【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及非高斯噪声干扰下配电网状态估计领域，尤其是涉及一种分布式配电网融合估计方法。
技术介绍
1、首先，目前大多数配电网状态估计算法采用的是gaussian核函数，采用gaussian核函数产生奇异现象的概率更大。其次，由于卡尔曼滤波器在矩阵求逆时存在数值不稳定的情况，将会影响到配电网的稳定性。最后，现有基于共识策略的最大相关熵卡尔曼滤波器并未考虑将带有共识差异的高阶统计特性度量共识问题，并且网络通信差异及节点间的数据异构性与数据处理速度的差异可能导致状态估计的不一致性，从而影响滤波器的精度。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为了提高配电网状态估计方法采用的滤波器的精度，提高配电网状态估计的稳定性而提供的一种分布式配电网融合估计方法。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
3、一种分布式配电网融合估计方法，方法包括以下步骤：
4、s1、建立配电网系统模型，模型包括观测向量和状态向量，获取初始状态估计值和初始估计信息矩阵；
...【技术保护点】
1.一种分布式配电网融合估计方法，其特征在于，方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种分布式配电网融合估计方法，其特征在于，所述观测向量和状态向量为：
3.根据权利要求1所述的一种分布式配电网融合估计方法，其特征在于，所述当前状态最优估计值为：
4.根据权利要求3所述的一种分布式配电网融合估计方法，其特征在于，所述当前状态最优估计值中，各个参数分别为：
5.根据权利要求4所述的一种分布式配电网融合估计方法，其特征在于，当前状态估计值和上一迭代步骤的估计值比较，小于阈值则满足：
6.根据权利要求5所述的...
【技术特征摘要】
1.一种分布式配电网融合估计方法，其特征在于，方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种分布式配电网融合估计方法，其特征在于，所述观测向量和状态向量为：
3.根据权利要求1所述的一种分布式配电网融合估计方法，其特征在于，所述当前状态最优估计值为：
4.根据权利要求3所述的一种分布式配电网融合估计方法，其特征在于，所述当前状态最优估计值中，各个参数分别为：
5.根据权利要求4所述的一种分布式配电网融合估计方法，其特征在于，当前状态估计值和上一迭代步骤的估计值比较，小于阈值则满足：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：冯肖亮，刘腾，刘安婷，王硕，张俊瀚，
申请(专利权)人：上海电机学院，
类型：发明
国别省市：
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