本章将介绍含有⾼斯随机变量的线性系统状态估计问题中的⼀些经典结论，包括重要的卡尔曼滤波器[2]。我们从离散时间的批量(batch)优化问题开始讨论，这可以导出随后⾮线性情况下的⼀第二章电力系统状态估计第1页，共151页。一一常规状态估计的概念常规状态估计的概念根据可获取的根据可获取的量测数据量测数据估算系统内部状态估算系统内部状态的方法。的方法。
摘要本文讨论故障系统的状态估计问题.文中给出了在故障检测滤波器误差方程基础上，利用未知输入观测器或逆系统算法，根据输出误差估计状态误差，从而得到故障系统状态的估计方状态估计基本思路：电力系统的测量量一般包括支路功率、节点注入功率、节点电压模值等；状态变量是各节点的电压模值和相角。定义测量量向量为Z,待求的系统状态量
线性网络建模和相量测量单元(PMU)简化了传统的系统状态估计(SSE)问题。现有的基于多相SSE PMU的模型是线性的，包括作为固定不变参数的接地电阻。然而，接地电阻很大程度上取决于湿度和电力系统状态估计为什么要进行状态估计？什么是状态估计？怎样进行状态估计？©版权所有网络拓扑分析SCADA状态估计调度员潮流安全分析经济调度内容提要概述网络结线分析可观测性与量测配置最
一种系统状态估计方法，用于对目标系统的状态进行估计，包括：获取目标系统的状态方程和观测方程；根据目标系统的上一时刻的协方差，对所述状态方程和观测方程进行电力系统状态估计的主要功能如下：1)根据测量量的精度(加权)和基尔霍夫定律(网络方程)按最佳估计准则进行状态估计，得到最接近于系统真实状态的最佳估计值；2)对生数据进行检测与辨识
