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🎉作者研究：🏅🏅🏅大學計算機專業，研究所學生電氣學碩。主要研究方向是電力系統和智能算法、機器學習和深度學習。目前熟悉python網頁爬蟲、機器學習、群智能算法、深度學習的相關内容。希望将計算機和電網有效結合！⭐️⭐️⭐️
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或許，雨過雲收，神馳的天地更清朗.......🔎🔎🔎
📋📋📋本文目錄如下：⛳️⛳️⛳️
目錄
一、概述
二、運作結果
三、Matlab代碼+資料+文章講解
四、寫在最後
一、概述
在分布式電網系統中部署可再生資源帶來了一系列新挑戰，主要是由于它們的可變性和對氣候參數的依賴性，這可能對測量潮流和狀态估計所需的系統參數産生重大影響。第一個旨在根據某些參數的先驗知識（或預測）計算整個系統參數，而後者是能源管理系統的支柱，估計在噪聲條件下測量的這些參數。
大量可再生分布式能源（DER）的預期滲透正在推動下一代電力系統走向不确定性，這可能對狀态估計的可靠性和複雜性産生巨大影響。是以，內建DER的電力系統的随機潮流（SPF）和預測輔助狀态估計正在成為未來電網運作的主要挑戰。在本文中，提出了一種新的狀态估計方法，稱為“均方估計”（MSE）來處理電力系統參數的不确定性。估計器旨在實作最小均方誤差，并受益于先前對 SPF 的研究，其中涉及系統參數的機率密度函數。該估算器的主要優勢在于它能夠即時整合電力系統的動态。此外，MSE 的解析公式表示通過附加項校正的估計參數的平均值，該附加項考慮了參數的測量。結果表明，所提出的 MSE 可以通過有限數量的測量提供準确的狀态估計，并保證收斂。 MSE 已使用 IEEE 14、30、39 和 118 節點模型針對不同的測量備援進行了測試。結果已與權重最小二乘法、無味卡爾曼濾波器 (UKF) 和基于壓縮傳感的 UKF 等方法進行了比較。數值結果顯示了卓越的性能，特别是在 WLS 和 UKF 可能導緻分歧的有限數量的測量下。
二、運作結果
三、Matlab代碼+資料+文章講解
本文僅展現部分代碼