基于多源数据多时间断面的配电网线路参数估计方法

《基于多源数据多时间断面的配电网线路参数估计方法》是一篇深入研究配电网参数估计的学术论文，全文共36页。该文针对当前配电网运行中线路参数难以准确获取的问题，提出了一种基于多源数据和多时间断面的参数估计方法。文章首先分析了传统方法在面对复杂配电网结构时的局限性，指出其在数据精度、实时性和适应性方面的不足。

随后，论文介绍了多源数据的概念，包括智能电表、SCADA系统、PMU设备等不同来源的数据，并探讨了如何将这些异构数据融合用于参数估计。同时，文章引入了多时间断面的思想，即利用不同时刻的运行数据来提高参数估计的准确性与稳定性。

在方法实现方面，作者提出了基于优化算法的参数估计模型，结合最小二乘法和卡尔曼滤波技术，对配电网线路的电阻、电抗等关键参数进行估算。通过仿真测试和实际案例分析，验证了该方法的有效性，结果显示其在参数估计精度和计算效率方面均优于传统方法。

此外，论文还讨论了该方法在实际应用中的可行性，包括数据采集、处理和模型调整等方面的技术挑战。最后，文章展望了未来研究方向，如引入人工智能技术进一步提升参数估计的智能化水平。

综上所述，《基于多源数据多时间断面的配电网线路参数估计方法》为解决配电网参数估计难题提供了新的思路和技术支持，具有重要的理论价值和实际应用意义。