基于广义互相关熵卡尔曼滤波的电力系统辅助预测状态估计

目录

声明

1 绪论

1.1 引言

1.2 研究背景与意义

1.3 国内外研究现状

1.3.1 静态状态估计发展现状

1.4 本文主要研究内容

2 电力系统辅助预测状态估计模型与基础算法

2.1 引言

2.2 电力系统辅助预测状态估计数学模型

2.2.1 电力系统辅助预测状态估计的状态方程

2.2.2 电力系统辅助预测状态估计的测量方程

2.3 辅助预测状态估计基本算法

2.3.1 卡尔曼滤波算法简介

2.3.2 扩展卡尔曼滤波算法

2.4 本章小结

3 基于自适应最大互相关熵扩展卡尔曼滤波的辅助预测状态估计

3.1 引言

3.2 自适应最大互相关熵扩展卡尔曼滤波算法

3.2.1 最大互相关熵准则

3.2.2 最大互相关熵扩展卡尔曼滤波算法的推导

3.2.3 自适应更新机制

3.3 基于最大互相关熵扩展卡尔曼滤波的辅助预测状态估计

3.4 仿真验证

3.4.1 性能指标

3.4.2 算例概述

3.4.3 仿真结果与分析

3.5 本章小结

4 基于广义互相关熵无迹卡尔曼滤波的电力系统辅助预测状态估计

4.1 引言

4.2 广义互相关熵无迹卡尔曼滤波算法

4.2.1 广义互相关熵准则

4.2.2 广义互相关熵无迹卡尔曼滤波算法的推导

4.2.3 增强的广义互相关熵无迹卡尔曼滤波算法

4.3 基于增强广义互相关熵无迹卡尔曼滤波的电力系统辅助预测状态估计

4.4 仿真验证

4.4.1 算例概述

4.4.2 仿真结果与分析

4.5 本章小结

5 结论与展望

5.1 结论

5.2 展望

致 谢

攻读学位期间主要研究成果

参考文献