精度有所提高     

基于平方根容积卡尔曼滤波的永磁同步电机状态估计

针对使用容积卡尔曼滤波算法(Cubature Kalman Filter, CKF)在复杂非线性状态估计时存在的误差较大、运算速度慢等问题,引入一款改进后的平方根容积卡尔曼滤波算法(Square-Root Cubature Kalman Filter, SRCKF)。建立非线性系统线性化模型和电机数学模型,引入SRCKF实现对转速和转子位置的状态估计,在Matlab/Simulink环境下对SRCKF和CKF两种算法进行仿真。结果表明：平方根容积卡尔曼滤波大大降低了电机在状态估计时的运行速度和估计误差,提高了估计精度,系统更加稳定。     

基于粒子滤波的分布式智能故障诊断系统研究

针对传统故障诊断系统硬件结构以及故障识别算法过于复杂的问题,提出并研究了一种基于粒子滤波的分布式智能故障诊断系统.该系统采用ZigBee无线传感网络实现系统分布式多变量参数的实时采集,基于粒子滤波算法在线处理各变量数据,并基于简易模式识别算法获得系统真实状态的准确估计,实现系统故障的智能诊断与故障预示.智能故障诊断系统由ZigBee无线传感数据采集网络、粒子滤波算法、系统状态模型和故障模式识别四部分构成.粒子滤波算法基于粒子序贯重要性重采样和蒙特卡洛方法对传感器采集数据滤波,抑制或消除干扰及显著性误差对系统状态估计的影响,可避免粒子退化.故障模式识别就是求取与粒子滤波输出的系统状态估计曲线残差之和最小的系统状态模型.智能故障诊断系统的实现和实例实验结果表明该系统能实现对象的远程监测、对象状态的精确估计、对象故障的准确诊断,拓宽了分布式传感网络的应用范围,并具有成本低、可靠性高、实时性好和易实现的优点.     

基于区间卡尔曼滤波的多传感器信息融合

目标运行建模过程中,存在系统参数不确定的情形．将基于标准卡尔曼滤波的多传感器信息融合算法由系统参数确定的情形推广至参数不确定的情形,给出了基于区间卡尔曼滤波的多传感器信息融合算法,解决了系统参数不确定情形下系统状态估计的融合问题．给出的状态估计不再是目标的状态点估计,而是目标状态的区间估计．     

非线性随机离散系统状态估值问题的测度变换

本文讨论非线性随机离散系统状态估值问题的测度变换，推得系统的状态对于观测的条件分布律．当状态过程具有马氏性时，还给出滤波的条件分布律的递推格式．     

基于深度神经网络-近似线性网络混合模型的电力系统状态估计方法

为提高电力系统实时状态估计的精度和计算效率,解决电网电压波动频发、潮流分布的不确定性剧增等问题,通过提出一种基于深度神经网络和近似线性网络模型的电力系统状态估计方法,研究了其在电网的应用。该方法将混合系统量测数据通过粒子滤波算法得到样本集,利用训练样本训练所提出的混合神经网络模型,最后将测试样本输入已建立的模型中获得系统状态的估计结果。通过IEEE118节点系统进行的负载数据仿真实验表明：基于混合神经网络模型的电力系统状态估计方法不仅能快速进行海量数据训练,还能有效避免过拟合;在实时状态估计的精度和计算效率方面相较于高斯-牛顿法均有提高。可见所提方法在电力系统实时状态估计方面具有一定的应用价值。     

一种新的自适应状态观测器设计方法

利用模糊系统的径向高斯函数网络对一类非线性变系统的状态进行了估计。给出了一种递阶自组织在线学习算法，提出了非线性时变系统的自适应状态观测器，并对其结构及特征进行了讨论。仿真结果表明这种自适应状态观测器能很好地观测系统的状态。     

一种高精度自适应粒子滤波算法

针对非线性非高斯系统的状态估计问题,提出一种新的高精度自适应粒子滤波算法.该算法采用有限差分扩展卡尔曼滤波器产生优选的建议分布函数,融入最新量测信息,有效克服了粒子退化问题;考虑到预测误差对粒子采样效率的影响,引入系统估计和预测提供的新息差值,通过新息差值在线自适应调整采样粒子数,较好地保证了粒子采样的高效性.理论分析...     

随机经济系统分析

本文提出了随机经济系统模式,研究了随机经济系统状态的最优估计与控制问题。利用Kalman现代滤波理论导出了随机线性经济系统状态的最优估计,由Bellman动态规划原理导出了线性二次经济系统的最优控制规律。由估计定理和最优控制规律给出了随机经济系统分析的一整套算法。     

配电网集成负荷估计和状态估计

负荷估计和状态估计对于配电网的管理和控制非常重要．文中提出了一种集成的负荷估计和状态估计框架．一方面提出了一种基于连接机制的事例推理新方法(CBCBR)用于解决配电网节点负荷估计问题,分别介绍了CBCBR的原理、结构、混合学习算法和实际应用,CBCBR具有快速、增量式、自适应学习能力；另一方面提出了一种抗差状态估计方法,同时实现了结构空间和量测空间的抗差．抗差状态估计器使用CBCBR的输出作为输入的伪量测量,同时CBCBR可使用抗差估计器的输出改善其自身性能．所提集成的负荷估计和状态估计框架能有效抵御坏数据的影响,并可实现自适应性调节．使用33节点系统测试所提方法,所用节点数据来自实际系统,算例结果证明了读方法的有效性．     

信道估计误差下载波频偏对MIMO-OFDM系统性能的影响

多入多出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中,信道估计误差和载波频偏是客观存在的.为研究MIMO-OFDM系统存在信道估计误差时载波频偏对系统的影响,文中使用迫零检测和Wishart分布的近似处理,从理论上推导出了瑞利信道和莱斯信道估计误差存在下,MIMO-OFDM系统受载波频偏影响的信干噪比及其概率分布,据此推导出了信道估计误差存在时载波频偏对系统平均差错概率和中断概率的影响.仿真结果表明,当系统存在信道估计误差时,较小的载波频偏会对系统产生较大的影响.     

保留非线性三相配电网状态估计

该文提出一种基于保留非线性的三相配网状态估计算法。该算法充分利用辐射配网的特点，能够适应r／x比值较大时的情况，计及了三相不平衡，适用于由功率的实时量测和伪量测建立起的基本可观、并有部分电压量测的系统。保留了非线性二阶项，同时由于雅可比矩阵恒定，二阶项易于计算，节省了机时。理论分析和实际算例表明，该算法收敛可靠，运算速度快，内存量少，量测适用性好。