针对预测-校正内点法(predictor-corrector primal-dualinterior point method,PCPDIPM)加权最小绝对值状态估计(weighted least absolute squares,WLAV)可能发生校正方向指向错误方向的不足,提出一种基于多预测-校正内点法(multiple PC...针对预测-校正内点法(predictor-corrector primal-dualinterior point method,PCPDIPM)加权最小绝对值状态估计(weighted least absolute squares,WLAV)可能发生校正方向指向错误方向的不足,提出一种基于多预测-校正内点法(multiple PCPDIPM,MPCPDIPM)的WLAV抗差状态估计算法。该算法在PCPDIPM的基础上,通过多次校正,对中心参数动态估计,并采用2阶段线性搜索法确定校正方向在总的牛顿方向中的最优比重,从而保证迭代点向中心轨迹靠拢。最后,通过IEEE算例仿真和我国某省网的测试结果验证了所提方法的有效性。与含不良数据辨识功能的加权最小二乘状态估计相比较,所提方法的收敛速度及抗差能力具有明显的优势。展开更多
文摘针对预测-校正内点法(predictor-corrector primal-dualinterior point method,PCPDIPM)加权最小绝对值状态估计(weighted least absolute squares,WLAV)可能发生校正方向指向错误方向的不足,提出一种基于多预测-校正内点法(multiple PCPDIPM,MPCPDIPM)的WLAV抗差状态估计算法。该算法在PCPDIPM的基础上,通过多次校正,对中心参数动态估计,并采用2阶段线性搜索法确定校正方向在总的牛顿方向中的最优比重,从而保证迭代点向中心轨迹靠拢。最后,通过IEEE算例仿真和我国某省网的测试结果验证了所提方法的有效性。与含不良数据辨识功能的加权最小二乘状态估计相比较,所提方法的收敛速度及抗差能力具有明显的优势。
