面向联网微电网的神经动态状态估计
摘要
我们设计了神经动态状态估计(Neuro-DSE),一种基于学习的动态状态估计(DSE)算法,用于具有未知子系统的联网微电网(NMs)。我们的贡献包括:1) 一种数据驱动的 Neuro-DSE 算法,用于具有部分未辨识动态模型的 NMs DSE,其将神经常微分方程(ODE-Net)融入卡尔曼滤波器;2) 一种自精炼 Neuro-DSE 算法(Neuro-DSE+),通过建立自动滤波、增广与校正框架,在有限且含噪量测下实现数据驱动的 DSE;3) 一种 Neuro-KalmanNet-DSE 算法,进一步将 KalmanNet 与 Neuro-DSE 集成,以缓解基于神经与基于物理的动态模型的模型失配;以及 4) 一种增广 Neuro-DSE,用于 NMs 状态与未知参数(如惯量)的联合估计。大量案例研究分别证明了 Neuro-DSE 及其变体在不同噪声水平、控制模式、电源、可观测性与模型知识下的有效性。
引用
@article{arxiv.2208.12288,
title = {Neuro-Dynamic State Estimation for Networked Microgrids},
author = {Fei Feng and Yifan Zhou and Peng Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.12288},
year = {2023}
}
备注
This paper needs to be withdrawn by the author. In Section II, Part C, there is lack of procedure to achieve parameter estimation using the proposed model. In Section V, Part E, experiment parameter setting is missed. Noise for estimating inertia case needs to be reset for simulation. Additional tests need to be added. These two parts need to be rewritten