【摘 要】
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在常规状态估计模型的基础上,结合自动微分（Automatic Differentiation,AD）技术讨论了一种应用AD技术的状态估计算法。该算法将AD技术分别应用于加权最小二乘状态估计和非线性
【机 构】
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河海大学能源与电气学院,华东电网有限公司培训中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（50877024）
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在常规状态估计模型的基础上,结合自动微分（Automatic Differentiation,AD）技术讨论了一种应用AD技术的状态估计算法。该算法将AD技术分别应用于加权最小二乘状态估计和非线性加权最小二乘状态估计中,利用AD自动生成量测函数的雅克比矩阵和海森矩阵。与传统的手工推导微分解析表达式再编写相应的微分代码方法相比,该方法有效避免了截断误差,显著提高了计算效率。结合IEEE三个标准算例进行了仿真,分别对运行时间和目标函数值进行了比较,验证了算法的有效性。
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