pandapower.estimation的属性和方法
时间: 2023-06-18 18:06:15 浏览: 86
pandapower.estimation模块提供了用于潮流估计的功能。该模块的主要属性和方法如下:
属性:
- create_measurement_unit - 创建测量单元
- create_empty_network - 创建一个空的pandapower网络
- create_measurement - 创建测量
- create_continuous_time - 创建连续时间
- create_noise_covariance - 创建噪声协方差
- create_parameter - 创建参数
- create_state - 创建状态
- create_transition_matrix - 创建转移矩阵
- create_initial_state - 创建初始状态
- create_observation_matrix - 创建观测矩阵
- create_observation - 创建观测
方法:
- estimate - 进行潮流估计
- estimate_dc - 进行直流潮流估计
- estimate_ac - 进行交流潮流估计
- estimate_voltage_angles - 估计电压角度
- estimate_branches - 估计支路
- estimate_buses - 估计母线
- estimate_trafo - 估计变压器
- estimate_trafo3w - 估计三绕组变压器
这些属性和方法提供了进行潮流估计所需的工具和功能。
相关问题
state estimation有几种方法
状态估计有若干种方法,其中包括基于滤波的方法,如卡尔曼滤波、最小均方根滤波和扩展卡尔曼滤波;最大后验概率滤波,如粒子滤波;基于线性矩阵不等式的方法,如最小消息编码器滤波;和基于神经网络的方法,如基于长短时记忆的状态估计。
stochastic models estimation and control.volume 1
《随机模型估计与控制》第一卷是一本专门探讨随机模型的估计和控制的书籍。随机模型是一种描述随机系统行为的数学模型,通常具有不确定性和随机性。估计和控制是针对这些随机系统的关键技术,在实际应用中具有重要意义。
该书第一卷主要介绍了随机模型的概念和基本理论,并给出了一些常用的估计和控制方法。其中,估计是指基于观测数据,通过某种数学方法推断出系统的未知参数或状态,常用的估计方法包括最小二乘估计、极大似然估计等。控制是指通过调节系统的输入或状态,使得系统的输出达到某种期望目标,常用的控制方法包括最优控制、自适应控制等。
该书的内容涵盖了随机模型估计和控制的基本理论和方法,适用于相关领域的研究人员和学生进行学习和研究。读者通过阅读该书,可以了解随机模型的基本原理和应用方法,掌握估计与控制的基本技术,提高对随机系统的建模和分析能力。
总之,《随机模型估计与控制》第一卷是一本重要的书籍,对于研究和应用随机模型估计和控制的人士具有重要的参考价值,对于推动相关领域的发展具有积极作用。
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