声明
变量注释表
1 绪 论
1.1 配电系统状态估计的研究背景和意义( Background and significance of distribution system state estimation)
1.2 配电系统状态估计的研究现状(Research statues of distribution system status estimation)
1.3 论文主要研究内容(Main research contents)
2 配电系统动态状态估计模型与算法
2.1 配电系统动态状态估计模型(Dynamic state estimation model of distribution system)
2.2 分布式电源动态模型(Dynamic model of distributed generation)
2.3 卡尔曼滤波算法基本原理( Basic principle of Kalman filter algorithm)
2.4 本章小结(Summery)
3 基于映射统计的自适应抗差无迹卡尔曼滤波的配电系统动态状态估计
3.1 引言(Introduction)
3.2 无迹卡尔曼滤波的基本原理(Basic principle of UKF algorithm)
3.3 UKF与EKF在配电系统中的性能比较(Performance comparison between UKF and EKF in distribution system)
3.4 自适应抗差无迹卡尔曼滤波模型( Adaptive robust unscented Kalman filter model)
3.5 PS-ARUKF 算法与 UKF 算法的性能比较( Performance comparison between PS-ARUKF algorithm and UKF algorithm)
3.6 本章小结(Summery)
4 基于SCADA/PMU混合量测的配电系统动态状态估计
4.1 引言(Introduction)
4.2 SCADA/PMU混合量测模型(SCADA/PMU hybrid measurement model)
4.3 SCADA/PMU 混合量测与 SCADA 量测的性能比较( Performance comparison between SCADA/PMU hybrid
4.4 本章小结(Summery)
5 总结与展望
5.1 主要结论(Main conclusion)
5.2 工作展望(Work prospect)
参考文献
作者简历
致谢
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山东科技大学;