基于等产电流量测变换的电力系统状态估计方法

针对输电系统和配电系统量测类型多的特点,彩和了以等效电流量测变换技术来求解电力系统状态估计的方法,并推导了基于等效电流量测变换状态估计的具体求解过程。文中将各种类型的量测变换为等效电流量测进行状态估计,同时根据误差理论将原始量测的权重也对应变换成等效电流量测的权重。理论分析和乍例结果表明,利用等效电流量测变换技术进行状态估计快速、有效、实施方便,符合当前电力系统在线应用的实际要求。     

基于奇异值分解和等效电流量测变换的电力系统状态估计

针对电力系统状态估计中处理病态问题的不足,提出一种基于奇异值分解和等效电流量测变换的状态估计方法。该方法利用PMU和SCADA量测构成的混合测量系统,运用直角坐标形式等效电流量测变换技术处理节点注入功率量测和支路功率量测,把信息矩阵转换成常数矩阵,再运用奇异值分解求解量测方程。在迭代求解中只需进行一次奇异值分解,提高了算法的计算效率。奇异值分解无需对系统进行可观性分析,能很好地处理病态或接近病态问题,使系统鲁棒性增强。通过仿真测试,验证了所提方法的正确性和有效性。     

计及等效电流量测变换及坏数据辨识的状态估计方法

针对输电系统和配电系统量测类型多样性及传统状态估计算法的不足,讨论并发展了一种基于等效电流量测变换的状态估计及坏数据检测与辨识方法。该方法是通过对量测系统的实际量测进行等效电流量测变换,并根据误差传播理论改变相应的量测权值而推导出来的,其不仅保留了传统状态估计算法的快速解耦特性,并在无任何假设的情况下实现了雅可比矩阵的完全常数化。算例分析表明,该方法快速有效,并能有效地处理不良数据,能较好地应用于输电系统和配电系统的状态估计计算。     

基于等效电流量测变换的状态估计及不良数据检测与辨识方法

针对输电系统和配电系统量测类型多样性及传统快速解耦状态估计算法的不足，作者讨论并发展了一种基于等效电流量测变换的状态估计及不良数据检测与辨识方法。该方法是通过对量测系统的实际量测进行等效电流量测变换，并根据误差传播理论改变相应的量测权值而推导出来的。它不仅保留了传统状态估计算法的快速解耦特性，并在无任何假设的情况下实现了雅可比矩阵的完全常数化，算例分析表明，该方法快速有效，对r/x的比值不敏感，并能有效地处理不良数据，能较好地应用于输系统和配电系统的状态估计计算。     

应用导纳矩阵方程的配电网状态估计迭代算法

提出一种基于导纳矩阵方程的状态估计方法,针对输电系统和配电系统不同的量测类型,采用等效电流量测变换技术进行电力系统状态估计。经过理论推导,证明了导纳矩阵方程对于功率量测迭代计算可靠收敛,使在进行状态估计时,只需修正HTR-1H矩阵中少量对角元素,同时应用电压向量直接进行迭代,简化了传统状态估计的运算步骤。理论分析和算例结果表明,该方法与传统方法有相同的计算精度,同时具有计算快速、实施方便的优点,符合当前电力系统在线应用的实际要求。     

计及PMU的混合非线性状态估计新方法

提出一种将同步相量测量单元（PMU）的直接电压相量量测变换为间接支路电流量测，并与监控与数据采集（SCADA）量测量一起进行混合迭代的非线性状态估计方法。对构造等效电流修正量而带来的间接量测误差进行了详细和定量的分析，并对该混合估计算法的精度进行了定性分析和定量计算。理论分析和算例表明，该方法可以获得较高的估计精度，在收敛次数和滤波效果上也有所改进。     

基于多源信息的配电网电流匹配状态估计

针对配电系统的实时量测冗余度低且只有部分电流量测的问题,结合计量系统的准实时量测数据,提出了电流匹配技术来求解配电网状态估计。推导了最优估计意义下的匹配电流方程及其系统化的求解方法。基于负荷功率因数变化慢的假设,提出了采用计量数据生成准实时量测的处理方法。该方法以实时电流量测为边界,把配电网划分成若干个量测区域,针对每个量测区域进行电流匹配状态估计。测试系统和实际系统算例表明,文中方法满足了当前配电自动化系统的实时应用需求。     

电力系统不良数据监测和辨识方法

电力系统量测数据的质量是影响电力系统状态估计效率和结果的重要因素,而量测数据中客观地存在少量不良数据,检测和辨识这些不良数据是电力系统状态估计的重要组成部分。分析了不良数据的检测方法及识别方法,采用IEEE-4、IEEE-14、IEEE-30节点系统对等效电流量测变换算法进行算例分析验证此方法的优越性。     

一种将PMU支路电流量测引入非线性状态估计的方法

针对同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的电流量测难以直接引入到传统加权最小二乘状态估计的问题,提出一种在极坐标下引入PMU支路电流量测的快速分解状态估计方法。采用旋转量测变换法,利用PMU的电压相角量测信息,将电流量测转化成为旋转量测,减小了副对角元素,实现了状态量在极坐标下的解耦,从而解决了电流量测与SCADA量测的融合计算问题。同时采用了动态更新相角的方法,在每次迭代过程中更新量测旋转所用的相角值,减小了因相角量测中的不良数据带来的误差。最后通过IEEE39节点算例对旋转量测方法与直接分解法、量测变换法这3种方法进行了仿真对比。结果表明,旋转量测方法改善了状态估计的精确性,计算速度较快,能够为调度中心的决策提供精确的数据支持。     

极坐标系下的快速等效电流量测变换状态估计方法

利用SCADA系统提供的多种类型量测数据,推导出极坐标系下的等效电流量测变换算法。为了提高计算速度,采用了快速解耦法的两个合理假设条件,将雅可比矩阵简化为常数矩阵,并根据该矩阵的特点对信息矩阵进行分块化简,最终得到解耦的信息矩阵,将信息矩阵规模最终减少到常规算法的1／4。此外,还提出了一种直接生成信息矩阵的方法。理论分析与WSCC和NewEngland两个系统的算例表明该方法具有简单、快速、线性收敛的特点,能够满足大型电力系统实时状态估计的需要。     

相量测量单元测量值对状态估计中等效电流量测变换算法的影响

针对同步相量测量单元(PMU)能够直接测量母线电压相量的特点,分析了引入PMU测量值对电力系统状态估计的影响.首先修正等效电流量测变换算法,提出了极坐标系下的全雅可比矩阵算法和简化雅可比矩阵算法,分别从增加PMU节点电压量测方程、以PMU测量值作为迭代初值、修正等效电流量测计算公式以及修正雅可比矩阵四方面分析了引入PMU测量值对算法迭代次数和滤波效果的影响.理论分析和算例结果表明,PMU测量值在这四方面对算法的迭代次数和滤波效果均有影响,有些影响还与PMU的数量有关.     

基于等效功率变换的配电网状态估计算法

提出一种基于等效功率变换的配电网状态估计算法，将配电网中的功率量测、电压幅值量测、电流幅值量测统一变换为支路首端等效功率量测，采用修正量测雅可比矩阵的迭代方法求解。该方法能够利用配电网中的各种量测，并且P，Q解耦迭代，有较高的运算效率和数值稳定性，对量测配置也无特殊要求。文中还提出一种通过添加零虚拟负荷量测提高数值可观性的方法，使原本不可估计的网络能够进行状态估计。     

基于动态分区和多估计准则的电力系统自适应鲁棒状态估计

随着当前智能电网技术的高速发展,电力系统的组成和运行方式愈发复杂,对状态估计的鲁棒性和实时性也产生了更高的需求.为此,提出一种基于动态分区和多估计准则的电力系统自适应鲁棒状态估计.通过模糊c均值聚类筛选出系统中的可疑量测集,进而根据可疑量测的空间分布实现系统动态分区.考虑到不同估计器各自的特点和适应性,针对可疑量测区域和正常量测区域自适应选取不同的估计准则,在保证估计精度的同时兼顾计算效率.为了保证边界节点信息和联络线传输功率的一致性,引入边界协调信息作为等式约束,并基于交替方向乘子法进行求解.通过IEEE标准系统进行测试,结果表明所提方法具有较好的估计精度和鲁棒性,并且其估计效率较加权最小绝对值估计法有明显提升.     

加权最小二乘状态估计量测权值计算的实用方法

分析了实际系统中直接影响加权最小二乘状态估计量测权值的因素,基于量测精度等级及满量程提出了设置量测权值的实用化方法,展示了实际系统中典型量测权值的标幺化数值,可以看出不同电压等级功率量测权值的差别以及电压幅值量测和功率量测权值之间的关系。使用文中方法计算得到的量测权值能更准确地反映量测精度,从而能够提高状态估计结果的准确性,模拟算例和实际工程应用验证了所述方法的有效性。文中还分析说明了计算两种派生量测权值的方法以及选取零注入量测权值的原则。     

Generalized State Estimation of Flexible AC Power Systems Considering Wind Generators and Primary Frequency Control

This paper proposes a practical approach to incorporate the mathematical models of both fixed-speed and variable-speed wind turbine generators, automatic load frequency controls as well as voltage magnitude and frequency dependent loads into a weighted least squares-based state estimation algorithm suitable for the analysis of flexible alternating current (AC) transmission systems. As opposed to conventional static state estimators, where the inclusion of these electric components has been neglected so far, the proposed approach permits the determination of the steady state operation of a power system in the event of a supply-demand unbalance by estimating the magnitude of the frequency deviation from its nominal value. The state estimation is based on measurements related to those that should be obtained by a supervisory control and data acquisition (SCADA) system and phasor measurement units. For the purpose of this paper, the set of values associated with SCADA measurements (nodal power injections, power flows, and voltage magnitudes) and phasor measurement unit (PMU) measurements (voltage and current phasors) are generated from a power flow analysis of the network under study. Lastly, numerical simulations are reported to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.     

结合模糊综合评判与决策的电力系统状态估计

针对电力系统状态估计中各种类型量测数据精度对状态估计结果有重要影响的问题,在基本加权最小二乘法估计的基础上,结合模糊综合评判与决策中的层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)讨论了一种改进权值确定方法的加权最小二乘法。它是将电力系统状态估计分解为量测值与估计值的差值平方最小(目标)、不同类型的量测值(准则)、各类型量测值相对精度的大小(方案)等层次,在此基础上进行定性和定量分析。通过IEEE 14-bus、IEEE 30-bus和IEEE 57-bus的标准算例进行仿真分析,证明层次分析法确定权值的加权最小二乘法能够有效地计算出电力系统的状态估计值。通过和基本加权最小二乘法进行比较,证明了该方法的优越性和实用性。     

电力系统多区域分布式状态估计方法

提出了一种电力系统多区域分布式状态估计方法,各区域估计器利用其数据采集与监视控制系统提供的量测数据进行本地状态估计,并通过平均一致性算法获取全局信息进行系统级状态估计。建立了基于拉格朗日乘子法的状态估计模型并设计了基于一致性的全局信息交换协议,给出了多区域分布式状态估计算法的实现流程。通过IEEE 14节点和118节点系统中的仿真算例验证了所提方法的正确性和有效性,并就估计精度和计算效率与现有状态估计方法进行了比较。仿真结果表明分布式状态估计方法可有效提高集中式状态估计系统的计算效率及可靠性,适用于结构更加复杂、量测数据体量更大电网的状态估计。