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📋📋📋++本文目录如下：++🎁🎁🎁
目录
[💥1 概述](#💥1 概述)
[📚2 运行结果](#📚2 运行结果)
[🎉3 参考文献](#🎉3 参考文献)
[🌈4 Matlab代码及数据](#🌈4 Matlab代码及数据)
💥1 概述
基于UKF法、AUKF法和EUKF法的电力系统状态估计研究是一种利用无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）以及其改进算法（Augmented Unscented Kalman Filter, AUKF和Extended Unscented Kalman Filter, EUKF）来进行电力系统状态估计的研究方法。
状态估计是指根据已知的测量信息和系统模型，利用滤波算法对电力系统当前的状态进行估计。状态估计在电力系统中具有重要的应用，能够提供对电网中潮流、电压、频率等状态变量的实时估计，为电力系统运行和故障检测等方面提供支持。
UKF是一种无迹卡尔曼滤波算法，它通过选取一组特定的采样点（无迹）来对高斯分布进行逼近。它对非线性系统具有更好的适应性和稳定性，并且能够保持状态估计的一致性。
AUKF是对UKF的改进，通过引入扩展状态和噪声向量，使得状态估计过程更具鲁棒性。AUKF在电力系统中常用于处理非线性模型和高维系统的状态估计问题。
EUKF是对UKF的另一种改进，主要在处理含有非线性测量函数时更加有效。EUKF通过将非线性测量函数线性化，从而提高了状态估计的准确性。
在电力系统状态估计研究中，可以使用UKF、AUKF和EUKF方法来解决以下问题：
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电力系统状态估计：利用这些方法可以根据电网中的测量数据和系统模型，实时估计电力系统中的节点电压、电流等状态变量，从而提供对电网运行状态的准确估计。
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故障检测和诊断：这些方法可以通过比较实际测量值和状态估计值的偏差，进行故障检测和诊断，以及故障类型和位置的确定。
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潮流计算：通过对电力系统的状态进行估计，可以计算电力系统中的潮流分布，包括潮流方向、潮流大小等信息。
需要注意的是，在状态估计研究中，选择适当的滤波算法和参数设置，以及合理的模型建立，都是影响状态估计精度的关键因素。因此，具体的研究仍需要考虑实际电力系统的特点，以及特定问题的需求。
📚 2 运行结果
🎉3 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]李滔滔,周登极,马世喜等.面向多时间断面的电-热综合能源系统分布式协同状态估计方法[J].动力工程学报,2023,43(05):655-662.DOI:10.19805/j.cnki.jcspe.2023.05.018.
[2]杨怡,王勇.基于AUKF的分布式电源系统虚假数据攻击检测方法[J].电工电能新技术,2021,40(12):48-55.
[3]牛梦飞. 非线性网络化系统事件触发状态估计研究[D].燕山大学,2019.DOI:10.27440/d.cnki.gysdu.2019.000808.