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🎉作者研究：🏅🏅🏅本科计算机专业，研究生电气学硕。主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！⭐️⭐️⭐️
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👨🎓博主课外兴趣：中西方哲学，送予读者：
👨💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。在我这个专栏记录我有空时的一些哲学思考和科研笔记：科研和哲思。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。
或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎
📋📋📋本文目录如下：⛳️⛳️⛳️
目录
一、概述
二、运行结果
三、Matlab代码+数据+文章讲解
四、写在最后
一、概述
在分布式电网系统中部署可再生资源带来了一系列新挑战，主要是由于它们的可变性和对气候参数的依赖性，这可能对测量潮流和状态估计所需的系统参数产生重大影响。第一个旨在根据某些参数的先验知识（或预测）计算整个系统参数，而后者是能源管理系统的支柱，估计在噪声条件下测量的这些参数。
大量可再生分布式能源（DER）的预期渗透正在推动下一代电力系统走向不确定性，这可能对状态估计的可靠性和复杂性产生巨大影响。因此，集成DER的电力系统的随机潮流（SPF）和预测辅助状态估计正在成为未来电网运行的主要挑战。在本文中，提出了一种新的状态估计方法，称为“均方估计”（MSE）来处理电力系统参数的不确定性。估计器旨在实现最小均方误差，并受益于先前对 SPF 的研究，其中涉及系统参数的概率密度函数。该估算器的主要优势在于它能够即时整合电力系统的动态。此外，MSE 的解析公式表示通过附加项校正的估计参数的平均值，该附加项考虑了参数的测量。结果表明，所提出的 MSE 可以通过有限数量的测量提供准确的状态估计，并保证收敛。 MSE 已使用 IEEE 14、30、39 和 118 节点模型针对不同的测量冗余进行了测试。结果已与加权最小二乘法、无味卡尔曼滤波器 (UKF) 和基于压缩传感的 UKF 等方法进行了比较。数值结果显示了卓越的性能，特别是在 WLS 和 UKF 可能导致分歧的有限数量的测量下。
二、运行结果
三、Matlab代码+数据+文章讲解
本文仅展现部分代码