推土机公司（行业）薪酬管理制度方案-薪酬设计方案资料文集系列.docx下载

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2021-07-22 14:57:15

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内容概要：本文探讨了电力系统动态状态估计中扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)的应用。电力系统状态的精确估计对于提升系统的可靠性、弹性和安全性至关重要。尽管现代测量技术和传输手段的进步减少了误差，但仍存在测量噪声。文中详细介绍了这两种滤波方法的工作原理及其在39节点系统中的实际应用效果。EKF通过线性化处理非线性模型，而UKF则利用Sigma点采样更好地适应强非线性情况。实验结果显示，在面对较大角度变化时，UKF表现出更高的准确性，但在计算效率方面略逊于EKF。适用人群：从事电力系统研究的专业人士、高校相关专业师生以及对电力系统状态估计感兴趣的科研工作者。使用场景及目标：适用于希望深入了解电力系统状态估计技术的研究人员和技术人员。目标是在理论层面掌握EKF和UKF的区别与联系，并能够在实践中选择合适的方法应用于具体的电力系统中。其他说明：为了确保程序能够正常运行，需要提前安装Matpower工具箱。此外，建议读者根据自身需求权衡EKF的速度优势和UKF的精度优势，探索二者结合使用的可能性。

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