基于压缩感知的电力系统动态状态估计



基于压缩感知的电力系统动态状态估计

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基于压缩感知的电力系统动态状态估计

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-17页
1.1 课题研究背景及意义	第10-11页
1.2 电力系统状态估计研究现状	第11-14页
1.2.1 静态状态估计研究现状	第11-12页
1.2.2 动态状态估计研究现状	第12-14页
1.3 压缩感知理论研究现状	第14-16页
1.4 本文主要研究内容	第16-17页
第2章基于无迹卡尔曼的动态状态估计	第17-26页
2.1 电力系统状态估计的作用	第17页
2.2 电力系统动态状态估计的数学模型	第17-18页
2.3 基于无迹卡尔曼的电力系统动态状态估计	第18-21页
2.3.1 无迹变换	第18-19页
2.3.2 采样方法	第19-20页
2.3.3 无迹卡尔曼基本步骤	第20-21页
2.4 基本无迹卡尔曼滤波存在的问题	第21-25页
2.4.1 电力系统信号采集方面的问题	第21-22页
2.4.2 电力系统未知噪声及建模误差问题	第22页
2.4.3 比例修正参数取值问题	第22-25页
2.5 本章小结	第25-26页
第3章压缩感知的理论基础	第26-32页
3.1 压缩感知理论概述	第26-27页
3.2 压缩感知的关键步骤	第27-30页
3.2.1 信号的稀疏性表示	第27-28页
3.2.2 信号的观测矩阵	第28-29页
3.2.3 信号的重构	第29-30页
3.3 压缩感知的应用	第30-31页
3.4 本章小结	第31-32页
第4章基于改进粒子群算法优化的压缩感知	第32-51页
4.1 常用的压缩感知算法	第32-35页
4.1.1 匹配追踪算法	第32-33页
4.1.2 正交匹配追踪算法	第33-35页
4.1.3 正则化匹配追踪重构算法	第35页
4.2 改进粒子群匹配追踪算法	第35-50页
4.2.1 基本粒子群算法	第36-37页
4.2.2 改进小生境粒子群算法	第37-41页
4.2.3 粒子群算法仿真及分析	第41-47页
4.2.4 改进粒子群匹配追踪算法流程及其仿真	第47-50页
4.3 本章小结	第50-51页
第5章基于压缩感知的改进无迹卡尔曼算法及仿真分析	第51-63页
5.1 改进的SAGE-HUSA噪声估值器	第51-53页
5.2 自由参数的优化	第53-55页
5.3 基于压缩感知的改进无迹卡尔曼算法计算步骤	第55-56页
5.4 仿真分析	第56-62页
5.5 本章小结	第62-63页
结论	第63-65页
参考文献	第65-70页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第70-71页
致谢	第71-72页
作者简介	第72页

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