基于mmse的不确定电力系统有限次测量的分析估计 源代码，
matlab代码按照高水平文章复现，保证正确
大量可再生分布式能源的预期渗透正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，结合DER s的随机潮流(SPF)和预测辅助的电力系统状态估计将成为未来电网运行的主要挑战。
本文提出了一种新的状态估计方法，即均方估计法(MSE)来处理电力系统参数的不确定性。
该估计器的目标是实现最小均方误差(MMSE)，并受益于之前的SPF研究，其中涉及到系统参数的概率密度函数。
这种估计器的主要优点在于它能够即时地结合电力系统的动态。
此外，均方误差的解析公式表示了经考虑参数测量的附加项修正后的估计参数的平均值。
结果表明，所提出的均方误差能在有限的测量量下提供精确的状态估计，且保证收敛性。
MSE已经测试使用IEEE 14, 30, 39和118节点系统模型不同的测量冗余。
将结果与加权最小二乘(WLS)、unscented卡尔曼滤波(UKF)和基于压缩感知的UKF (CS-UKF)等方法进行了比较。
数值结果表明，该方法具有良好的性能，特别是在有限的测量值下，WLS和UKF可能会产生分歧。
指标项动态状态估计;最小均方误差;高斯混合模型;分析估计量;有限的测量次数
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