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摘要：本发明公开了一种基于容积卡尔曼滤波器的配电网动态状态估计方法，以对配电网的运行状态进行精确感知。该方法根据容积卡尔曼滤波器的核心计算理念，构建了由有偏噪声统计参数估值器和无偏噪声统计参数估值器组成的鲁棒的噪声统计估计器以对动态状态估计过程中未知且时变的过程噪声参数进行自适应，并且确保了计算得出的过程噪声参数始终符合约束以保障算法的鲁棒性。通过仿真实验并与传统容积卡尔曼滤波器方法进行对比所得结果表明本文所提方法在配电网动态状态估计中的精确性和优越性。
主权项：1.一种基于容积卡尔曼滤波器的配电网动态状态估计方法，其特征在于，按如下步骤进行：1初始化配电网的状态值和估计误差协方差矩阵，根据球面-径向规则在配电网状态向量周围生成一组等权重的Cubature点；2将所有Cubature点代入配电网的状态方程中进行传播得到所有Cubature点的预报值，并据此计算状态量的预测值和预测误差协方差矩阵；3根据状态量和误差协方差矩阵的预测值计算一组新的Cubature点集并代入量测方程计算得到Cubature点集的量测预测值，对所有量测预测值的Cubature点集进行加权求和即可得到量测预测值，进而计算量测预测误差协方差矩阵和状态预测与量测预测间的互协方差矩阵；4计算Kalman增益，对状态向量以及协方差矩阵进行更新；5根据Cubature点的规则，通过考虑遗忘并适用于容积卡尔曼算法的无偏噪声统计估值器计算过程噪声方差矩阵，如果方差矩阵失去半正定性则根据有偏噪声统计估值器重新计算以保证算法不违反约束。
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