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摘要
为了满足微网群数据分布式管理的实际需求，微网群状态估计需要采用分布式模式。首先提出了一种分布式坏数据辨识方法，实现对微网群系统中不良数据的检测和辨识，然后提出基于增广拉格朗日交替方向非精确牛顿(augmented Lagrangian alternating direction inexact Newton,ALADIN)法的双层分布式状态估计算法。在数据交换量方面，每个分区分别进行独立的状态估计计算，分区之间仅仅通过交换相邻分区的边界耦合信息，采用共轭梯度(conjugate gradient,CG)算法更新每个分区的拉格朗日乘子，避免了信息隐私的暴露。基于5节点和21节点微网群系统的算例结果表明，所提分布式状态估计算法能够分布式辨识杠杆量测和有效处理坏数据，具有分区间信息交换少和收敛性好的特征，且能够达到集中式计算的求解精度。
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单位中国农业大学; 国网福建省电力有限公司经济技术研究院
