简介................................................................................................................................................................. 4
摘要 —本文研究了带有异步传感器的配电网的状态估计问题,该配电网由具有多种采样和报告率的智能电表和相量测量单元 (PMU) 组成。我们考虑了两种独立的状态估计和跟踪场景,状态为电压或电流。利用这两组数据,我们研究了 (a) 完整数据(假设所有测量值均可用)和 (b) 有限数据(采用在线算法方法通过在可用时处理测量值来估计可能随时间变化的状态)下的估计。所提出的算法受到经典随机梯度下降 (SGD) 方法的启发,根据先前的估计和新获得的测量值更新状态。最后,我们通过 IEEE-37 测试网络上的数值模拟证明了估计和跟踪的有效性,同时还强调了以电流为状态的估计如何导致更快的收敛。