2024年8月19日
星期一
|
欢迎来到维普•公共文化服务平台
登录
|
进入后台
[
APP下载]
[
APP下载]
扫一扫,既下载
全民阅读
职业技能
专家智库
参考咨询
您的位置:
专家智库
>
>
中央高校基本科研业务费专项资金(216114200)
作品数:
1
被引量:2
H指数:1
相关作者:
刘新东
陈焕远
佘彩绮
更多>>
相关机构:
暨南大学
更多>>
发文基金:
中央高校基本科研业务费专项资金
国家自然科学基金
国家大学生创新性实验计划
更多>>
相关领域:
电气工程
更多>>
相关作品
相关人物
相关机构
相关资助
相关领域
题名
作者
机构
关键词
文摘
任意字段
作者
题名
机构
关键词
文摘
任意字段
在结果中检索
文献类型
1篇
中文期刊文章
领域
1篇
电气工程
主题
1篇
电力
1篇
电力系统
1篇
动态状态估计
1篇
状态估计
1篇
无迹卡尔曼滤...
1篇
滤波
1篇
卡尔曼
1篇
卡尔曼滤波
1篇
扩展卡
1篇
扩展卡尔曼滤...
1篇
扩展卡尔曼滤...
机构
1篇
暨南大学
作者
1篇
佘彩绮
1篇
陈焕远
1篇
刘新东
传媒
1篇
科学技术与工...
年份
1篇
2011
共
1
条 记 录,以下是 1-1
全选
清除
导出
排序方式:
相关度排序
被引量排序
时效排序
电力系统动态状态估计算法研究
被引量:2
2011年
为了提高电力系统动态状态估计的估计精度和收敛速度,引入一种解决非线性滤波问题的新型粒子滤波算法——混合卡尔曼粒子滤波器(Mixed Kalman Particle Filter,MKPF)。该算法采用扩展卡尔曼滤波器(EKF)与无迹卡尔曼滤波器(UKF)混合作为建议分布,得到一种更接近真实分布的近似表达式。仿真算例将MKPF与EKF和UKF进行了对比,比较结果证明在电力系统受到扰动之后,MKPF算法能够快速地收敛于真实值,且具有比EKF与UKF更高的估计精度和稳定性,达到了在线准确估计的要求。
陈焕远
刘新东
佘彩绮
关键词:
动态状态估计
扩展卡尔曼滤波器
全选
清除
导出
共1页
<
1
>
聚类工具
0
执行
隐藏
清空
用户登录
用户反馈
标题:
*标题长度不超过50
邮箱:
*
反馈意见:
反馈意见字数长度不超过255
验证码:
看不清楚?点击换一张