厂站量测信息不完整时的全网理论线损计算

传统的理论线损是在潮流计算基础上得到的,鉴于全网整体式状态估计条件要求苛刻,运行调试过程中经常出现不收敛的问题,作者研究了存在不良数据和部分厂站注入量测信息不完整情况下的线损计算。文中对全网进行状态检测,对有可疑数据厂站进行单个厂站的模糊聚类不良数据辨识,对缺少注入量测的厂站根据其实际情况进行由对端量测量估计或部分电网状态估计。这可为潮流计算提供初始条件,提高估计速度。算例表明,部分电网状态估计能得到精确的估计结果,保证理论线损的计算精度。     

一种电网可疑参数诊断方法研究

电网参数错误将影响电力系统状态估计的质量,并降低能量管理系统中其他高级应用软件的实用化程度。当存在多个遥测坏数据和参数错误时,如何保证状态估计结果的有效性非常重要。提出了一种电网可疑参数诊断方法,将参数错误和量测错误在信息空间统一建模,根据加权最小二乘方法计算各量测量的百分比残差并通过阈值比较获得可疑测点集合;计算各可疑测点以及可疑支路的相关度指标,针对各可疑支路逐一采用牛顿下山法求解可疑参数的最优估计,并更新参数集。算例仿真结果表明,该方法能够综合考虑网络参数错误和量测数据错误,并且能够适用于多个错误参数并存的情况,有效地提升了参数辨识与诊断的准确度,对于提高电网运行基础数据的质量与电网高级应用的实用化程度发挥了重要作用。     

考虑电网分区的两阶段状态估计方法

针对局部区域的坏数据污染其他区域测点的情况,提出了考虑电网分区的两阶段状态估计方法。首先,提出基于节点度搜索的分区新方法,将原网络自动分解为辐射支路子网、单环网以及复杂环网,形成多个独立子区域。其次,提出量测权重修正方法,根据每个子区域的状态估计结果修正量测权重。最后,利用所修正的权重对全网进行状态估计。仿真结果表明,该方法能够定位出坏数据所在的区域以及抑制局部区域内的坏数据对其他区域的污染,有利于提高状态估计的精度。针对局部区域的坏数据污染其他区域测点的情况,提出了考虑电网分区的两阶段状态估计方法。首先,提出基于节点度搜索的分区新方法,将原网络自动分解为辐射支路子网、单环网以及复杂环网,形成多个独立子区域。其次,提出量测权重修正方法,根据每个子区域的状态估计结果修正量测权重。最后,利用所修正的权重对全网进行状态估计。仿真结果表明,该方法能够定位出坏数据所在的区域以及抑制局部区域内的坏数据对其他区域的污染,有利于提高状态估计的精度。     

基于抗差状态估计的配电网运行状态诊断与分析

为解决在配网诊断分析中多源数据质量参差不齐而影响运行状态准确性的问题,本文提出一种基于改进WLAV抗差状态估计的配电网运行状态诊断分析方法。首先,对配电网的混合量测数据进行数据对齐以及插值补全的多源数据融合处理,通过改进WLAV抗差状态估计模型拟合出接近电网真实运行状态的估计值;然后,利用状态估计值构建反映配电网“站-线-变-户”运行状态的指标体系;最后,采用Delphi-CRITIC法确定各层级指标的综合权重值,进而评估配电网的运行状态给出相应的诊断方案。在南方地区的某农村配电线路上进行算例分析,结果表明,本文所提方法可以减少量测误差及坏数据对配电网运行状态指标的影响,保证了根据评估出的运行状态给出改善用电质量诊断方案的可行性和有效性。     

一种基于等效模型电网动态过程状态估计方法

提出了一种电网动态过程状态估计算法,利用快速、带时标的PMU量测估计电网扰动后的动态过程。该算法以扰动前的静态状态估计结果作为初始断面,对PMU量测不可观测区域的电网模型进行等效处理,在有限的PMU量测条件下可获得电网扰动后动态过程中的连续断面。动态过程状态估计的信息矩阵一次形成后保持恒定,可对连续的PMU量测断面进行计算,满足电网动态过程实时监视和控制的需要。对七节点系统支路故障后的扰动过程进行动态状态估计,验证了所提算法的可行性。     

一种基于等效模型电网动态过程状态估计方法

提出了一种电网动态过程状态估计算法,利用快速、带时标的PMU量测估计电网扰动后的动态过程.该算法以扰动前的静态状态估计结果作为初始断面,对PMU量测不可观测区域的电网模型进行等效处理,在有限的PMU量测条件下可获得电网扰动后动态过程中的连续断面.动态过程状态估计的信息矩阵一次形成后保持恒定,可对连续的PMU量测断面进行计算,满足电网动态过程实时监视和控制的需要.对七节点系统支路故障后的扰动过程进行动态状态估计,验证了所提算法的可行性.     

考虑PMU量测信息的配电网运行状态分析方法

同步相量量测单元PMU(phasor measurement unit)在配电网中的推广使用有效提升了电网系统的可观性。首先提出了一种考虑PMU信息的配电网运行状态分析方法,该方法在数据采集与监控SCADA(supervisory control and data acquisition)系统数据更新时,将SCADA和PMU等不同量测时间尺度的混合数据进行状态估计;之后通过PMU数据进行状态估计更新,直至新的SCADA数据到来,开始新的混合数据状态估计。目标函数由估计值与量测值之间残差指数的加权和组成,降低了不良数据对估计结果的影响,并通过抗残差加权减少由于量测坏数据引起的运行状态波动。最后通过IEEE 123节点的算例分析,验证了所提方法具有较好的运行状态分析效果和有较高的时效性。     

基于变比变化检测的变压器抽头位置跟踪估计算法

本文提出一种基于变比变化检测的变压器抽头位置跟踪估计算法。该算法引入残差似然函数来反映一个量测断面中蕴含的抽头位置静态信息，同时将抽头位置随时间的变化看作一个马尔科夫链，利用马尔科夫链的状态转移概率考虑了抽头位置随时间变化的动态信息，降低了算法对变压器局部量测冗余度的要求，增强了对量测噪声的鲁棒性。为了尽可能地减少计算量，本文提出在抽头估计前利用变压器无功量测残差进行变压器变比变化检测，并只对变比可能发生变化的变压器进行抽头估计计算。文中用ＩＥＥＥ３０节点系统和国内某实际电网对该算法进行了验证。     

考虑量测坏数据的发电机动态状态估计方法

随着相量测量单元(PMU)的广泛应用,基于PMU的发电机动态状态估计的研究越来越受到重视。如果存在量测坏数据,动态状态估计的滤波效果会受到严重的影响。首先介绍了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的发电机动态状态估计方法。然而,由于PMU数据的质量不高,为解决坏数据的问题,推导残差方程得出时变的阈值,再通过一种迭代检测的方法确定坏数据的测点位置。对于坏数据对应的量测,算法将其剔除后重新进行一次估计,以修正估计结果。算例结果表明,该方法能有效抑制量测坏数据对发电机动态状态估计的影响。     

基于转移潮流的状态估计模型

传统的状态估计把量测方程作为约束条件,以量测残差的加权平方和或加权绝对值之和最小等为目标函数进行估计,因而不能直接辨识出拓扑错误.为了同时辨识拓扑错误和不良数据,文中把转移潮流方程增广为状态估计的约束条件,在目标函数中同时计及转移潮流的残差和量测残差,对已有的加权最小绝对值状态估计进行了改进,提出了可以同时辨识支路拓扑错误和不良数据的状态估计模型.文中给出了某省实际电网的计算实例.     

考虑大规模风电接入的快速抗差状态估计研究

提出了精细化抗差最小二乘状态估计方法,用于解决大规模风电接入对状态估计带来的残差污染问题。该方法一方面在权函数中引入量测类型基准值,用于区分不同类型量测坏数据,提高了抗差状态估计的坏数据检测能力。另一方面,利用状态估计量测预校验信息,对SCADA量测进行预处理,形成坏数据参考因子,消除参数误差引起的坏数据误判,从而提高大规模风电接入电网的状态估计计算精度。同时使用Givens变换并行算法提升软件计算速度,提高抗差状态估计数据断面的实时性,实现精细化的快速抗差状态估计,以适应风电的大规模接入电网给分析控制类在线应用带来的影响。最后对某地区电网进行测试验证,证明该方法能够有效识别风电场遥测坏数据,消除其造成的残差污染,提高了估计计算速度和精度。     

动态状态估计在华东高级调度中心的应用

动态状态估计是考虑状态随时间变化的准稳态状态估计,兼有状态估计和状态预报功能,它是传统状态估计在时域上的延伸,能够帮助我们更好地了解电网的实际运行状态,提高安全监视和风险防控的能力.由于受到SCADA量测的限制,动态状态估计一直停留在研究阶段,借助于广域测量系统(WAMS)下提供的丰富信息,有望使其走出实验室,实现工程应用.在分析了各种混成量测的状态估计方法后,结合华东电网WAMS现状,选取基于非线性Kalman滤波的混成动态状态估计方法,充分利用PMU数据,辅以SCADA数据增加冗余度,在工程实施方面具有现实意义.     

基于最小二乘法的电力系统网络参数误差估计

为满足电力系统实时动态观测的要求,需要精确估计电网络参数,基于电力系统的任何网络参数误差都会影响状态估计中的量测残差,通过对量测残差的分析提出了一个基于最小二乘的电网络参数误差估计方法.分两步完成电网络参数误差的估计:首先根据动态系统的量测方程,利用加权最小二乘法(weighted least squares method,以下简称WLS),同时引入网络节点虚拟量测量作为等式约束条件建立最优化模型,利用拉格朗日乘法提出量测残差的表达式,网络节点虚拟量测量的引入加强了算法的精确性和收敛速度;第二步首先利用递推最小二乘建立量测残差方程中偏差项的的迭代公式,电网络参数误差包含在量测残差方程的偏差项中,通过迭代得出一个无偏估计的初始状态量,最后求得电网络参数误差.IEEE9节点系统的仿真验证了算法的正确性和有效性.     

考虑虚假数据注入攻击的有源配电网分布式状态估计

状态估计作为保障电网监测数据质量的关键一环,可为能量管理系统提供可靠的数据基础。考虑到有源配电网量测误差大、易遭受网络攻击等问题,文中研究了计及虚假数据注入攻击的有源配电网分布式状态估计方法。首先,各子区域根据自身量测进行状态估计,并利用平均一致性算法获取全局信息对内部状态量进行修正,实现完全分布式状态估计;其次,在子区域状态估计中引入权函数动态修正目标极值函数的权重矩阵,增强状态估计的抗差性能;然后,在边界节点和易受到虚假数据注入攻击的节点配置同步相量测量单元,提高辨识虚假数据攻击的能力;最后,利用IEEE 118节点配电网系统进行算例仿真验证。试验结果表明,文中所提状态估计方法不仅可以有效减小估计误差,还能准确辨识虚假数据注入攻击,提高了状态估计的精度和辨识虚假数据注入攻击的能力。     

基于改进Hampel抗差法的电网谐波状态估计

针对电网谐波状态的估计问题,分析了量测粗差对于估计结果的影响,建立了考虑粗差辨识的谐波状态估计数学模型,应用Hampel抗差法对量测数据进行了辨识分类,并根据谐波状态估计的特点对算法的阈值函数进行了改进,有效地解决了"残差污染"和"残差淹没"问题。仿真计算及分析结果表明,求解谐波状态估计问题时,改进Hampel抗差法能有效抑制粗差对估计结果的影响,提高了估计精度。     

电网调度自动化数据质量评价方法

电网调度自动化数据的好坏直接影响电网运行监视和控制,目前还没有比较成熟的系统能够对各厂站、供电局自动化数据进行量化评价。本文提出自动化数据质量分类评价方法和基于测点评分的遥测坏数据识别方法,能快速判断坏数据,并对各个量测、厂站和地区进行打分,对自动化数据质量进行量化评价。本文的研究内容有助于改善地区电网调度自动化数据质量水平,提升异常数据管理水平。     

递归量测误差估计辨识法及其应用

本文提出不良数据检测和辨识新算法——递归量测误差估计辨识法(RMEEI法)。该算法利用线性递推公式计算量测集变化后状态变量、残差及其方差的新值,避免了状态再估计和计算残差灵敏度矩阵,大大提高了计算速度。文中给出了算法公式,并给出评定算法辨识性能,计算速度等方面的计算结果,还给出了本算法在东北电网控制中心EMS中实时运行的情况。     

基于量测量替换与标准化残差检测的不良数据辨识

针对多不良数据辨识中存在的残差污染和残差淹没问题,提出一种多不良数据辨识方法,在应用P-Q分解法的基础上,首先选取部分量测进行状态估计,接着用剩余量测逐一替换参与估计计算的量测,并根据替换后各量测标准化残差的大小得到可疑数据,其间量测量的替换可以打破发生残差淹没的平衡,使得由于发生残差淹没而导致标准化残差合格的不良数据凸显出来,之后又通过状态估计对可疑数据进行校核,恢复受到残差污染的量测为正常量测,最终将不良数据辨识出来.此外,还给出替换和减少一维量测后计算标准化残差的简化方法,以提高计算速度.最后以某地区220 kV电网为背景进行算例分析,表明该方法的有效性和可行性.     

计及广域测量信息的状态估计错误参数识别与修正

因电网元件参数可能随工作环境变化而改变、遥信量在干扰下可能出现错误,需要对状态估计中的错误参数进行识别和修正。根据当前监控与数据采集（SCADA）系统和广域测量系统（WAMS）量测共存的状况,引入WAMS量测求得的功率残差和零注入节点功率残差,与SCADA量测残差一起构成拉格朗日函数,由优化理论得出参数误差与各残差的灵敏度关系,从而进一步识别和修正错误参数。所述方法不仅避免了增广参数估计维数高的问题,还利用了高精度的相量量测信息。在标准测试系统上的仿真结果验证了方法的有效性。     

关于电网测点配置的基本准则

从改善状态估计增益矩阵的迭代收敛性出发,对各类量测进行了分析,给出了有关结论的数学推证.从而得出了有关电网测点配置的基本准则.对电网规划设计及运行管理均有一定的实用价值.