【摘 要】
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随着智能配电网监测技术的发展及应用,网络中大量的数据传输会造成通信信道拥堵,导致数据丢失、传输延时等网络化诱导现象,进而严重影响配电网状态估计的性能。为了提高配电网量测数据的传输效率,在网络传输过程中引入事件触发机制,在保证系统状态估计性能的前提下,尽可能减少网络中的数据传输量。针对事件触发机制的引入造成的量测信息不完整的问题,建立了基于事件触发机制的量测模型,并设计了基于事件触发机制的自适应无迹卡尔曼滤波算法。应用该算法实现了在事件触发机制下对具有非线性、过程噪声参数未知且时变的配电网的动态状态估计。基
【机 构】
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山东科技大学电气与自动化工程学院,天津大学智能电网教育部重点实验室,华北电力大学电气与电子工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51807134),山东省自然科学基金(ZR2020MF071)。
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随着智能配电网监测技术的发展及应用,网络中大量的数据传输会造成通信信道拥堵,导致数据丢失、传输延时等网络化诱导现象,进而严重影响配电网状态估计的性能。为了提高配电网量测数据的传输效率,在网络传输过程中引入事件触发机制,在保证系统状态估计性能的前提下,尽可能减少网络中的数据传输量。针对事件触发机制的引入造成的量测信息不完整的问题,建立了基于事件触发机制的量测模型,并设计了基于事件触发机制的自适应无迹卡尔曼滤波算法。应用该算法实现了在事件触发机制下对具有非线性、过程噪声参数未知且时变的配电网的动态状态估计。基
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