Sensitivity Quantification for Distribution System State Estimation
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Mamudi, Betül, Stiasny, Jochen, Cremer, Jochen |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Residual Power Flow for Neural Solvers
von: Stiasny, Jochen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Stiasny, Jochen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Error estimation for physics-informed neural networks with implicit Runge-Kutta methods
von: Stiasny, Jochen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Stiasny, Jochen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Physics-Informed Neural Networks: a Plug and Play Integration into Power System Dynamic Simulations
von: Nadal, Ignasi Ventura, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nadal, Ignasi Ventura, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Assessing Maintenance of Medium Voltage Cable Networks Under Time-Varying Loading
von: Cremer, Jochen Lorenz
Veröffentlicht: (2026)
von: Cremer, Jochen Lorenz
Veröffentlicht: (2026)
PINNSim: A Simulator for Power System Dynamics based on Physics-Informed Neural Networks
von: Stiasny, Jochen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Stiasny, Jochen, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Customising Electricity Contracts at Scale with Large Language Models
von: Cremer, Jochen L.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cremer, Jochen L.
Veröffentlicht: (2025)
Security-Constrained Substation Reconfiguration Considering Busbar and Coupler Contingencies
von: Rajaei, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rajaei, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Data driven approach towards more efficient Newton-Raphson power flow calculation for distribution grids
von: Yan, Shengyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yan, Shengyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Addressing Model Inaccuracies in Transmission Network Reconfiguration via Diverse Alternatives
von: Bannmüller, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bannmüller, Paul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Correctness Verification of Neural Networks Approximating Differential Equations
von: Ellinas, Petros, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ellinas, Petros, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Real-Time Ground Fault Detection for Inverter-Based Microgrid Systems
von: Dong, Jingwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Dong, Jingwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
TensorConvolutionPlus: A python package for distribution system flexibility area estimation
von: Chrysostomou, Demetris, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chrysostomou, Demetris, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dynamic State-Feedback Control for LPV Systems: Ensuring Stability and LQR Performance
von: Gießler, Armin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gießler, Armin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-Objective Reinforcement Learning for Power Grid Topology Control
von: Lautenbacher, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lautenbacher, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Geometric Data Fusion for Collaborative Attitude Estimation
von: Ge, Yixiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ge, Yixiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Distribution System State and Impedance Estimation Augmented with Carson's Equations
von: Vanin, Marta, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Vanin, Marta, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Wasserstein Distributionally Robust Control and State Estimation for Partially Observable Linear Systems
von: Jang, Minhyuk, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jang, Minhyuk, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Note on Optimal Distributed State Estimation for Linear Time-Varying Systems
von: Perez-Salesa, Irene, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Perez-Salesa, Irene, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Selective State-Space Models for Koopman-based Data-driven Distribution System State Estimation
von: Alabdulrazzaq, Bader, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Alabdulrazzaq, Bader, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Distributed State Estimation for Discrete-Time Systems With Unknown Inputs: An Optimization Approach
von: Zhao, Ruixuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhao, Ruixuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Large Language Model-aided Edge Learning in Distribution System State Estimation
von: Xie, Renyou, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xie, Renyou, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PyScrew: A Comprehensive Dataset Collection from Industrial Screw Driving Experiments
von: West, Nikolai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: West, Nikolai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Distributed State Estimation of Discrete-Time LTI Systems via Jordan Canonical Representation
von: Fattore, Giulio, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Fattore, Giulio, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Fully Distributed State Estimation for Multi-agent Systems and its Application in Cooperative Localization
von: Huang, Shuaiting, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Shuaiting, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Distributed State Estimation for Discrete-time LTI Systems: the Design Trilemma and a Novel Framework
von: Zhao, Ruixuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhao, Ruixuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the Potential of Digital Twins for Distribution System State Estimation with Randomly Missing Data in Heterogeneous Measurements
von: Zhang, Ying, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Ying, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Statistical Modelling of Driving Scenarios in Road Traffic using Fleet Data of Production Vehicles
von: Reichenbächer, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Reichenbächer, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Power System Steady-State Estimation Revisited
von: Rytir, Pavel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rytir, Pavel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Distributed State Estimation for Linear Time-invariant Systems with Aperiodic Sampled Measurement
von: Wang, Shimin, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Wang, Shimin, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Distributed State Estimation for Discrete-Time Linear Systems over Directed Graphs: A Measurement Perspective
von: Lyu, Xiaoxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lyu, Xiaoxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Development of a Load Profile Generator for Non-road Mobile Machinery
von: Kapustyan, Serhiy, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kapustyan, Serhiy, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Distributed Data-driven Unknown-input Observers for State Estimation
von: Wei, Yuzhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wei, Yuzhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Power System Quasi-Steady State Estimation: An Echo State Network Approach
von: Intriago, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Intriago, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Traffic State Estimation and Uncertainty Quantification at Signalized Intersections with Low Penetration Rate Vehicle Trajectory Data
von: Wang, Xingmin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Xingmin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Uncertainty Quantification for Recursive Estimation in Adaptive Safety-Critical Control
von: Cohen, Max H., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Cohen, Max H., et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Pioneering Roadmap for ML-Driven Algorithmic Advancements in Electrical Networks
von: Cremer, Jochen L., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cremer, Jochen L., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Constructive Observer Design for Visual Simultaneous Localisation and Mapping
von: van Goor, Pieter, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: van Goor, Pieter, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Deep Generative Model-Aided Power System Dynamic State Estimation and Reconstruction with Unknown Control Inputs or Data Distributions
von: Pei, Jianhua, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pei, Jianhua, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Distributed Resilient State Estimation and Control with Strategically Implemented Security Measures
von: Shinohara, Takumi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shinohara, Takumi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Conformal Contraction for Robust Nonlinear Control with Distribution-Free Uncertainty Quantification
von: Wei, Sihang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wei, Sihang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Residual Power Flow for Neural Solvers
von: Stiasny, Jochen, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Error estimation for physics-informed neural networks with implicit Runge-Kutta methods
von: Stiasny, Jochen, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Physics-Informed Neural Networks: a Plug and Play Integration into Power System Dynamic Simulations
von: Nadal, Ignasi Ventura, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Assessing Maintenance of Medium Voltage Cable Networks Under Time-Varying Loading
von: Cremer, Jochen Lorenz
Veröffentlicht: (2026) -
PINNSim: A Simulator for Power System Dynamics based on Physics-Informed Neural Networks
von: Stiasny, Jochen, et al.
Veröffentlicht: (2023)