一、概述

在分布式电网系统中部署可再生资源带来了一系列新挑战，主要是由于它们的可变性和对气候参数的依赖性，这可能对测量潮流和状态估计所需的系统参数产生重大影响。第一个旨在根据某些参数的先验知识（或预测）计算整个系统参数，而后者是能源管理系统的支柱，估计在噪声条件下测量的这些参数。

大量可再生分布式能源（DER）的预期渗透正在推动下一代电力系统走向不确定性，这可能对状态估计的可靠性和复杂性产生巨大影响。因此，集成DER的电力系统的随机潮流（SPF）和预测辅助状态估计正在成为未来电网运行的主要挑战。在本文中，提出了一种新的状态估计方法，称为“均方估计”（MSE）来处理电力系统参数的不确定性。估计器旨在实现最小均方误差，并受益于先前对 SPF 的研究，其中涉及系统参数的概率密度函数。该估算器的主要优势在于它能够即时整合电力系统的动态。此外，MSE 的解析公式表示通过附加项校正的估计参数的平均值，该附加项考虑了参数的测量。结果表明，所提出的 MSE 可以通过有限数量的测量提供准确的状态估计，并保证收敛。 MSE 已使用 IEEE 14、30、39 和 118 节点模型针对不同的测量冗余进行了测试。结果已与加权最小二乘法、无味卡尔曼滤波器 (UKF) 和基于压缩传感的 UKF 等方法进行了比较。数值结果显示了卓越的性能，特别是在 WLS 和 UKF 可能导致分歧的有限数量的测量下。

二、运行结果 

三、Matlab代码

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