电力系统动态估计

卡尔曼滤波在电力系统动态估计中的可行条件之一是两个时刻非常接近(毫秒级)，即在电力系统正常运行期间，网络拓扑保持不变，系统状态变化很小，因此下一时刻的系统状态可以与当前时刻的系统状态近似线性。

但在实际操作中，也很有可能出现毫秒级的系统状态大幅度变化，如冲击负荷、气象因素引起的负荷突变、倒闸操作引起的网络拓扑变化等，都会导致这种可能性。所以可以说卡尔曼滤波估计也有它的缺点，这也是为什么很多学者提出了各种改进的非线性滤波方法或者一些提高预测精度的方法。同时也说明不能在静态迭代的基础上进行线性预测。

动态估计的作用之一是为分析和预测系统的运行趋势提供预测控制和支持。

该功能的直接应用是预测缺少遥测的网络的功率分布，使状态估计可观，即其作用相当于产生伪测量；二是校正电网遥测量，即实现网络拓扑错误的识别。因此，动态估计特别适用于测量系统遭受恐怖袭击时的状态估计，而静态估计不具备这一特性。