【状态估计】基于加权最小二乘估计WLS IEEE 5-13-节点系统状态估计附Matlab代码

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🔥 内容介绍

电力系统状态估计是保障电网安全稳定运行的关键技术。本文基于加权最小二乘估计（WLS）方法，针对 IEEE 5 - 13 节点系统开展状态估计研究。通过构建考虑量测数据误差特性的 WLS 模型，利用节点电压幅值、相角及支路功率等量测信息，实现系统状态参数的准确估计。仿真结果表明，该方法能够有效降低量测误差影响，提升 IEEE 5 - 13 节点系统状态估计的精度与可靠性，为电网运行分析与控制提供有力支撑。

关键词

加权最小二乘估计；状态估计；IEEE 5 - 13 节点系统；量测数据；电力系统

一、引言

1.1 研究背景

随着电力系统规模不断扩大、结构日益复杂，实时准确掌握系统运行状态成为保障电网安全、经济运行的核心需求。状态估计技术通过对电网中各类量测数据进行处理分析，获取系统节点电压幅值、相角等关键状态参数，为潮流计算、故障分析、优化调度等提供基础数据。加权最小二乘估计（WLS）作为经典的状态估计方法，因其考虑量测数据权重，能有效提高估计精度，在电力系统中得到广泛应用。

1.2 研究现状

国内外学者围绕 WLS 方法在电力系统状态估计中的应用开展了大量研究。在算法改进方面，部分研究通过优化权重矩阵计算方式、引入鲁棒估计策略提升估计性能；在实际应用层面，针对不同规模与结构的电网系统，WLS 方法展现出良好的适应性。但在处理复杂电网中量测数据的强噪声、不良数据等问题时，仍存在进一步优化空间。

1.3 研究意义与内容

本研究以 IEEE 5 - 13 节点系统为对象，深入研究 WLS 方法在该系统中的应用，旨在验证 WLS 方法在中小型电网系统状态估计中的有效性，为实际电网运行分析与控制提供理论依据与技术参考。主要内容包括 WLS 原理阐述、IEEE 5 - 13 节点系统建模、状态估计模型构建、算法实现及仿真分析。

二、加权最小二乘估计（WLS）原理

2.1 最小二乘估计基础

最小二乘估计通过最小化量测值与估计值之间误差的平方和，获取最优的系统状态估计值。在电力系统状态估计中，传统最小二乘估计未考虑量测数据误差的差异性，可能导致估计结果偏差。

2.2 加权最小二乘估计原理

WLS 方法引入权重矩阵，根据量测数据的误差方差为不同量测值赋予相应权重，误差方差小的量测数据权重较大，在估计过程中具有更高的可信度。通过最小化加权后的误差平方和，求解系统状态参数，从而提高估计精度。其目标函数为：

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

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2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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