典型文献
计及坏数据辨识的微网群三相分布式状态估计方法
文献摘要：
为了满足微网群数据分布式管理的实际需求,微网群状态估计需要采用分布式模式.首先提出了一种分布式坏数据辨识方法,实现对微网群系统中不良数据的检测和辨识,然后提出基于增广拉格朗日交替方向非精确牛顿(augmented Lagrangian alternating direction inexact Newton,ALADIN)法的双层分布式状态估计算法.在数据交换量方面,每个分区分别进行独立的状态估计计算,分区之间仅仅通过交换相邻分区的边界耦合信息,采用共轭梯度(conjugate gradient,CG)算法更新每个分区的拉格朗日乘子,避免了信息隐私的暴露.基于5节点和21节点微网群系统的算例结果表明,所提分布式状态估计算法能够分布式辨识杠杆量测和有效处理坏数据,具有分区间信息交换少和收敛性好的特征,且能够达到集中式计算的求解精度.
文献关键词：
分布式状态估计;分布式算法;微网群;杠杆量测;坏数据辨识
中图分类号：
作者姓名：
巨云涛;于燕玲;张紫枫;林毅
作者机构：
中国农业大学信息与电气工程学院,北京100083;国网福建省电力有限公司经济技术研究院,福州350012
文献出处：
引用格式：
[1]巨云涛;于燕玲;张紫枫;林毅-.计及坏数据辨识的微网群三相分布式状态估计方法)[J].高电压技术,2022(04):1251-1263
A类：
ALADIN,杠杆量测
B类：
坏数据辨识,微网群,三相,相分布,分布式状态估计,估计方法,数据分布,分布式管理,辨识方法,群系统,不良数据,增广拉格朗日,非精确,牛顿,augmented,Lagrangian,alternating,direction,inexact,Newton,估计算法,数据交换,交换量,换相,边界耦合,共轭梯度,conjugate,gradient,CG,拉格朗日乘子,信息隐私,提分,分区间,信息交换,收敛性,集中式,分布式算法
AB值：
0.337074
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