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.     

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     

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。     

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.     

规则法和混合法相结合的遥信错误辨识方法

针对遥信错误辨识问题,提出了一种基于规则和混合法的遥信错误辨识方法。首先制定规则剔除简单的遥信错误;对于无法通过简单规则辨识的遥信,提出采用转移潮流法和新息图法相结合的拓扑错误混合辨识方法进行辨识,该混合辨识方法具有如下特点:以前一断面的状态估计结果作为基态,避免转移潮流法在实际工程中基态选择的困难;通过新息图法中的修正预估比判断拓扑可疑支路,避免转移潮流法中用转移潮流判定拓扑可疑支路可能导致的误判;引入转移潮流法中注入功率对转移潮流的影响量,避免采用新息图法出现较大负荷预测误差产生负荷突变问题。最后,以算例证明了所述方法的有效性。     

新息图法辐射配电网不正常事件的识别

辐射配电网发生负荷突变、拓扑错误和坏数据时,配电网新息差矢量及新息矢量会出现相应的变化。如果某节点的下面各层支路和节点出现了大量零量测值,同时该节点的上层支路出现一些较大的相近新息值,则与该节点相连的某支路会发生开断拓扑错误。在排除了拓扑错误后,根据配电网较大新息矢量和它们对应的树支和根节点接地树支以及有问题的某一接地连支形成的回路,可识别出与该接地连支相连的节点为突变节点。根据负荷突变情况更正新息差矢量及新息矢量后,可进行坏数据识别,从而解决负荷突变、拓扑错误和坏数据3种不正常事件同时出现的识别问题。     

新息图法辐射配电网不正常事件的识别

辐射配电网发生负荷突变、拓扑错误和坏数据,配电网新息差矢量及新息矢量会出现相应的变化.如果某节点的下面各层支路和节点出现了大量零量测值,同时该节点的上层支路出现一些较大相近新息值,则与该节点相连的某支路发生开断拓扑错误.在排除了拓扑错误后,根据配电网较大新息矢量并且它们对应的树支和根节点接地树支以及有问题的某一接地连支形成回路,可识别出与该接地连支相连的节点为突变节点.根据负荷突变情况更正新息差矢量及新息矢量后,可进行坏数据识别.从而解决负荷突变、拓扑错误和坏数据3种不正常事件同时出现的情况.     

新息图法辐射配电网不正常事件的识别

辐射配电网发生负荷突变、拓扑错误和坏数据，配电网新息差矢量及新息矢量会出现相应的变化如果某节点的下面各层支路和节点出现了大量零量测值，同时该节点的上层支路出现一些较大相近新息值，则与该节点相连的某支路发生开断拓扑错误在排除了拓扑错误后，根据配电网较大新息矢量并且它们对应的树支和根节点接地树支以及有问题的某一接地连支形成回路，可识别出与该接地连支相连的节点为突变节点．根据负荷突变情况更正新息差矢量及新息矢量后，可进行坏数据识别。从而解决负荷突变、拓扑错误和坏数据3种不正常事件同时出现的情况。     

电力电子变换器主电路拓扑辨识型

针对电力电子主电路拓扑辨识这一目标，提出了两种辨识方法。首先，利用开关支路电流变量为零或非零的信息可确定开关通断状态这一基本原理，通过检测一组拓扑线性无关的开关支路电流变量，可以实现电力电子电路的拓扑辨识。另一方面，基于电路的拓扑向量在不同电路拓扑中变化规律各不相同的基本事实，通过对最简拓扑向量的选取、验算及监测，可依据较少的检测量而实现电力电子电路的拓扑辨识。这两种方×法分别适用于复杂或简单的电力电子电路。     

基于支路等值的拓扑辨识方法

状态估计中拓扑辨识是一个疑难问题,很多拓扑辨识方法把开关状态作为未知量引入估计过程,对量测冗余度和精度提出了较高要求,加大了状态估计辨识可疑数据的难度,工程应用困难。通过支路关联遥测遥信互校,确定运行状态可疑的支路。状态可疑支路在状态估计中作为参数未知支路,只需要引入一个状态变量,从支路参数计算结果就可判断支路运行状态,并给出了支路电导引入信息矩阵方法。正确判断支路运行状态后,利用状态估计节点电压计算支路潮流并修正两端节点注入,就可得到完整的电网运行状态,无需重新状态估计。该方法可以辨识小潮流支路拓扑错误。测试结果表明,由于在常规PQ解耦状态估计引入未知量,只增加一维状态量,计算速度快,拓扑辨识结果准确,适合在在线系统中应用。     

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。     

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。     

新息图的智能特征

新息图是根据测量向量和预报向量之差的新息向量推出来的,是新息向量和图论的结合。新息图对于识别坏数据和拓扑错误很有价值。现有的新息向量未考虑元素间有物理定律约束的内在联系。文中定义了反映新息向量元素间内在联系的新息图,给出了计算实例,并从认识论和方法论的角度论述了新息图的智能特性。     

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。     

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。     

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。