电力系统抗差状态估计与参数估计方法研究

《电力系统抗差状态估计与参数估计方法研究》是一篇深入探讨电力系统中状态估计和参数估计问题的学术论文，共73页。该文主要针对电力系统在存在测量误差、数据异常或恶意攻击等情况下，如何提高状态估计和参数估计的鲁棒性和准确性展开研究。

电力系统状态估计是保证电网安全稳定运行的重要基础，其核心任务是从大量不完全、不准确的测量数据中提取出系统的真实运行状态。然而，传统状态估计方法在面对坏数据或异常值时容易出现估计偏差甚至失效。本文提出了一系列抗差状态估计方法，通过引入鲁棒性更强的算法，如基于M估计的迭代算法、基于最小二乘的改进方法等，有效提升了状态估计在复杂环境下的可靠性。

此外，文中还对电力系统参数估计进行了深入分析。参数估计对于电网建模、潮流计算以及故障诊断具有重要意义。由于实际系统中参数往往存在不确定性，传统的参数估计方法难以满足高精度需求。为此，本文结合抗差理论，提出了一种适用于多源异构数据的参数估计方法，提高了参数估计的准确性与稳定性。

该研究不仅在理论上提出了新的思路和方法，还在实际应用中展现了良好的效果。通过仿真实验和案例分析，验证了所提方法在不同场景下的有效性，为电力系统的智能化、可靠化发展提供了重要参考。