華電電力系統(tǒng)自動化第16講_調(diào)度自動化(2)-靜態(tài)狀態(tài)估計(編輯修改稿)
2025-06-18 17:56 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 實時數(shù)據(jù)的誤差 ?從采樣到計算機(jī)數(shù)據(jù)庫的全過程，每個環(huán)節(jié)都可能受到各種隨機(jī)干擾而產(chǎn)生誤差 ?量測值和真值總是存在差異，即誤差 ?誤差來源： ?各環(huán)節(jié)的隨機(jī)干擾 ?量測的不同時性，死區(qū)傳送， CDT不同時 North China Electric Power University page13 2021/6/15 狀態(tài)估計定義 在給定網(wǎng)絡(luò)結(jié)線、支路參數(shù)和量測系統(tǒng)的條件下，根據(jù)量測值求最優(yōu)狀態(tài)估計值 1970年 乘狀態(tài)估計算法 70年代初期， Larson和 Debs在綁那維爾電力公司展開卡爾曼逐次濾波狀態(tài)估計的研究． North China Electric Power University page14 2021/6/15 狀態(tài)估計 ???????????xxxxA V 10伏 10歐 ?哪個對？ ?一個例子 : ?(見右圖 ) ?已知電阻 10歐姆， V=， I=，確定估計電流。 North China Electric Power University page15 2021/6/15 221 . 0 5 ( ) ( 1 . 0 5 ) ( 0 . 9 8 ) m in0 . 9 8x J x x xx?? ? ? ? ? ? ?? ??狀態(tài)估計 (續(xù) ) 2 ( 1 .0 5 ) 2 ( 0 .9 8 ) 0J xxx? ? ? ? ? ? ??1 .0 5 0 .9 8? 1 .0 1 52x??? 5% 2% ? xvx r x x? ? ?? ? ?? ? ? ?最小二乘法（ LS） North China Electric Power University page16 2021/6/15 狀態(tài)估計 (續(xù) ) ?加權(quán)最小二乘算法 ※ 量測方程 vxhZvHxZ????)(?上式為線性條件下 , Z— m 1維量測矢量 ?下式為非線性條件下 ,x— n 1維狀態(tài)矢量 , v— m 1維量測誤差矢量 H— 量測矩陣（ m n） h(.) — 非線性量測函數(shù)（ m 1） North China Electric Power University page17 2021/6/15 量測方程的特點 ?方程個數(shù) m大于狀態(tài)變量的個數(shù) n ?多余 mn個方程為矛盾方程，找不到常規(guī)意義上的解，只能用擬合的方法求在某種估計意義上的解 North China Electric Power University page18 2021/6/15 最小二乘估計（ LSE） ??? )( xhZ21. ( ) ( ( ) ) ( ( ) )( ( ) )TTmiiiM in J x Z h x Z h xZ h x???? ? ? ????x??滿足上述目標(biāo)的 稱為 x的最小二乘估計值 ?對量測方程 建立目標(biāo)函數(shù)，求極小值 North China Electric Power University page19 2021/6/15 最小二乘估計示例 ?測量值： ?I==.， ?U==., ?P==. ?量測方程： ?Z1=x+v1 ?Z2=Rx+v2 ?Z3=Rx2+v3 ?狀態(tài)量 x為電流 I North China Electric Power University
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