一种处理杠杆量测的配电网抗差估计算法

提出了一种新的基于支路电流的配电网抗差估计算法用于消除坏杠杆量测对估计结果的不良影响。该方法利用杠杆量测量的固有特性,在加权最小绝对值(WLAV)估计器的目标函数中引入结构抗差因子;同时借助等价权的概念,将抗差估计转化成最小二乘估计的形式,编程简单,从而使改进后的WLAV估计法不仅能够辨识出非杠杆量测中的不良数据,而且能够有效地抵御杠杆量测量中的坏数据,并得到高精度的估值。实验系统的仿真表明,该方法具有良好的数值稳定性和鲁棒性。     

一种处理杠杆量测的配电网抗差估计算法

提出了一种新的基于支路电流的配电网抗差估计算法用于消除坏杠杆量测对估计结果的不良影响。该方法利用杠杆量测量的固有特性，在加权最小绝对值(WLAV)估计器的目标函数中引入结构抗差因子；同时借助等价权的概念，将抗差估计转化成最小二乘估计的形式，编程简单，从而使改进后的WLAV估计法不仅能够辨识出非杠杆量测中的不良数据，而且能够有效地抵御杠杆量测量中的坏数据，并得到高精度的估值。实验系统的仿真表明，该方法具有良好的数值稳定性和鲁棒性。     

EMS中基于量测置换的对地电容参数估计方法

线路的对地电容参数错误将影响能量管理系统(EMS)中电压无功优化软件的分析决策.介绍了一种近似的电容参数估计算法,详细分析了该方法的适用条件.在此基础上,提出了一种新的基于量测置换的线路电容参数估计方法.该估计方法同时考虑了线路对电网的交换无功和线路本身的损耗无功.估计效果不受电容参数错误的影响,并能够同时容忍一定的线路阻抗参数错误.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.     

配电网非量测负荷的最小二乘估计

提出了用于修正10kV配电系统非量测负荷的变权值最小二乘估计算法，该算法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。用该算法编制了应用程序并进行了实例研究。结果表明该算法能够利用线路首端的实测数据和有量测装置的配电变压器的实测数据对非量测点的伪测量数据进行修正，使其准确度达到或接近实际量测值。     

基于PMU量测的配电网稀疏估计

同步相量量测技术的应用为配电网估计如潮流雅可比矩阵估计和电压/相角-功率灵敏度估计提供了重要技术基础。针对潮流雅可比矩阵的相关性、稀疏性和对称性,提出了一种基于同步相量测量单元量测数据的潮流雅可比矩阵和灵敏度矩阵的稀疏估计方法,在较少量测下,有效估计了雅可比矩阵和灵敏度矩阵。进一步针对量测过程中出现的不良数据,引入鲁棒性更大的加权最小二乘法,提高了算法的鲁棒性。最后,通过IEEE33节点配电系统验证了方法的可行性。     

量测偏差的检测与辨识

基于数理统计理论,本文提出了电力系统状态估计中量测偏差检测与辨识的基本理论及其算法,对量测中出现的偏差可进行在线检测与辨识,有效地提高了状态估计的质量,增强了检测与辨识不良数据的能力,并可帮助监视量测系统的运行。     

基于相量量测的电力系统线性状态估计

分析了相量量测装置的量测误差情况,指出了相量量测参与状态估计计算的必要性。在完全使用相量量测的情况下,给出了基于直角坐标系的实数形式的电力系统线性量测方程和相应的线性静态状态估计算法。对负荷预报加潮流计算的系统状态预报方法进行改进,通过对误差协方差阵计算公式的推导与简化,提出了新的预报误差协方差阵计算公式,并将其与线性量测方程相结合,提出了基于相量量测的线性动态状态估计算法。最后讨论了线性状态估计算法的使用条件,并采用IEEE30节点系统对提出的算法进行了验证。     

基于相量量测的电力系统线性状态估计

分析了相量量测装置的量测误差情况，指出了相量量测参与状态估计计算的必要性。在完全使用相量量测的情况下，给出了基于直角坐标系的实数形式的电力系统线性量测方程和相应的线性静态状态估计算法。对负荷预报加潮流计算的系统状态预报方法进行改进，通过对误差协方差阵计算公式的推导与简化，提出了新的预报误差协方差阵计算公式，并将其与线性量测方程相结合，提出了基于相量量测的线性动态状态估计算法。最后讨论了线性状态估计算法的使用条件，并采用IEEE 30节点系统对提出的算法进行了验证。     

基于残差符合信息识别残差污染

残差污染的存在对正确检测与辨识坏数据的危害很大,而用一种统一的方法,根据量测残差识别出残差污染,从而准确地检测了与辨识坏数据一直非常困难。文中基于残差符号信息研究状态估计中的残差污染问题,了基于残差灵敏度矩阵和残差符号判断存在严重的残差污染的可能性,在此基础上,提出了利用残差符号信息识别严重的残差污染的方法,用简单的图示直观地描述了这一方法,ＩＥＥＥ３０节点系统上的试验证实了所提出的方法提出了检测     

基于状态估计的电网支路参数估计方法

正确的电网参数是电网安全稳定预警和控制决策的必要基础,研究实用的电网支路参数的估计方法具有重要的现实意义。扩展状态估计法是一种有代表性的参数估计方法,在该算法的实际应用中,发现支路参数不可估计或者估计结果不合理的现象时有发生。该文以IEEE 9系统和中国某实际电网为算例,对扩展状态估计法的性能进行深入研究,找到该方法存在的数值稳定性和局部最优性问题。继而提出一种基于Tabu搜索策略的参数估计方法,经IEEE9标准系统和实际电网算例验证,具有良好的数值稳定性和全局寻优能力,在实际电网得到在线应用。     

基于自适应记忆长度最小二乘参数估计的实时相位跟踪方法

针对电力系统实时相位跟踪问题,提出了基于自适应记忆长度的最小二乘参数估计方法.该方法直接观测三相电网电压矢量角度,并将电压相位角分解分成基波相角和由谐波或不平衡引起的相角偏离两部分,并以电网基波初相位角和角频率为参数来建立观测方程.以整周期相位误差平方和最小为目标函数,采用自适应记忆长度递推最小二乘法进行实时参数估计.试验结果表明,在各种电网畸变情况下,该方法都表现出良好的实时相位跟踪特性.     

基于主导和非主导参数的参数可估计性辨识

通过对参数估计应用难点的分析,介绍了参数的可估计性问题。借助电网线性模型的近似分析,提出了参数估计中的主导参数和非主导参数概念。据此解释了参数估计实践中遇到的一些现象,并得出了关于参数估计软件运行方式等的相关结论。根据非主导参数易受量测噪声影响的特点,提出了通过噪声敏感试验的方法辨识主导及非主导参数的方法。对IEEE算例进行了仿真实验,验证了文中提出的参数估计时应去除非主导参数的观点。     

利用支路参数的状态估计法辨识拓扑错误

采用利用支路参数的状态估计法辨识网络拓扑错误。引入支路参数表示支路运行状态,并将其作为参数变量扩展进传统最小二乘状态估计模型中的状态变量中,通过构造新的目标函数求解参数估计值,根据参数估计值大小判断支路运行状况。所述方法在试验系统上进行了试算。     

基于主从分裂法的交直流混合状态估计

直流输电技术的快速发展迫切要求提出实用的交直流混合状态估计方法。该文将交流系统看成主系统，将直流系统看成从系统，提出了交直流混合状态估计的一种新方法，即主从分裂法。该方法自然地将整个电力网络的状态估计问题分解成交流估计和直流估计两个子问题，通过主从分裂迭代，可获得严格的全局状态估计解。其中，交流系统和直流系统可以采用不同的状态估计算法，只需对调度中心现有状态估计软件进行少量修改，即可实现交直流混合状态估计。理论分析和数值试验结果均表明了新方法的实用性、正确性和良好的收敛性。     

考虑多时段量测随机误差的变压器参数抗差估计方法

针对参数估计值受量测误差影响而随机变化的问题,基于三绕组变压器三侧的相量测量单元(PMU)或数据采集与监控(SCADA)系统多时段量测信息,提出了变压器电抗参数的抗差估计方法.首先,以变压器三侧的支路电流向量、中性点电压及电抗参数为状态变量,建立三绕组变压器的多时段PMU或SCADA量测方程及对应的增广最小二乘电抗参数...     

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。     

配电网状态估计的一种新算法

加权最小二乘法是当前配电网状态估计的常用算法,但它对于粗差的处理能力不足,量测量中的粗差会使估计结果严重偏离真值.介绍了一种抗差原理,利用权因子把一般性的M估计转换为加权最小二乘法,并将之应用于配电网的状态估计.通过测试,证明该方法可以有效减小或消除量测量里面的粗差影响,对于配电网状态估计技术有较强的实用价值.     

基于核偏最小二乘的电厂热力参数预测与估计*

为了解决机组运行过程中参数失效和优化过程中参数计算的问题,提出了一种基于核偏最小二乘方法的热力参数预测和估计方法。首先用正常数据建立机组参数的预测和估计模型,确定各变量之间的回归关系,然后将其用于参数的在线预测与估计。其基本思想是通过非线性核函数将数据映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中进行偏最小二乘回归运算。该方法可以有效地捕捉变量间的非线性关系,参数预测和估计效果明显好于偏最小二乘法和主元回归方法等线性回归方法。某1 000 MW发电机组烟气含氧量历史特征数据集仿真试验及实际应用比对实验证明了该方法的有效性。     

基于最大测点正常率的线路参数增广状态估计方法

线路参数误差会导致状态估计不准确,进而影响能量管理系统的高级应用。基于加权最小二乘的增广状态估计法是一种有代表性的线路参数估计方法,但该方法存在易受量测误差影响等问题。基于测量不确定度理论,提出了一种以最大测点正常率(MNMR)为目标函数的线路参数增广状态估计新方法。与传统增广状态估计方法不同,该方法基于测量不确定度信息,目标是使测点的正常率最大,同时考虑电力系统实际的潮流和物理约束信息。此外,采用高斯核密度估计和点估计方法来提取参数估计结果的统计特征。仿真实验表明,所述方法继承了MNMR抗差状态估计的"抗差"特性,辨识结果不易受量测误差影响,能得到更加合理的线路参数。