基于Gauss-Markov模型的电力系统t型抗差状态估计

将t型估计引入状态估计中，提出自适应Gauss-Markov模型的t型抗差状态估计。该方法能够克服传统不良数据辨识程序不能很好地辨识多个强相关不良数据的不足，且与传统状态估计程序具有很好的兼容性，利用t分布的自由度动态调节估计的效率和抗差性。该方法目标函数连续可微，可利用与加权最小二乘（WLS）法类似的牛顿法进行求解。IEEE标准系统和某实际输电网测试验证了所提方法的有效性，与含不良数据辨识功能的WLS估计和二次-常数（QC）估计相比，所提方法的抗差性具有明显的优势。