最小信息损失状态估计中潮流和拓扑统一估计的通用理论

传统的电力系统状态估计方法具有严格的数学前提.为了提出更通用的状态估计方法,该文建立了遥信的广义信道模型,给出了遥信的信息损失计算式,发展了最小信息损失状态估计理论.将遥测和遥信在信息空间上统一建模,得到了潮流和拓扑统一估计的通用理论和方法,可以充分利用遥测和遥信等混合数据中所蕴含的信息量,对电网潮流和网络拓扑实施同步估计,并取消了传统状态估计必须保证拓扑正确的数学前提,为拓扑错误辨识提供了严格的数学基础.     

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。     

转移潮流法拓扑错误辨识

电网拓扑错误会影响状态估计的精度,甚至会使状态估计不收敛。文中提出了转移潮流法拓扑错误辨识法,利用当前时刻的遥测数据与基态进行比较就可以得到转移潮流。通过分析转移潮流与网络拓扑变化的关系以及不良数据的影响,给出了单一支路的拓扑错误和多不良数据的辨识方法,从而可以提高状态估计的精度。文中给出了一个实际电网的计算实例。     

基于集合论估计的电网状态辨识(五)拓扑错误识别

电网的拓扑模型是感知电网状态的基础,错误的拓扑模型将导致状态辨识的结果严重偏离真实的运行状态,因此拓扑错误的辨识非常关键。目前已有拓扑错误辨识的方法在应用于大规模系统和同时辨识不良数据和拓扑错误等方面存在不足。文中基于最少拓扑错误准则,建立了拓扑错误识别的混合整数规划模型,其中测量方程以线性约束和锥约束的形式给出,并采用混合整数不等式来解耦整数变量和连续变量。该模型可高效求解,且可有效识别支路拓扑错误和厂站拓扑错误。     

辨识网络拓扑错误的最小绝对值状态估计

采用最小绝对值状态估计算法辨识网络拓扑错误.在传统的最小二乘法状态估计模型中引进扩展变量和量测量,构成最小绝对值状态估计问题,进而转化为线性规划的标准形式求解.在一实际测验系统上进行了试算.     

辨识网络拓扑错误的最小绝对值状态估计

采用最小绝对值状态估计算法辨识网络拓扑错误。在传统的最小二乘法状态估计模型中引进扩展变量和量测量,构成最小绝对值状态估计问题,进而转化为线性规划的标准形式求解。在一实际测验系统上进行了试算。     

基于广义状态估计的拓扑错误快速识别方法

为提高开关拓扑识别的速度,简化识别过程中的计算量,提出一种快速识别站内开关拓扑错误的方法。该方法对广义状态估计模型中的约束方程进行重新描述,根据约束方程的特点将全局状态向量解耦,解耦后的状态向量分为独立向量与依赖向量;采用独立状态向量表示量测方程,并据此分析了量测雅可比矩阵结构,进而简化了迭代方程,降低了矩阵的维数,在目标函数不变的情况下,将全局求解分为两步完成;通过量测残差识别模拟量不良数据,通过仅对残差较大的可疑厂站计算的拉格朗日乘子识别开关元件状态的错误。最后,以山东某地区110 kV站为例验证了所提模型与方法的有效性,根据试验结果得出所提方法计算迭代矩阵维数更低,所占内存更少,计算速度更快。     

豪斯荷德尔正交变换法在状态估计中的应用

本文详细介绍豪斯荷德尔正交变换法在状态估计中的应用。该方法与目前状态估计计算中广泛采用的吉文斯正交变换法相比具有运行速度快,程序设计简单等优点。经云南大理等地区电业局的现场进行表明,该方法具有数值稳定性高,收敛性好,占有同存小等优点。     

基于不确定性推理的变电站拓扑错误辨识

采用基于确定因子的不确定性推理方法,文中提出一种变电站拓扑错误辨识方法。在规则法的基础上,根据规则采用的数据类型和关系的不同,将规则分为四大类进行阐述。然后根据不确定性推理方法,对各类拓扑错误辨识规则建立了不精确模型,利用不确定性推理的传播算法和合成算法,计算出每个断路器和刀闸的综合可信度,从而判断断路器和刀闸的开合状态。该方法利用变电站内三相多源数据,冗余度高,提高了对刀闸的辨识能力,解决了规则冲突的问题。算例结果表明,该算法能够对多个不良数据和拓扑错误同时存在的情况进行有效辨识。     

基于改进转移潮流法的拓扑错误辨识方法

提出了转移潮流法的改进算法,增强了同步辨识拓扑错误和不良数据的能力。改进算法充分利用了转移潮流对拓扑变化的敏感性以及加权最小绝对值状态估计对不良数据的抑制性,通过情形判断将拓扑错误回路和不良数据回路尽可能地区别开来,从而避免了原转移潮流法的缺点,提高了辨识能力。     

电力系统最小信息损失状态估计的信息学原理

状态估计作为能量管理系统(EMS)和实时电力市场的基础和核心，正在变得日益重要。该文从信息科学的新视角，对电力系统状态估计的数学基础进行了研究。根据最小信息损失(MIL)决策原理，提出了能够适用于各种概率分布的通用的MIL状态估计新原理。并在理论上证明了加权最小二乘(WLS)和加权最小绝对值(WLAV)估计法都是MIL状态估计的特例，将传统状态估计方法在信息学的意义上统一起来，赋予了传统状态估计方法全新的信息学内涵。在MIL意义上，针对次输电系统和配电系统状态估计中普遍采用的电流幅值量测，得到了大电流是WLS估计法的近似条件。用算例比较了MIL和WLS状态估计的估计结果，进一步验证了WLS法在非正态分布时的近似条件。     

基于分块QR分解的一种状态估计算法

文中提出了一种基于分块QR分解的状态估计方法。该方法把虚拟测量处理为等式约束，避免了由于权因子分散而导致的数值病态问题。在每次迭代中，通过对两个分块矩阵的QR分解和一个稀疏三角线性方程组的求解，实现了系数矩阵的三角分解。与带有约束的正规方程(NE/C)法相比，不但消除了Jacobian矩阵叉乘造成的信息损失，而且保证了分解的数值稳定性。稀疏QR分解采用了基于Givens变换的方法并利用最小度列排序和变主元消元策略。减少注入元素的数目，提高了状态估计的计算效率。试验系统的仿真结果表明了该方法具有良好的数值稳定性和鲁棒性，而且有较高的计算效率，可以满足在线状态估计的要求。     

电力系统谐波状态估计技术的发展与展望

本文介绍了电力系统谐波状态估计的概念,功能及其实现方法。对现有的几种谐波状态估计方法进行了评术,并提出了谐波状态估计中应着选解决的几个问题。     

广东省调提高状态估计计算精度的措施

结合广东省调EMS中状态估计软件的运行情况,从网络模型建立和量测采集的角度介绍了提高状态估计计算精度的一些措施,针对母联开关刀闸遥信错误对状态估计计算造成的严重影响,给出了一种检查与纠正母线分裂错误的方法,作为对状态估计量测预处理手段的一个重要补充.这些建议和方法的实施显著提高了广东省调状态估计的计算精度.     

基于支路带节点功率估计的配网状态估计实用算法

充分利用配电网的辐射形特点，提出了采用基于单支路加权最小二乘估计(WLS)的前推，回代估计方法，该方法在前推的逐支路估计过程中，对有后续支路的支路在支路估计前有条件地加入末端节点功率估计，文中还提出了对权值进行合理选取的原则。对算例和实际辐射网的计算结果表明，该方法收敛速度快，估计精度高，编程简单，算法可靠、有效、实用。     

保留非线性的两级快速P-Q分解状态估计法

提出了一种新的状态估计算法,既保留了量测方程非线性又利用了快速P-Q分解方法,因此数学模型精度高且保留了快速P-Q分解的优点,提高了状态估计的计算精度和速度.采用系统分割方法将大系统分割为多个小系统,分别对每个小系统进行状态估计,然后对各小系统的状态估计结果进行协调,得到整个系统具有同一参考节点的状态估计结果,这样可大大提高状态估计的计算速度,有利于进行大电网的状态估计.在18节点系统上进行的数字仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于负荷电流的配电网非量测负荷估计

提出了一种基于负荷电流的抗差估计算法用于修正10kv配电网非量测负荷。该算法将配电网中的功率量测变换为电流量测，实现了雅可比矩阵常数化，负荷电流实虚部解耦求解。并采用了权值随残差变化的权函数，从而较大程度上抑制了伪量测中坏数据对估计结果的不良影响。文中还给出了IEEE33节点配电系统的计算结果。结果表明，该算法能够有效地修正伪量测数据，使其准确度达到或接近实际量测值的准确度。     

数据融合技术在电力设备在线监测系统数字滤波中的应用

准确测量电力设备的各种运行参数,是电力设备在线监测系统进行故障诊断的重要前提,而各种干扰的存在严重地影响了测量精度.为消除测量中的干扰,文中提出了一种基于数据融合技术的数字滤波思想,推导了算术均值与递推估计相结合的数字滤波算法,该算法保留了测量数据的局部与全局特性,具有计算量少、速度快等特点.对变压器套管现场数据的处理结果验证了该算法的正确性.