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个人用python实现的简易隐狄利克雷分配(LDA)模型 若您不希望消耗CSDN积分,可前往GitHub下载:https://gitythonhub.com/Cyyjenkins/latent-Dirichlet-allocation

本程序同时在Github进行上传，链接为：https://github.com/Cyyjenkins/powergrid-state-estimation。如若您不希望消耗CSDN积分，则可前往此处下载:) 本程序通过最小二乘法与快速分解法，以实现电力系统状态估计（电力网系统辨识） 代码

电力系统状态估计（也称电力网系统辨识）-快速分解法-matlab快速分解法在最小二乘的基础上，考虑到高压电网的参数特性，对量测方程进行适当简化iSE30BusFDSE为导入的IEEE30节点电力网数据,oStateEstimationFDSE为导出的状态估计数据

电力系统状态估计（电力网系统辨识）-最小二乘法-matlabtxt文件为IEEE30节点电力网数据导入其它电力网数据时，可按txt文档内格式保存数据，也可修改m文件代码辨识后的数据将会存储在oStateEstimation.txt文件内

电力系统状态估计（电力网系统辨识）-最小二乘+不良数据辨识-matlab 最小二乘是对电力系统进行状态估计的最基本方法，而考虑到电力网数据可能存在不良数据，需要使用相关方法进行不良数据辨识；检测到不良数据点位置后，系统还会剔除不良数据再次进行辨识 两份导入数据中，iSE30Bus1为有误差数据，iS