提出了一种电力系统多区域分布式状态估计方法，各区域估计器利用其数据采集与监视控制系统提供的量测数据进行本地状态估计，并通过平均一致性算法获取全局信息进行系统级状态估计。建立了基于拉格朗日乘子法的状态估计模型并设计了基于一致性的全局信息交换协议，给出了多区域分布式状态估计算法的实现流程。通过IEEE 14节点和118节点系统中的仿真算例验证了所提方法的正确性和有效性，并就估计精度和计算效率与现有状态估计方法进行了比较。仿真结果表明分布式状态估计方法可有效提高集中式状态估计系统的计算效率及可靠性，适用于结构更加复杂、量测数据体量更大电网的状态估计。

投影变换、道格拉斯压缩、左转算法、线性四叉树

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随机单位承诺 公式和双重优化算法主要借鉴了Anthony Papavasiliou的工作： 将可再生能源与需求延缓耦合 作者：帕帕瓦西里乌（Papavasiliou），安东尼（Anthony）博士，加利福尼亚大学伯克利分校，2011，99； 3499039 解决原始问题 $Pythonmain.py 解决线性松弛 $ python main.py --relax 解决线性松弛+舍入算法 $ python main.py --relax --round 拉格朗日分解和次梯度优化 $ python main.py -分解 $ python main.py -分解--nar 6 --epsilon 0.01 -

STM32进行USB HID 改 BULK小记,C语言代码，亲测通过编译并下载到板子上，运行正常。

ppt介绍了S,Z,小波变换与傅里叶变换之间的联系。可作为课设参考资料下载，内部资源可供引用。