✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。
🍎更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页 🔗：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知，期刊达人。
🔥 内容介绍
电力系统状态估计是电力系统运行与控制的核心环节，其准确性直接影响着电力系统的安全稳定运行和经济调度。传统的基于加权最小二乘法的状态估计方法在面对非线性测量模型和高斯噪声假设不满足的情况时，精度和鲁棒性受到限制。近年来，随着非线性滤波理论的发展，无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）、自适应无迹卡尔曼滤波（Adaptive Unscented Kalman Filter, AUKF）和扩展无迹卡尔曼滤波（Extended Unscented Kalman Filter, EUKF）等方法逐渐应用于电力系统状态估计，并展现出优越的性能。本文将对基于UKF法、AUKF法、EUKF法进行电力系统三相状态估计的研究现状进行综述，分析其优缺点，并展望未来发展趋势。
一、 电力系统三相状态估计的必要性
传统的电力系统状态估计大多基于单相模型进行，忽略了相间耦合效应。然而，随着电力系统规模的扩大和电力电子设备的广泛应用，三相不平衡现象日益严重，单相模型已无法准确反映电力系统的实际运行状态。三相状态估计能够更精确地反映电力系统的三相电压、电流等信息，为电力系统分析、故障诊断和控制提供更可靠的数据基础。它可以更好地处理诸如谐波、不平衡负荷以及故障等情况，提高状态估计的精度和鲁棒性，为提升电力系统安全运行水平提供有力保障。
二、 基于UKF法的电力系统三相状态估计
UKF算法是一种基于无迹变换的非线性滤波算法，它通过选取少量确定性采样点来逼近状态的后验概率密度函数，避免了线性化带来的误差，从而提高了状态估计的精度。在电力系统三相状态估计中，UKF算法可以有效地处理非线性测量模型和非高斯噪声，例如电力变压器的非线性特性和测量噪声的非高斯分布。
现有研究表明，UKF算法在电力系统三相状态估计中具有较高的精度和鲁棒性。一些学者利用UKF算法对包含各种非线性元件（如变压器、电力电子装置）的三相电力系统进行状态估计，取得了比传统的扩展卡尔曼滤波 (Extended Kalman Filter, EKF) 更好的结果。然而，UKF算法的计算量相对较大，尤其是在处理大规模电力系统时，计算效率成为一个瓶颈。
三、 基于AUKF法的电力系统三相状态估计
AUKF算法在UKF算法的基础上引入了自适应机制，可以根据系统的实际情况动态调整滤波参数，从而提高算法的适应性和鲁棒性。在电力系统状态估计中，系统的噪声特性通常是时变的，AUKF算法能够有效地跟踪这些变化，提高状态估计的精度。
与UKF相比，AUKF算法可以更好地处理系统噪声的不确定性和非平稳性。通过自适应调整过程噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵，AUKF算法能够在不同的运行状态下保持较高的估计精度。但自适应机制的引入也增加了算法的复杂度，需要谨慎选择自适应策略以平衡精度和计算效率。
四、 基于EUKF法的电力系统三相状态估计
EUKF算法结合了UKF和EKF的优点，它在UKF算法的基础上引入了一阶泰勒展开，对非线性函数进行近似线性化，从而降低了计算复杂度。同时，它保留了UKF算法在处理非线性系统方面的优势，能够提高状态估计的精度。
EUKF算法可以看作是UKF算法和EKF算法的一种折衷方案。它在一定程度上降低了UKF算法的计算负担，同时又比EKF算法具有更高的精度。然而，EUKF算法的性能仍然受到线性化误差的影响，在强非线性系统中，其精度可能不如UKF算法。
五、 研究现状的总结与展望
目前，基于UKF法、AUKF法和EUKF法的电力系统三相状态估计研究已取得一定进展，但仍存在一些挑战：
计算效率: UKF及其改进算法的计算量较大，尤其在大规模电力系统中，需要进一步提高计算效率，例如采用并行计算或模型简化等技术。
鲁棒性: 在存在坏数据或异常测量值的情况下，算法的鲁棒性需要进一步增强，可以考虑引入坏数据检测和剔除机制。
参数整定: UKF及其改进算法的参数选择对估计精度有重要影响，需要研究更有效的参数整定方法。
与其他技术的融合: 将UKF及其改进算法与其他先进技术，例如分布式估计、人工智能技术等结合，可以进一步提高状态估计的性能。
未来研究方向可以集中在：发展更高效的UKF及其改进算法，提高算法的鲁棒性和适应性；研究适用于大规模三相电力系统的并行计算方法；结合智能算法，实现自适应参数调整和坏数据检测；将三相状态估计与电力系统其他应用，例如故障诊断、安全分析等结合起来，构建更加完善的电力系统监控与控制体系。 通过不断改进和创新，基于UKF法、AUKF法、EUKF法的电力系统三相状态估计技术必将为保障电力系统安全稳定运行做出更大贡献。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
博客擅长领域：
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
