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PMU量测的城市电力系统分布式状态估计算法

针对未来微网和新能源大量接入城市电网后,电力系统状态估计功能的计算数据量过大,计算速度缓慢的问题,文中提出了一种适用于城市电力系统的基于相量量测装置(PMU)量测的分布式状态估计算法。该算法将城区电网分层分区,将PMU的同步相量量测引入县调层和地调层的分布式状态估计中,不仅在县调层实现并行计算,而且在地调层满足线性状态估计条件,最终达到提高状态估计速度的目标。文中利用IEEE 118节点系统对新算法进行了测试,仿真结果验证了新算法有效提升了状态估计的速度。     

基于PMU/SCADA混合量测的电力系统状态估计

为提高电力系统状态估计的准确度,在现有理论基础上提出了基于PMU/SCADA混合量测的状态估计方法,将电力系统划分为线性区域和非线性区域,在线性区域内计算与安装PMU装置相关联节点处的电压相量,将该计算结果作为间接量测引入非线性区域的状态估计中,从而使状态估计的准确度有所提高。仿真实验表明,在IEEE-14系统中,该算法计算速度快,能有效提高状态估计的精度,具有一定的实用价值。     

基于混合量测的电力系统状态估计混合算法

研究了相量量测装置(PMU)相量量测和监控与数据采集(SCADA)量测混合使用时的数据匹配问题,提出了利用状态量转换预测得到预报系统状态和预报节点注入电流向量的方法。在此基础上,提出了应用PMU实时相量量测和预报节点注入电流向量的线性静态状态估计算法,以及应用PMU实时相量量测和预报系统状态的线性动态状态估计算法。文中将这2种算法与传统状态估计算法相结合,组成了状态估计混合算法,保证了状态估计的计算精度。该混合算法有效减少了状态估计的计算时间,对PMU的量测配置也没有严格的要求,具有很好的通用性。最后采用IEEE30节点系统对该方法进行了验证。     

配电网状态估计的量测配置

1.引言 要对配电系统进行分析决策,首先必须确定配电系统的运行状态。状态估计,也称实时网络状态分析,能够利用网络结构信息和实时量测信息估计出完整、一致和可信的系统状态,实时量测信息通常包括有功功率、无功功率、母线电压值和线路电流值。然而,目前的配电系统通常缺     

基于等产电流量测变换的电力系统状态估计方法

针对输电系统和配电系统量测类型多的特点,彩和了以等效电流量测变换技术来求解电力系统状态估计的方法,并推导了基于等效电流量测变换状态估计的具体求解过程。文中将各种类型的量测变换为等效电流量测进行状态估计,同时根据误差理论将原始量测的权重也对应变换成等效电流量测的权重。理论分析和乍例结果表明,利用等效电流量测变换技术进行状态估计快速、有效、实施方便,符合当前电力系统在线应用的实际要求。     

配电网状态估计的量测配置探讨

针对辐射型配电网状态估计提出一种启发式的量测配置方法,并对我公司一10kV配电线路某时刻的电压实测和预测数据进行了状态估计计算。计算结果表明,按照该方法配置量测系统可以满足状态估计的需要,而且在经济上可以节约投资。     

电力系统状态估计可观测性分析中关于量测岛合并的理论分析

分析了电网量测岛的特点和可观测性的概念。在此基础上，根据电路理论中的两个基本性质，得出了量测岛内最多只含一个复电压未知状态量的基本结论，并由此给出了量测岛间合并的理论依据。出了简化网络分析的目的，提出了内网等值和节点分裂这两个合并分析时的基本处理手段，为新的可观测性拓扑算法的提出做了理论上的准备，文中所提量测岛合并的理论依据得到了实际系统的验证。     

配电网状态估计中的量测变换技术

分析了不同情况下状态估计算法中量测变换技术的应用情况，导出了量测变换的具体数学表达式和量测变换后各数据量权重的确定。文章分别对基于牛顿法的状态估计算法，以节点电压电流方程式为基础的状态估计算法及基于支路电流的配电网状况估计算法进行了比较，从文中分析可以看出，量测变换技术的应用虽提高了算法的运算速度但牺牲了估计精度。因此在应用量测变换技术时，须因地制宜，在速度和精度之间寻求平衡。     

基于权函数的电力系统状态估计算法

提出基于权函数的电力系统状态估计算法,该方法较好地综合了加权最小二乘法（ＷＩ－Ｓ）和加权最小绝对值（ＷＬＡＶ）两种估计方法的优点,仅需对应用广泛的ＷＬＳ软件作很少的修改即可实现该算法。在求解迭代过程中,以残差变化最作为加速因子,修正权函数,减少了迭代次数,加快了算法的计算速度,用ＩＥＥＥ３０和ＩＥＥＥ１１８节点系统验证了此方法的优越性。     

基于等效电流量测变换的电力系统状态估计方法

针对输电系统和配电系统量测类型多的特点,采用了以等效电流量测变换技术来求解电力系统状态估计的方法,并推导了基于等效电流量测变换状态估计的具体求解过程。文中将各种类型的量测变换为等效电流量测进行状态估计,同时根据误差理论将原始量测的权重也对应变换成等效电流量测的权重。理论分析和算例结果表明,利用等效电流量测变换技术进行状态估计快速、有效、实施方便,符合当前电力系统在线应用的实际要求。     

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。     

M估计方法及其在电力系统状态估计中的应用

针对ＱＬ及ＱＣ估计的缺点,提出了一种新的电力系统稳健估计方法。在此基础上,利用残差灵敏度矩阵,提出了减少残差屏蔽效应的措施。分析表明,新方法可以结合现有常规状态估计方法。计算上易于实现且速度较快,在一定程度上克服了残差屏蔽效应。     

电力系统状态估计的混合不良数据检测方法

针对状态估计不良数据检测的实用化要求,结合现有两类基本检测方法的优点,并考虑相关量测量之间相相互校核的特点,提出了可根据网络结构和负荷变化正确选择适合于当时运行状态的检测方法的判别原则和算法。此方法避免了现有两类基本检测方法的缺点,提出了自动选择检测方法的基本判据,满足了系统实际运行中的要求,尽可能地降低了误检和漏检的概率。     

基于神经网络的电力系统状态估计

本文以Tank和Hopfield神经网络为基础，建立了一种由主从网络构成的电力系统状态估计神经网络模型。理论分析和实例模拟结果表明：该网络是稳定的，该方法是可行有效的。     

电力系统状态估计问题的研究现状和展望

状态估计是现代ＥＭＳ的重要组成部分,文中从状态估计的准则,加权最小二乘估计器,坏数据的处理,外部网络和可观测性分析及其它问题等方面综合论述状态估计问题的研究现状,对值得研究的问题进行展望。     

神经网络的同伦算法与电力系统状态估计

本文将同伦算法引入到神经网络的学习训练中，提高了神经网络的学习效率，该方法具有稳定性强，收敛性好的优点，用这种神经网络进行了电力系统的状态估计，算例表明了该方法的有效性。     

分布式电力系统状态估计

随着电力系统的互联，电力系统状态估计需要速度更快，数值稳定性更高的算法。在本文中，采用了基于快速解耦的分布式并行过程，并与整体并行过程进行比较，且以PVM为软件平台对验证系统进行了模拟计算；PVM的装配采用群型模式，程序结构采用SPMD模式，实现了基于PC机网络环境的并行计算。通过验证系统IEEE-14和IEEE-30的计算结果，可以看出分布式并行状态估计是一个很有效的方法。