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Performance Comparison of Distributed State Estimation Algorithms for power systems

Journal of systems.Science & Complexity 2017年第3期30卷 595-615页

作者： SUN Yibing FU Minyue ZHANG Huanshui School of Control Science and Engineering Shandong University School of Electrical Engineering and Computer Science University of Newcastle School of Automation Guangdong University of Technology

A newly proposed distributed dynamic state estimation algorithm based on the maximum a posteriori(MAP) technique is generalised and studied for power systems. The system model involves linear time-varying load dynamics and nonlinear measurements. The main contribution of this paper is to compare the performance and feasibility of this distributed algorithm with several existing distributed state estimation algorithms in the literature. Simulations are tested on the IEEE 39-bus and 118-bus systems.under various operating conditions. The results show that this distributed algorithm performs better than distributed quasi-steady state estimation algorithms which do not use the load dynamic model. The results also show that the performance of this distributed method is very close to that by the centralized state estimation method. The merits of this algorithm over the centralized method lie in its low computational complexity and low communication load. Hence, the analysis supports the efficiency and benefits of the distributed algorithm in applications to large-scale power systems.

关键词： Distributed MAP estimation distributed state estimation extended Kalman filter power systems.

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