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文檔簡介
1、隨著電力系統(tǒng)的迅速發(fā)展，智能電網已經成為當今電網發(fā)展的一種必然趨勢，智能電網的發(fā)展在世界范圍內已經形成了共識。配電網作為將電網和用戶聯(lián)系起來的重要橋梁，其自動化水平成為衡量智能電網智能化的重要指標。但是從目前來看，由于在配電網中的實時量測數(shù)量的不足，從而無法獲得可靠的、高精度的實時數(shù)據(jù)，因此嚴重限制了配電自動化的水平。狀態(tài)估計（State Estimation，簡稱SE）作為電力系統(tǒng)中能量管理系統(tǒng)（Energy Management S
2、ystem，簡稱EMS）的重要組成部分，可以為許多高級軟件提供全面而準確的實時數(shù)據(jù)。本文在對傳統(tǒng)狀態(tài)估計算法分析的基礎上，將理論研究與仿真試驗相結合，分別探討了配電網的靜態(tài)狀態(tài)估計方法和動態(tài)狀態(tài)估計方法，主要工作有：
?。?）針對配電網靜態(tài)狀態(tài)估計的方法，本文是在基于等效支路功率變換的狀態(tài)估計算法的基礎上，應用人工神經網絡和高斯混合模型，獲得較為精確的負荷偽量測數(shù)據(jù)及其權重值，從而提高了配電網狀態(tài)估計的精度。
?。?）針
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