基于权函数的电网参数分区辨识与估计方法

多个遥测坏数据和参数错误(简称不良数据)存在时,现有辨识与估计方法很难保证其结果的有效性.为此,提出了基于权函数的电网参数分区辨识与估计方法.首先基于最小度拓扑搜索,将原网络分解为辐射子网、简单环网和复杂环网,形成多个独立子区域;其次,对每个独立子分区,采用拉格朗日法辨识不良数据;最后,对每个独立子分区内的错误参数,提...     

基于ESP模型的锂电池参数辨识和SOC估计

精准的电池模型是电动汽车电池管理系统的关键,它为准确估计电池荷电状态(SOC)提供保证。基于电化学反应机理,建立扩展单粒子(ESP)模型。基于ESP模型参数较多的特点,利用改进遗传算法分不同SOC阶段进行多组参数辨识,通过充放电实验验证模型的准确性。基于ESP模型和卡尔曼滤波算法,引入强跟踪滤波器和自适应滤波方法,且对模型状态方程进行修正,建立自适应强跟踪Sigma点卡尔曼滤波算法来进行SOC估计。结果表明,ESP模型有较高的精度,且基于此模型和所建立的算法可以实现对SOC的精确估计,其最大误差在2.3%以内。     

基于增广状态估计的混合不良数据诊断与参数辨识

电网同时存在遥测坏数据和参数错误时,由于坏数据会影响参数辨识结果,全网参数辨识和估计方法很难保证结果的准确性。文中提出一种基于增广状态估计的混合不良数据诊断与参数辨识方法,先通过残差平衡度判断不良数据是遥测坏数据还是错误参数,将遥测坏数据直接剔除;然后,通过分区方法将多个潜在的不良参数尽可能分开在不同的局部区域,以减弱不良数据之间的相互影响;最后,采用分区增广状态估计方法修正不良参数。算例结果表明,该方法能有效区分坏数据和错误参数,且分区参数辨识能避免不良数据之间相互影响,从而提高了可疑参数辨识的精度。     

基于Karush-Kuhn-Tucker最优条件的电网可疑参数辨识与估计

电网元件参数的误差会导致能量管理系统的状态估计结果不准确,从而影响其他应用结果的可靠性和精确性,因此状态估计程序应当具有辨识和估计元件参数的功能。首先基于拉格朗日乘子的可疑支路辨识法,提出了一种迭代辨识算法,用于生成待修正的支路参数集;然后研究了基于参数-目标函数灵敏度的参数估计方法,该方法针对选出的可疑支路,计算出可疑支路参数对状态估计目标函数的灵敏度;最后利用变步长逐次逼近法估计可疑支路参数,该方法避免了传统方法的数值稳定性问题,具有很高的实用价值。IEEE14和IEEE30标准算例系统验证了所提出方法的正确性。     

考虑分区的电网参数辨识与估计方法

多个不良数据(遥测坏数据和参数错误)存在时,现有参数辨识与估计方法很难保证其结果的有效性.为此,文中提出了考虑分区的电网参数辨识与估计方法.首先,基于最小度拓扑搜索,将原网络分解为辐射子网、简单环网和复杂环网,形成多个独立子区域;其次,对每个独立子分区,采用拉格朗日辨识法辨识不良数据;最后,对每个可疑参数进行考虑零注入功率约束的加权最小二乘增广估计.该方法避免了不同子区域之间不良数据的相互影响,提高了多个不良数据辨识的有效性与错误参数估计的精度.基于IEEE30节点系统的算例计算,验证了该方法的有效性.     

最小信息损失状态估计在拓扑错误辨识中的应用

网络拓扑的错误导致状态估计结果不可用,一直是电力系统状态估计应用中的难题.该文将最小信息损失（MIL）状态估计理论应用到拓扑错误辨识中,提出了具有严格数学基础的MIL拓扑检错新方法.该方法综合利用了蕴涵在遥测和遥信中的信息量,在总体信息损失最小的估计目标下,对遥信和遥测实施统一最优估计,并给出拓扑检错结果.文中还分析了MIL法与传统方法的内在联系,指出了传统残差法是MIL法的特例,讨论了新方法的在线实现问题.给出了小算例系统和实际系统的对比试验研究,结果验证了MIL法比传统残差法具有更低的错误率和更强的可扩展性.     

基于在线参数辨识和ASR-UKF的锂离子电容SOC估计

以一种新型混合型超级电容器——锂离子电容为研究对象,针对其在混合动力机车应用中的SOC估计问题,建立锂离子电容的二阶等效电路模型,采用带遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)和自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法(ASR-UKF)交叉联合的方法对锂离子超级电容的荷电状态(SOC)进行估算.FFRLS可以对动态变化的模型参数进...     

考虑抗差状态估计大误差点的电网可疑参数辨识及其应用

错误的电网参数导致电力系统中状态估计结果出现偏差,严重影响各种高级应用的实用性。首先分析了一种能够自动排除不良数据对状态估计的影响且具有较高计算效率的抗差状态估计模型;然后提出了通过计算量测偏差与线路平衡状态来生成可疑线路的方法;最后采用变步长积分法估计可疑线路的参数修正值。通过在某省级电网调度中心的应用,实测结果验证了该方法的正确性与有效性。     

基于SHGM估计方法的电力系统状态估计

电力系统状态估计作为一种应用软件，在整个能量[管理系统（EMS）中起着非常重要的作用，但是经典的估计方法在处理不良的异点时显得无能为力，为了解决这一问题，文中在简要分析映射统计概念及原理的基础上，用先辨识杠杆点的方法来进行估计，从而避免受到在这些点的不良数据的影响，仿真试验结果表明，该方法较一般的WLS状态估计方法在处理不良数据以及收敛性等方面具有更好的效果，并且它的算法是对较简单的基于WLS算法的修改，所以很容易实现。     

基于参数辨识与状态估计的温控负荷响应能力动态评估

温控负荷在通过需求响应提供电网辅助服务方面蕴含着巨大潜力,但负荷单元数量多、位置分散、状态变化快等特点为温控负荷的管理与开发增加了难度。为便于负荷管理中心掌握温控负荷的响应能力,进行实时的响应控制和调度优化,提出一种温控负荷响应能力动态评估方法。针对大量温控负荷响应能力相关信息获取困难的问题,提出了模型参数辨识方法和运行状态估计算法;为有效评估负荷集群响应能力,提出了考虑响应功率和响应时长2个能力指标的集群响应能力聚合算法;设计了温控负荷响应能力动态评估流程,分别在用户本地端和负荷管理中心实现响应能力的精确计算和简化估计,并通过周期性同步消除累积误差。仿真分析表明,所提方法的评估结果能够表征温控负荷的需求响应能力。     

基于线性内点法及正交变换的抗差参数估计

参数估计目前主要采用加权最小二乘算法.由于包含参数估计,该方法在处理电网坏数据混杂及数值稳定性上都面临着困难.考虑到实际电网中有时会同时出现量测错误及参数错误,提出了使用基于线性内点法及正交变换的加权最小绝对值(WLAV)增广参数估计.基于L1范数的WLAV估计具有良好的抗差特性,用以应对混杂有坏数据、拓扑错误及参数错误的混杂估计.为提高增广参数估计的数值稳定性,将正交变换引入线性内点法修正方程的求解中.对算法的测试结果表明,该方法具有良好的应用前景.     

电力系统状态估计实用中若干问题的处理

能量管理系统(EMS)高级应用软件满足实用化要求是电力企业达标创一流活动的必备条件,而处于能量管理系统核心地位的状态估计,其应用软件的实用化有力地促进了电力系统基础自动化水平的提高,为此,结合广东汕尾地区级电网EMS高级应用软件的实施工作,对状态估计实用化过程中网络建模、量测配置等工作中出现的问题提出了处理建议,认为网络建模、量测配置、量测质量等工作是状态估计实用化的关键.     

基于WAMS/SCADA混合量测的电网参数辨识与估计

针对目前电网参数辨识与估计方法存在的数值稳定性变差、易发散及易受残差污染干扰等问题,提出了一种基于混合量测的电网参数辨识与估计方法。该方法首先利用广域测量系统(WAMS)的测量数据计算相对残差,初步判断是否存在参数错误,然后利用相量测量单元(PMU)能够测量电压和电流相量的特性,建立支路两端变量之间的直接联系,对存在参数错误的支路进行辨识,并在此基础上使用智能优化算法估计支路参数。在IEEE 39测试系统上的仿真实验表明,该方法只需安装约1/2总母线数的PMU即可对全网传输线路和变压器进行参数辨识与估计。     

基于量测残差的改进参数估计方法

电网参数错误将影响状态估计的质量,并降低能量管理系统中其他高级应用软件的实用化程度。文中简要介绍了主要的参数估计算法,并详细分析了基于量测残差和参数误差间灵敏度关系的参数估计方法。在总体沿袭两步法参数估计方法的基础上,对该方法的近似模型进行了详细分析。为使算法具有更广的适用面,对第1步中偏差向量的计算和第2步中参数的估计方法分别进行了改进。对该算法进行了测试,结果表明,该方法具有良好的应用前景。     

基于主导与非主导参数的非线性加权最小绝对值参数估计

针对非主导参数估计易受量测噪声及不良数据影响的特点,提出了基于主导与非主导参数的加权最小绝对值抗差参数估计。对参数估计错误的原因进行了系统分析,并给出了参数主导性评估方法。利用非线性原—对偶内点法进行模型求解,与传统线性内点法相比,该方法在提高求解精度的同时减少了迭代次数。基于IEEE 30节点系统和2个实际省级电网的计算分析,将所提出的方法与传统加权最小二乘法参数估计进行比较,测试结果验证了所提出方法的有效性。     

考虑分区的电网参数辫识与估计方法

多个不良数据（遥测坏数据和参数错误）存在时,现有参数辨识与估计方法很难保证其结果的有效性。为此．文中提出了考虑分区的电网参数辨识与估计方法。首先,基于最小度拓扑搜索,将原网络分解为辐射子网、简单环网和复杂环网,形成多个独立子区域;其次,对每个独立子分区,采用拉格朗日辨识法辨识不良数据;最后．对每个可疑参数进行考虑零注入功率约束的加权最小二乘增广估计。该方法避免了不同子区域之间不良数据的相互影响,提高了多个不良数据辨识的有效性与错误参数估计的精度。基于IEEE30节点系统的算例计算,验证了该方法的有效性。     

计及PMU支路电流相量的状态估计模型

评述了相量量测在电力系统状态估计中的各种应用模型,包括仅采用相量测量装置(PMU)的量测进行线性估计、在非线性估计中加入PMU电压幅值和相角量测,以及把非线性估计和线性估计结合等方案.把PMU量测值直接作为估计值虽然可以降低估计的维数,但不一定有利于估计精度.当前PMU的配置还难以满足可观性要求,故必须将PMU量测与其他量测一起用于状态估计.但在非线性估计中,很难直接利用PMU支路电流量测,特别是其相角量测.文中提出通过量测变换来计及PMU支路电流幅值和相角量测的模型.对各种非线性估计模型的仿真说明该模型的估计精度优于其他方案.