一种基于等效电压量测变换的电力系统状态估计方法

在基本加权最小二乘法的基础上进行详细推导,提出了一种基于等效电压量测变换的电力系统状态估计方法。通过对IEEE14,30和118节点标准算例的测试仿真,结果表明本文方法可以加快计算速度大大提高状态估计的计算效率。     

一种计及零注入电流的PMU量测线性状态估计方法

为充分利用相量测量单元(Phasor Measurement Unit,PMU)数据进一步提升状态估计精度,提出一种完全基于PMU量测数据的线性加权最小二乘状态估计方法。该方法将联络节点的零注入电流作为虚拟量测。由于最小二乘法的实质是通过量测冗余度提高状态估计精度,因此,虚拟量测的引入提升了冗余度,从而能够提高估计精度。利用IEEE39节点和IEEE118节点系统进行仿真,结果表明完全基于PMU量测的线性状态估计与传统非线性状态估计和混合量测状态估计方法相比能够有效提高估计精度和计算速度。此外,利用IEEE39节点测试系统对量测变换误差进行了比较研究,结果表明提出的方法量测变换误差明显小于SCADA量测变换误差,有助于提升估计精度。     

WAMS中的PMU最优配置新方法

鉴于相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)能够实时测量母线电压和相角,在传统监控和数据采集(supervisory control and data acquisition,SCADA)量测系统的基础上,提出了一种选择PMU最优配置方案的新方法。该法在假定系统完全可观测的前提条件下,考虑不同量测噪声信号比的影响,采用直接替代(direct sub-stitution,DS)法、加权最小二乘(weighted least squares,WLS)法和扩展加权最小二乘(augmented weighted least squares,AWLS)法计算状态估计值,验证了量测噪声对选择PMU配置点没有影响这一结论,并最大限度地提高了状态估计的准确度。在IEEE9节点和IEEE14节点测试系统上验证了此方法的正确性和有效性。     

基于局部信息融合和估计投影法的多区域电力系统状态估计

在多区域互联电力系统中,由于状态变量维数高和大量量测数据处理等问题,集中式估计的实现变得困难。提出一种基于局部信息融合和估计投影法的多区域电力系统状态估计新算法。首先,各区域独立运行加权最小二乘迭代得到本地估计值,并将协调中心边界状态估计值及对应的协方差子矩阵发送至协调中心;得到各区域边界信息后,协调中心采用最小二乘信息融合算法对系统边界状态作协调估计,并返回边界协调估计值至各区域;最后,根据边界协调估计值,各区域通过估计投影法对其内部状态作修正。该方法适应于全系统有/无相量测量单元(PMU)的情况,且所需通信量少,易于实现。算例仿真结果表明,所提算法具有良好的估计精度和实时性。     

含VSC- HVDC的交直流混合系统状态估计

针对以电压源换流器(VSC)为基础的新一代高压直流输电(HVDC),对含VSC-HVDC的交直流混合系统进行静态状态估计.介绍了VSC-HVDC的稳态模型.通过确定交直流混合系统的量测函数、状态变量和雅可比矩阵,建立了含VSC-HVDC的交直流混合系统的状态估计模型;在基本加权最小二乘状态估计算法的基础上,提出了含VSC-HVDC的交直流混合状态估计同时迭代求解法:对经过修改的IEEE 14、IEEE30、IEEE 57节点系统算例进行仿真,从算法的估计误差、迭代次数和计算速度等方面验证了算法的有效性和实用性.     

相关量测下处理时延的电力系统动态状态更新法

精确的量测系统模型是电力系统动态状态估计准确性的重要保证。利用修正量测协方差矩阵可更准确地表示实际量测系统的特性,在基于修正协方差的量测模型基础上提出了处理量测时延问题的电力系统动态状态更新法。利用当前动态估计值反推得到时延量测断面下的状态估计值,通过估计值间的协方差及交叉协方差矩阵计算,结合当前量测值重新滤波得到状态更新值。IEEE 14节点算例仿真结果表明,负荷波动较小时采用该方法对于提高动态估计精度具有一定效果;负荷波动较大时采用基于状态反推简化模型的动态状态更新法,能够有效降低动态状态估计值误差,提高估计精度。     

基于智能电表和PMU混合量测的低压配电网状态估计方法研究

随着高级量测体系的不断完善和同步相量量测PMU等高精度新型量测装置的发展,为确保低压配电网状态估计性能,提出一种基于智能电表和PMU混合量测的低压配电网状态估计方法。该方法将高级量测体系中的智能电表采集的电压幅值、功率实时量测和PMU同步相量量测相结合,以节点注入电流平衡方程为基础,建立基于指数型权函数的加权最小二乘法模型。模型中利用数据的残差对权函数进行修正,以提高状态估计的抗差性和收敛性。最后基于IEEE 14节点算例系统,对该方法进行仿真分析。仿真结果表明,该方法相较于采用传统加权最小二乘法的状态估计模型,对含有高误差数据的量测数据具有更高的精确性。     

基于深度神经网络的电力系统快速状态估计

随着现代电力系统的迅猛发展,电网结构和运行方式日益复杂,对状态估计的实时性和准确性也提出了更高的要求。为此,该文提出一种基于深度神经网络的电力系统快速状态估计,通过相关性分析筛选出该状态估计模型的输入量测集,进一步利用海量历史数据建立基于深度神经网络的状态估计模型。当电力系统的实时量测更新时,将强相关量测输入已建立的状态估计模型中快速获得系统状态的估计结果。通过在IEEE标准系统和某实际省网进行算例仿真表明,所提方法的估计精度和鲁棒性均优于传统加权最小二乘(weighted least square,WLS)和加权最小绝对值估计(weighted least absolute value,WLAV);并且该方法的在线计算时间受系统规模影响较小,由实际省网的仿真结果可知,其计算效率较WLS和WLAV分别提升1.43和27.2倍。     

指数型目标函数电力系统抗差状态估计的解法与性能分析

针对一个指数型目标函数电力系统抗差状态估计模型,给出一种有效的求解方法。由于指数型目标函数电力系统抗差状态估计模型的目标函数连续可微,因此可通过与加权最小二乘估计类似的牛顿法方便地进行求解,与现有状态估计程序之间具有很好的兼容性。理论分析表明新的抗差估计模型具有很强的排除不良杠杆量测的性能,并通过与加权最小二乘估计和广义M估计的数值算例比较,进行了验证。基于IEEE标准系统和2个实际省级电网的计算分析,将本文方法与现场广泛应用的含不良数据辨识环节的加权最小二乘估计程序进行比较,结果表明所提方法的抗差能力具有明显的优势。     

计及PMU的二次状态估计模型的研究

随着相量测量装置（PMU）在电网中的推广应用,其量测结果己成为电力系统重要的数据源之一。将PMU支路电流量测转换为支路潮流量测,使电流相量量测在状态估计中得到了有效的利用。二次估计模型首先把PMU节点的状态量测值作为估计值,PMU支路量测通过变换参与到非线性估计,收敛后再利用非线性估计结果和PMU量测进行线性估计。该模型在充分利用PMU量测特性,保持较高的估计精度的同时,也提高了方程数值稳定性和收敛速度。在快速分解算法的基础上,通过IEEE9和IEEE30节点系统仿真验证本文模型的有效性。     

基于WLS-KF的UWB室内定位滤波算法研究

针对室内超宽带(UWB)定位过程中受到非视距误差(NLOS)干扰而导致定位精度下降的问题,提出了基于抗差估计原理的自适应卡尔曼滤波方法,结合加权最小二乘法对测距信息解算得到定位坐标。在通视环境下进行测距,利用测得的数据计算新息向量和协方差,并基于此构建阈值信息,对NLOS环境产生的量测异常值进行判别,在此基础上利用Sage-Husa滤波对系统噪声协方差进行估计。采用加权最小二乘法对测距信息进行处理,得到标签解算坐标的最优估计。通过MATLAB仿真验证算法的可行性和有效性并在室内环境下进行测距、定位试验验证。仿真和实验结果表明,基于抗差估计原理的自适应卡尔曼滤波方法,结合加权最小二乘法能有效识别NLOS误差,且对定位过程中发生的状态突变能有效进行跟踪,解算得到的标签坐标x方向误差1 cm左右,y方向误差2 cm左右,提高了UWB室内定位的精度。     

基于测量不确定度的电力系统状态估计（三）算法比较

加权最小二乘估计准则在电力系统状态估计中应用广泛,但其结果易受不良测点影响.为解决这一问题,已经提出了加权最小绝对值准则、非二次准则等估计器.应用大量算例,对已有估计准则和文中所提出的以最大测点正常率为目标的状态估计方法进行了对比研究,进一步对残差污染情况进行了讨论.算例表明,在估计结果合理性方面,当测点中不合不良数据时,文中所提出的方法与加权最小二乘估计相当,优于其他方法;当测点中含有不良数据时,文中所提出的方法大幅度优于以往状态估计方法,说明所提出的方法可较好地解决残差污染问题.     

基于改进匹配潮流技术的配电网虚拟量测

针对缺少冗余量测的配电网系统,为了简化状态估计方法、保证计算精度,优化配电网络状态,基于匹配潮流思想提出了配电网虚拟量测的概念,建立了以电压量测自适应抗差加权最小二乘为目标函数、以网络潮流匹配和功率失配量分配参数方程为约束条件的虚拟量测数学模型,给出了引入混沌优化、强引导机制的改进粒子群优化求解方法,并详细介绍了配电网虚拟量测的应用流程。采用IEEE8、IEEE33、IEEE69节点系统对该方法进行测试,结果表明,方法可在较少的迭代次数内获得较为准确的配电网状态,且不涉及量测变换、矩阵计算,具有良好的应用前景。     

基于多准则分区和WLS-PDIPM算法的有源配电网状态估计

针对复杂有源配电网三相不平衡状态估计计算速度较慢与计算精度较低的问题,提出了一种基于多准则分区和基本加权最小二乘法—原对偶内点法(WLS-PDIPM)混合算法的状态估计方法。基于对有源配电网中实时量测、虚拟量测和伪量测的配置分析,建立了适用于复杂有源配电网状态估计的多准则分区优化模型,该模型综合考虑了分区后各子区域规模均衡、量测冗余度均衡及伪量测平均误差均衡。通过高级量测体系(AMI)全量测点实现各子区域完全解耦,有效减小了系统规模和雅可比矩阵阶数。所提方法将WLS与PDIPM的优点相结合,在提高算法精度的同时减少了计算时间。仿真算例结果表明所提方法可实现对复杂有源配电网的合理分区,有效提高了状态估计的计算速度与求解精度。     

Load modeling at electric power distribution substations using dynamic load parameters estimation

This paper is focused on electric power distribution substations load modeling using dynamic load parameters estimation. The load parameters are estimated using two models: the exponential and the ZIP load models. Since the load bus voltage and parameters are known one can determine the active and reactive power injections of this bus and include these pseudo-measurements in the state estimation in order to improve observability and estimation accuracy. The dynamic parameter estimation is developed using the weighted least squares method in a recursive form and the tests are carried out based on actual measurements. It is shown that the estimated parameters (for both load models) at a distribution substation are valid, since the obtained active and reactive power residuals are very close to zero.     

基于指数权函数的抗差状态估计算法

电力系统状态估计是电力调度中心一切高级应用及分析的基础。针对加权最小绝对值法（WLAV）状态估计收敛性较差的问题,提出了指数权函数的状态估计新算法（E-LAV）。该方法采用指数权函数代替WLAV的不连续权函数,从而克服了WLAV方法在权函数间断点收敛性能大大降低的缺点。以4节点系统及IEEE-118系统作为算例的计算结果表明,E-LAV算法在拥有与最小二乘法（WLS）近乎类似的迭代速度的同时,却拥有很强的抗差能力。该算法只需在原有最小二乘法的基础上修改权重矩阵即可,因此拥有良好的工程应用前景。     

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。     

基于分块雅可比矩阵的最小二乘状态估计算法

提出了一种基于分块雅可比矩阵的加权最小二乘状态估计算法。该方法将全部的注入功率量测、赋予很大权值的虚拟量测和必要的支路量测来构造一组恰好可求解系统全部状态变量的量测集,将余下的支路功率量测作为量测系统的冗余部分看待,并依此对量测雅可比矩阵进行分块,在此基础上推导出了该文算法迭代的修正方程式。该文所提算法既具有很好的数值稳定性,又能够减少计算量。仿真试验表明该方法是快速且数值稳定。     

A new hybrid state estimation based on pseudo‐voltage measurements

This paper presents a new hybrid state estimation method based on the concept of pseudo‐voltage measurements for a power system containing both conventional and synchronizing phasor measurements. Actual measurement data is employed to calculate the magnitude and phase of the pseudo‐voltage. In the proposed formulation, the measurement matrix describing the relations between the measured data and the state variables contains only 0 or 1. Then the state estimation problem is formulated based on the weighted least‐squares criterion, and its solution can be obtained without using iterative procedures. Comparisons with previous hybrid state estimation methods have been performed on IEEE 14‐bus, 57‐bus, and 118‐bus systems. Numerical experimental results indicate that the proposed approach yields solutions of comparable accuracy with other methods but with shorter computation times. Moreover, the proposed method also provides superior results in the presence of bad data. © 2015 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.