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基于自适应差分进化算法的电力系统动态状态估计
文献摘要：
提出一种基于自适应差分进化算法的电力系统状态动态估计方法.动态估计包括预测和滤波2个阶段.在预测阶段,利用布朗双指数平滑方法预测下一个时间间隔的状态;在滤波阶段,利用预测阶段获得的预测状态,基于自适应差分进化算法对目标函数进行寻优,通过优化算法提高预测精度,从而减小状态预测的误差.仿真结果表明:所提方法具有较小的估计误差,对坏数据具有较好的抑制能力.
文献关键词：
电力系统;状态估计;差分进化算法;动态估计
中图分类号：
作者姓名：
刘慧林;范瑞明;马鑫晟;彭珑;王晨星;刘羿辰;邹红波
作者机构：
华北电力科学研究院有限责任公司,北京 100045;国网冀北电力有限公司电力科学研究院,北京100045;国家电网有限公司华北分部,北京 100053;三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌 443000
文献出处：
引用格式：
[1]刘慧林;范瑞明;马鑫晟;彭珑;王晨星;刘羿辰;邹红波-.基于自适应差分进化算法的电力系统动态状态估计)[J].电网与清洁能源,2022(12):8-14
A类：
B类：
自适应差分进化算法,电力系统,动态状态估计,动态估计,估计方法,用布,布朗,双指数,指数平滑,时间间隔,状态预测,估计误差,坏数据,抑制能力
AB值：
0.261492
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