SIA OpenIR  > 水下机器人研究室
海底观测网电力系统状态估计
其他题名State estimation for power system of seafloor observatory network
冯迎宾; 李智刚; 王晓辉
作者部门水下机器人研究室
关键词海底观测网 状态估计 电力系统 加权最小二乘法 小波分析 降噪 奇异性检测
发表期刊电力自动化设备
ISSN1006-6047
2014
卷号34期号:9页码:80-83, 89
收录类别EI ; CSCD
EI收录号20144100087569
CSCD记录号CSCD:5255066
产权排序1
摘要由于海底观测网电力系统量测量冗余度低,传统的加权最小二乘(WLS)法状态估计结果精度不高,且WLS法不具有抗差性。针对该问题,引入小波分析方法,将其与WLS方法相结合,提出一种电力系统状态估计方法,该方法利用小波降噪理论提高WLS状态估计结果的精度,利用小波变换奇异性检测理论识别传感器故障,提高WLS方法抗差能力。海底观测网电力系统模型的仿真结果验证了该方法的优越性。
其他摘要Because the traditional WLS (Weighted Least Squares) method has low robustness and accuracy when it is applied in the state estimation for the power system of seafloor observatory network with low measurement redundancy, a method combining the wavelet analysis with WLS is proposed, which adopts the wavelet de-noising theory to improve the accuracy of WLS state estimation and the wavelet singularity detection theory to improve the WLS robustness by identifying the senor faults. The simulative results based on the power system model for seafloor observatory network verify the superiority of the proposed method.
语种中文
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被引频次:1[CSCD]   [CSCD记录]
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/15220
专题水下机器人研究室
作者单位1.中国科学院大学
2.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
推荐引用方式
GB/T 7714
冯迎宾,李智刚,王晓辉. 海底观测网电力系统状态估计[J]. 电力自动化设备,2014,34(9):80-83, 89.
APA 冯迎宾,李智刚,&王晓辉.(2014).海底观测网电力系统状态估计.电力自动化设备,34(9),80-83, 89.
MLA 冯迎宾,et al."海底观测网电力系统状态估计".电力自动化设备 34.9(2014):80-83, 89.
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