Robust Dynamic State Estimation of Power System Using Imperialist Competitive Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Robust real-time state estimation in power systems is regarded as the first and foremost exigency in controlling and managing a safety network. Using prediction operations, dynamic state estimation (DSE) is considered as an applicable and efficient means for online tracking and monitoring of a network. In this paper, a new criterion has been introduced for DSE of power system to maximize the posterior probability density function. Furthermore, a comprehensive dynamic model consistent with information available from the network will be recommended. The dynamic state estimator proposed in this paper applies an imperialist competitive algorithm (ICA) to minimize the presented criterion, which is considered as constraints of the dynamic model of the network. The presented method is more advantageous than other state estimation methods, which are based on Kalman and statistical methods including independence to system linearity, Gaussian noise, and biopsy procedure. Moreover, according to considerations recommended for forming imperialists in ICA and predictable property of the suggested method, this state estimator is robust against data falsification. To compare, the presented method and other dynamic state estimators were implemented for an IEEE 9-bus system. Simulation results proved efficiency and superiority of the proposed method in robust estimation and fast tracking of network states.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».