新息图法拓扑错误辨识

提出一种确定和辨识拓扑错误的方法。提出了基于新息向量的新息图,在其上可以根据支路扩展新息向量和估计潮流确定拓扑错误,而且还可以根据不良回路和差别向量对出现在拓扑错误支路上或其他支路上的坏数据进行辨识。文中给出了ＩＥＥＥ－３０和ＩＥＥＥ－１８节点系统的计算实例。     

新息图法识别多重网络结构动态变化

正确的拓扑结构是电网在线分析的关键问题之一,该文在提出预报预估网络和新息网络建模原则的基础上形成运行网络与预报预估网络及新息网络的叠加关系,使新息矢量元素间建立满足克希霍夫电路定律的联系。在新息图中定义连支推算新息矢量,提供了获取新息矢量元素的又一途径.由更新的新息矢量和预估预报矢量合成修正潮流矢量,在此基础上定义了修正预估比,以作为识别支路断开和闭合两种拓扑结构动态变化的依据。因而可以在有相关坏数据,无量测支路,甚至缺乏开关量信息的恶劣条件下,及时有效地识别网络结构的多重相关变化。为安全监控获取关键性实时信息提供了技术保障。     

新息图状态估计中多相关不良数据辨识

新息图状态估计处理坏数据较传统状态估计方法有优越性。文中研究了新息图状态估计中多相关不良数据的辨识问题,分析了多相关不良数据条件下新息差向量的表现特征,为新息图法准确排除测量系统中的多相关不良数据提供了理论依据,使得新息图能准确辨识状态估计中与拓扑变化（包括拓扑错误）相关的多相关不良数据,提高了新息图法识别不良数据的能力。IEEE30节点系统中不同类型的多相关坏数据识别结果表明了算法的有效性。     

新息图法电力系统不良数据检测与辨识

不良数据检测和辨识是电力系统状态估计的重要组成部分;所采用的新息图方法,结合动态和静态两方面理论,将具有具体物理意义的数据（新息向量）,转化为虚拟假设条件下的等价表示,并利用基本的电路理论,达到检测和辨识坏数据以及拓扑错误的目的。该方法具有模型简单、快速准确等优点。以IEEE-14节点系统算例,初步验证^了所提方法的有效性。     

新息图拓扑可观测性及不良数据可辨识性分析

新息图状态估计在拓扑结构获取和不良数据辨识方面与一般状态估计差异较大。文中研究了新息图状态估计拓扑结构可观测性、量测数据的相关性、不良数据的可检测性和可辨识性问题。由获得连支推算新息的必要条件确定拓扑结构可观测性;利用新息差向量的表现特征分析不良数据可检测性和可辨识性,最后给出了较优的辨识连支不良数据的顺序。对该算法的分析及IEEE30节点系统算例表明,新息图状态估计中不良数据可辨识性可进行定性分析,其辨识不正常事件的能力强,量测冗余度要求较低。     

利用回路新息相角差代数和识别拓扑结构变化

提出回路新息相角差代数和的概念。回路新息相角差代数和等于回路新息电势源的代数和。在新息图上计算各回路的新息相角差代数和，找出若干新息相角差代数和绝对值明显非零的回路，就是包含表明拓扑结构变化的电势源的回路。通过换树，将这些回路中公共的树支变换到连支上，从而确定电势源位置。这种直接计算电势源数值的方法，不仅能够区分拓扑结构变化和负荷突变，而且为拓扑结构变化识别提供了主要判据。文中给出了IEEE-5节点和30节点的算例。     

新息图法状态估计

提出了基于新息图的状态估计方法 ,可以快速地检测识别出拓扑错误 ,进行状态估计 ,提供电力系统状态     

新息图法状态估计

提出了基于新息图的状态估计方法,可以快速地检测识别出拓扑错误,进行状态估计,提供电力系统状态.     

加权新息图法识别小潮流支路拓扑错误

新息图法可以以较少的量测值,快速地排除坏数据和识别拓扑错误,为状态估计识别拓扑错误开辟了一条新的途径。文中提出给扩展新息向量加入加权因子,以排除大潮流支路误差对小潮流支路的不良影响,达到识别小潮流支路拓扑错误的目的,并给出了计算加权因子的方法。IEEE－118节点系统的算例表明,加权因子能够提高新息图法对小潮流支路拓扑错误的识别能力。     

基于新息图法的电力系统不正常事件识别方法

新息图法在识别负荷突变、不良数据和拓扑变化的识别方面较之传统的状态估计方法,具有计算过程简单,对测量冗余要求较低的优越性.新息图法结合了静态状态估计和动态状态估计的优点,利用新息差矢量在新息网络中的特征,能够对恶劣条件下的不正常事件准确识别并加以修正.通过IEEE - 30节点系统算例,对新息图识别不正常事件的过程进行...     

新息图法辨识母线拓扑错误

提出了用新息图法辨识母线拓扑错误的方法。先在网络计算模型上 ,根据支路新息找出可疑母线 ,然后对可疑母线采用物理模型表示 ,引入零阻抗支路模型 ,用新息图法辨识断路器的状态 ,确定发生母线拓扑错误的位置。文中用IEEE - 5节点系统描述了此方法 ,给出了IEEE - 30节点的实例     

基于广域测量系统的新息图辨识不良数据方法

相量测量单元(PMU)子站能够测量电压、电流的幅值和相角,提供全面的系统信息。文中利用PMU采集的电压、电流相量,基于交流潮流建模的新息图法提出了使用基尔霍夫电压定律(KVL)辨识不良数据的方法。首先推导了新息网络中存在共用树支支路的2个回路的回路电压降之间的关联关系,然后利用关联关系辨识出回路中包含的不良数据,具有计算量小、计算速度快、适用于广域测量系统(WAMS)的优点。该方法与新息差向量配合使用,可以辨识新息差向量不能辨识的不良数据,提高了新息图法辨识不良数据的能力。通过IEEE30节点系统验证了该方法的有效性,从算例可以看出该方法辨识强相关不良数据效果较好。     

电力网络支路参数估计新方法

基于新息图法,提出了一种电力网络中支路参数估计的新方法.根据系统中某支路存在网络参数错误时,该支路及其相连支路的新息值比较大的特点识别网络参数错误.然后利用回路新息相角和,估计存在网络参数错误的支路的参数值.该方法辨识和估计网络参数错误较快,且简单有效.通过IEEE-5节点系统算例的计算,表明此方法能够比较准确地估计网络参数错误,并验证了网络参数错误与坏数据、拓扑错误同时发生时该方法的有效性.