一种基于历史数据驱动的配电网动态状态估计方法

摘要

本发明公开了一种基于历史数据驱动的配电网动态状态估计方法，该方法利用配电网的已有历史数据建立配电网状态方程，全面考虑各个状态量之间的相关性，形成非对角的状态转移矩阵，并通过基于Huber函数的参数估计得到状态转移矩阵和噪声矩阵；进而采用无迹卡尔曼滤波得到配电网的状态估计值。本发明首次针对配电网系统提出基于历史数据的动态状态估计方法，充分利用已有信息建立完整的状态预测方程，较传统的加权最小二乘法和扩展卡尔曼滤波方法在估计精度上均有所提高，且提供了较为精确的状态预测值为进一步的系统优化和控制提供参考依据。