• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 美国卫生研究院文献>other >MMSE-based analytical estimator for uncertain power system with limited number of measurements
【2h】

MMSE-based analytical estimator for uncertain power system with limited number of measurements

机译：基于MMSE的有限数量测量的不确定电力系统分析估计器

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务，本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文，但由于OA文献来源多样且变更频繁，仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况，如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

The expected penetration of a large number of renewable distributed energy resources (DER’s) is driving next generation power systems toward uncertainties that can have a huge impact on the reliability and complexities of state estimation. Therefore, the stochastic power flow (SPF) and forecasting-aided state estimation of power systems integrating DER’s are becoming a major challenge for operation of the future grid. In this paper we propose a new state estimation method referred to as ‘mean squared estimator’ (MSE) to deal with the uncertain nature of the power system parameters. The estimator benefits from the prior study of SPF, which involves the probability density functions (PDF’s) of the system parameters. The main advantage of this estimator is based on its ability to instantaneously incorporate the dynamics of the power system. Moreover, the analytical formula of MSE expresses the mean value of the estimated parameters corrected by an additional term that takes into account the measurement of the parameters. It is shown that the proposed MSE can provide an accurate state estimation with a limited number of measurements with guaranteed convergence. MSE has been tested using IEEE 14, 30, 39 and 118 bus models for different measurement redundancies. The results have been compared to methods such as weighted least square (WLS), unscented Kalman filter (UKF) and compressive sensing-based UKF (CS-UKF). The numerical results show superior performances, especially under a limited number of measurements where WLS and UKF may lead to divergence.
机译：大量可再生分布式能源（DER's）的预期渗透正在推动下一代电力系统走向不确定性，这些不确定性会对状态估计的可靠性和复杂性产生巨大影响。因此，集成了DER的电力系统的随机潮流（SPF）和预测辅助状态估计正在成为未来电网运行的主要挑战。在本文中，我们提出了一种称为“均方估计器”（MSE）的新状态估计方法，以应对电力系统参数的不确定性。该估计器受益于SPF的先前研究，该研究涉及系统参数的概率密度函数（PDF）。该估计器的主要优点是基于其即时合并电力系统动力学的能力。此外，MSE的分析公式表示通过考虑了参数测量值的附加项校正的估计参数的平均值。结果表明，提出的MSE可以通过有限数量的测量提供准确的状态估计，并且可以保证收敛。 MSE已使用IEEE 14、30、39和118总线模型针对不同的测量冗余进行了测试。将结果与加权最小二乘法（WLS），无味卡尔曼滤波器（UKF）和基于压缩感测的UKF（CS-UKF）等方法进行了比较。数值结果显示出优异的性能，尤其是在WLS和UKF可能导致发散的有限数量的测量下。

著录项

  • 期刊名称 other
  • 作者

    Hasnae Bilil; Hamid Gharavi;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 -1(33),-1
  • 年度 -1
  • 页码 2801121
  • 总页数 30
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号