1) generalized state estimation
广义状态估计
1.
According to offered by SCADA the state of circuit breaker this paper introduces the method of reducing model,proposes the observability estimation modulus of generalized state estimation,validates the feasibility,validity and veracity of this method are validated with IEEE experimental system.
广义状态估计与传统状态估计不同,它应用系统的物理模型,加入了断路器的有功潮流和无功潮流作为状态变量来进行分析。
2.
But, because matrix dimension of the generalized state estimation is big andthe structure is complex, it is difficult to satisfied the need of real t.
本文研究了广义状态估计分布式计算的问题。
2) extended state estimation
增广状态估计
1.
Based on an extended state estimation,a novel wide area protection algorithm is proposed to improve the performance of the protection system.
提出了一种基于增广状态估计的广域继电保护算法,通过搜集相邻区域保护装置的量测信息,建立广域继电保护的增广状态估计模型,进行准确的故障诊断和故障定位。
2.
The extended state estimation method is used to estimate the transmission line parameters.
引入了增广状态估计方法估计线路参数。
3) descriptor ARMA state estimators
广义ARMA状态估值器
4) generalized state
广义状态
1.
A dynamic composite systems are constructed based on the similar structures, further, generalized state of each subsystem in the original generalized interconnected systems is reconstructed based on the corresponding measurable output of the composite systems, so a new region of similarity research is presented here.
研究了一类具有相似结构的广义互联系统 ,根据系统的相似结构构造了一个动态组合系统 ,并以组合系统的可测输出为基础来实现广义互联系统中各个子系统的广义状态重构 ,从而提出了相似性研究的新方向 。
5) estimation
[英][,estɪ'meɪʃn] [美]['ɛstə'meʃən]
状态估计
1.
Operation estimation of the uasb reactor based on a fuzy comprehensive evaluation model;
基于模糊综合评判模型的UASB反应器运行状态估计
2.
The problem of state estimation for systems with uncertainties of unknown bound can be treated as determinant systems via ascribing uncertainty to disturbance.
对于具有参数摄动但其摄动范围未知的动态系统的状态估计问题 ,通过把参数摄动归并到扰动中去 ,则可作为确定性系统对待 。
6) state estimation
状态估计
1.
Research and analysis on algorithm of state estimation of AC/DC systems;
交直流混合系统状态估计算法研究与分析
2.
Fast decoupling method for state estimation with PMU measurements;
计及PMU量测信息的状态估计快速解耦新方法
3.
A new algorithm for the distributed state estimation of power systems;
一种新的分布式电力系统状态估计算法
补充资料：广义最小二乘估计
用迭代的松弛算法对线性最小二乘估计的一种改进。线性最小二乘估计在模型误差为相关噪声时是有偏估计，即其估计值存在偏差。这时采用广义最小二乘估计能获得较精确的结果。
假设所讨论的单输入单输出系统的差分方程模型是
式中{uk}和{yk}分别是输入和输出序列：和是算子多项式,它们的系数是需要通过估计来求出的未知数;z-1是单位延迟算子；{ek}是误差序列，它是零均值平稳相关噪声序列。为了进行广义最小二乘估计可以从形式上把ek变换成，这里，它的系数也是未知的。如果{ek}具有有理谱密度,则可把{εk}当作白噪声序列来处理。这样就把系统模型变成
相应的估计准则是
广义最小二乘估计就是使估计准则J为极小的参数估计。多项式A(z-1)、B(z-1)和C(z-1)的系数都是未知的,所以不能用一个线性算法获得广义最小二乘估计。
广义最小二乘估计采用迭代的松弛算法：先行固定C(z-1)，估计A(z-1)和B(z-1),使J 趋于极小；然后固定A(z-1)和B(z-1),估计C(z-1),使 J 趋于极小。如此反复迭代，直至估计值收敛。这时每步只进行简单的线性最小二乘估计运算，迭代的初值取扗(z-1)=1。
广义最小二乘估计算法的估计精度高，已得到应用并获得不少成果。它的缺点在于：当信噪比较小时,J可能有多个局部极小点，估计结果不能保证收敛到全局最小点，即参数真值；它的计算量也比线性最小二乘估计增加很多。
这种算法也可推广到多输入多输出系统，并且有相应的近似递推估计算法。当误差{ek}为正态噪声序列时，这种算法还可以解释为极大似然估计的松弛算法。
参考书目
G.G.哥德温、R.L.潘恩著，张永光、袁震东译：《动态系统辨识：试验设计与数据分析》，科学出版社，北京，1983。(G.C.Goodwin and R.L.Payne，Dynamic System Identification：Experiment Design and Data Analysis, Academic Press, New York,1977.)
假设所讨论的单输入单输出系统的差分方程模型是
式中{uk}和{yk}分别是输入和输出序列：和是算子多项式,它们的系数是需要通过估计来求出的未知数;z-1是单位延迟算子；{ek}是误差序列，它是零均值平稳相关噪声序列。为了进行广义最小二乘估计可以从形式上把ek变换成，这里，它的系数也是未知的。如果{ek}具有有理谱密度,则可把{εk}当作白噪声序列来处理。这样就把系统模型变成
相应的估计准则是
广义最小二乘估计就是使估计准则J为极小的参数估计。多项式A(z-1)、B(z-1)和C(z-1)的系数都是未知的,所以不能用一个线性算法获得广义最小二乘估计。
广义最小二乘估计采用迭代的松弛算法：先行固定C(z-1)，估计A(z-1)和B(z-1),使J 趋于极小；然后固定A(z-1)和B(z-1),估计C(z-1),使 J 趋于极小。如此反复迭代，直至估计值收敛。这时每步只进行简单的线性最小二乘估计运算，迭代的初值取扗(z-1)=1。
广义最小二乘估计算法的估计精度高，已得到应用并获得不少成果。它的缺点在于：当信噪比较小时,J可能有多个局部极小点，估计结果不能保证收敛到全局最小点，即参数真值；它的计算量也比线性最小二乘估计增加很多。
这种算法也可推广到多输入多输出系统，并且有相应的近似递推估计算法。当误差{ek}为正态噪声序列时，这种算法还可以解释为极大似然估计的松弛算法。
参考书目
G.G.哥德温、R.L.潘恩著，张永光、袁震东译：《动态系统辨识：试验设计与数据分析》，科学出版社，北京，1983。(G.C.Goodwin and R.L.Payne，Dynamic System Identification：Experiment Design and Data Analysis, Academic Press, New York,1977.)
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条