典型文献
基于最大似然集合滤波器的电力系统状态估计方法
文献摘要：
最大似然集合滤波器(Maximum likelihood ensemble filter,MLEF)是一种基于集合的确定性滤波方法.利用最大似然法对非线性目标函数进行优化,并利用低维集合空间对函数进行Hessian预处理.提出将MLEF在电力系统状态估计中进行应用研究,主要将MLEF方法引入电力系统中,并分别基于3节点和68节点测试系统进行仿真.该两个系统在以往研究中都被用来解决未定义导数的不连续问题.与以往研究中基于梯度的方法不同,该方法除了需要梯度外,还需引入Hessian信息,同时在其基础上分析了滤波器针对所提问题的性能并给出了结果.算例结果表明,该方法可以获得较好的估计收敛性.
文献关键词：
电力系统;动态估计;系统测量;最大似然集合滤波
中图分类号：
作者姓名：
施永豪;董志诚
作者机构：
中原工学院信息商务学院 河南郑州4500002;西藏大学 西藏拉萨850000
文献出处：
引用格式：
[1]施永豪;董志诚-.基于最大似然集合滤波器的电力系统状态估计方法)[J].计算机应用与软件,2022(09):80-86
A类：
最大似然集合滤波,MLEF
B类：
滤波器,电力系统状态估计,估计方法,Maximum,likelihood,ensemble,filter,滤波方法,最大似然法,低维,Hessian,测试系统,未定义,导数,度外,提问题,计收,收敛性,动态估计,系统测量
AB值：
0.315201
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