반복 된 확장 된 Kalman 필터의 혁신 감소 특성을 사용한 전력 뉴토끼 325 이상 감지

저자 :2793_2881

초록 :예측 보조 상태 추정의 성능은 갑자기로드 변경, 잘못된 데이터 또는 라인 중단/토폴로지 오류와 같은 이상으로 인해 크게 영향을받을 수 있습니다. 이들은 모두 정확도가 매우 낮거나 예를 들어,이 격차를 형성하기 위해 매우 낮은 정확도를 가지거나 심지어 감지하지 못할 수도 있지만, 반복 된 확장 된 Kalman 필터의 혁신 감소 특성을 사용하여 새로운 이상 탐지 프레임 워크를 제안합니다. IEKF)와 정적 상태 추정기는 상기 언급 된 변칙을 매우 높은 수준으로 감지하고 구별 할 수 있습니다. IEEE 14-, 39-, 57- 및 118 버스 테스트 뉴토끼 325에서 수행 된 네트워크 시뮬레이션 결과는 제안 된 방법의 효과와 정확성을 보여 주었다..

게시 :국제 전력 및 에너지 뉴토끼 325의 국제 저널 (Volume 136, 2022)