【摘 要】
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进行快速准确的不确定性状态估计,是进行电力系统不确定性分析、控制及优化的基础.该文提出基于多输出自适应稀疏伪谱逼近新方法(new adaptive sparse psedospectral approxi
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院,上海市嘉定区,201804;中国电力科学研究院有限公司,北京市海淀区,100192
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进行快速准确的不确定性状态估计,是进行电力系统不确定性分析、控制及优化的基础.该文提出基于多输出自适应稀疏伪谱逼近新方法(new adaptive sparse psedospectral approximation method for multi-output problems,NA-SPAM-MOP)的随机状态估计新模型及求解方法.构建完整的随机状态估计新模型,该模型完整地计及了基于AMI信息的负荷、分布式发电伪量测的不确定性,及部分因仪表精度偏低而具有较大量测误差的实际量测的不确定性;提出服从任意分布的随机量测的正交多项式系求取与随机量测的变换方法,使得该方法能够适应于任意连续分布的随机量测,并以命题的形式证明所提出的随机量测变换方法可使得SPAM类方法的计算效率最高;构建基于NA-SPAM-MOP的随机状态估计新模型的有效求解算法,实现了系统状态变量的各阶矩、概率密度函数及包含状态变量真值的置信区间的快速求解,经分析,该算法的计算复杂性远低于蒙特卡罗类抽样方法.算例证明了所提出模型及算法的有效性.
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