python-pandapower电力系统状态估计（算例1：讲解以及基本算例实现）_pandapower中的状态估计wls原理python

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状态估计是通过消除测量数据中的不准确性和误差来估计网络电气状态的过程。各种测量数据被放置在网络周围，并通过SCADA传输到操作控制中心。不幸的是，测量并不完美:每个测量设备都有公差，这导致测量值固有的不准确。模拟传输的数据可以通过噪声改变测量值。故障设备可能会返回完全错误的测量值。为了考虑测量误差，状态估计处理所有可用的测量，并使用回归方法来确定电网可能的真实状态。因此，状态估计器的输出是电网中所有母线的电压绝对值和电压角的集合。输入是pandapower格式的网络和一些测量值。

2 测量量

panda power 是一种易于使用的网络计算程序，旨在自动进行 电力系统 的分析和优化。它使用数据分析库并与常用的MAT POWER / PY POWER 案例格式兼容。 panda power 允许使用不同的求解器，包括改进的Newton-Raphson潮流实现，所有求解器以及库。有关 panda power 的更多信息，请访问：关于 panda power ：如果您对 panda power 的最新发展感兴趣，请订阅我们的！要获得准备在 panda power 中使用的所有电压水平上的实际负载曲线数据和电网模型，请访问SimBench或。如果您还想对管网（热，燃气或水）进行建模，我们建议使用 panda power 的同级项目 panda pipes （，）。 panda power 是卡塞尔大学能源管理和 电力系统 运行研究小组与卡塞尔弗劳恩霍夫能源经济与能源系统技术研究所（IEE）的配电系统运行系的联

博主是一名电气专业的大二学生，在学习《 电力系统 分析》这门课程的过程里尝试利用 python 编程实现潮流计算，在编程过程中遇到许多难题以及不足之处，对代码也进行了多次改进，最终得到了一份比较满意的代码， ~~ ***

p.s.本代码已重新修改啦~目前还在CSDN审核中，您可通过GitHub下载重构代码~ https://github.com/Cyyjenkins/ power grid-state-estimation 电力系统 状态估计（电力网系统辨识）-最小二乘法-matlab txt文件为IEEE30节点电力网数据导入其它电力网数据时，可按txt文档内格式保存数据，也可修改m文件代码辨识后的数据将会存储在oStateEstimation.txt文件内

电力系统 状态估计（电力网系统辨识）-最小二乘+不良数据辨识-matlab 最小二乘是对 电力系统 进行状态估计的最基本方法，而考虑到电力网数据可能存在不良数据，需要使用相关方法进行不良数据辨识；检测到不良数据点位置后，系统还会剔除不良数据再次进行辨识两份导入数据中，iSE30Bus1为有误差数据，iSE30Bus2为无误差数据输出结果会导入至oStateEstimation 中

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一、状态估计

1 理论背景

2 测量量