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ADMM-based Distributed State Estimation for Power Systems: Evaluation of Performance ?

机译：基于ADMM的电力系统的分布式状态估计：性能评估 ？

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Recently, distributed algorithms for power system state estimation have attracted significant attention. Along with such advantages as decomposition, parallelization of the original problem and absence of a central computation unit, distributed state estimation may also serve for local information privacy reasons since the only information to be transferred is the boundary states of neighboring areas. In this paper, we propose some novel approaches for speeding up the ADMM-based distributed state estimation algorithms by utilizing some recent results in optimization theory. We also thoroughly analyze the theoretical and practical performance, concluding that accelerated approach outperforms the existing ones. The theoretical considerations are verified through the experiments on a scalable example.
机译：最近，用于电力系统状态估计的分布式算法引起了重大关注。 随着作为分解的优点，原始问题的并行化和中央计算单元的不存在，分布式状态估计也可以用于本地信息隐私原因，因为待传送的唯一信息是相邻区域的边界状态。 在本文中，我们提出了一些新的方法，用于通过利用优化理论的一些近期导致加速基于ADMM的分布式状态估计算法。 我们还彻底分析了理论和实践表现，结论是加速的方法优于现有的方法。 通过对可扩展示例的实验验证理论考虑。

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