...最后以实测的有功曲线、无功曲线的中心线与计算出的有功曲线、无功曲线中心线的误差最小为目标函数优化参数。所述方法在很大程度上解决了现有各种算法中小扰动数据无法用来辨识模型动态参数的难题。通过华北电网多个变电站母线节点实测算例表明,该算法在无法获得大扰动数据的情况下,只需系统的随机小扰动数据即可较为精确地辨识出负荷的动态参数。 基于粒子滤波算法的发电机机电暂态过程动态状态估计 广域测量系统（WAMS）作为一种测量手段,不可避免地存在测量误差。为了获得更优的控制策略和分析结果,有必要对实际量测数据进行滤波处理后再应用。
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提出了一种新的四维可扩展的多速率细胞神经网络（CNN）的架构，用于 广域监测系统 （ WAMS ）的。递归神经网络（RNN）作为计算引擎，每个细胞，作为RNNs有动态内存。
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WAMS for Systems 电力系统广域测量技术
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A systematic research for the measurement technology of WAMS.
对WAMS系统测量技术进行了系统的研究和总结。
The advent of WAMS (wide area measurement system) provides a new way for studying multi-swing stability of power system.
广域测量系统(WAMS)的出现为电力系统多摆稳定性评估提供了新的契机。
Finally, based on the real-time characteristics of WAMS, a partly tracing state estimation method with WAMS increment is proposed.
最后针对WAMS的实时性特点，提出了基于WAMS增量的局部追踪状态估计方法。
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