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。     

极坐标系下的快速等效电流量测变换状态估计方法

利用SCADA系统提供的多种类型量测数据，推导出极坐标系下的等效电流量测变换算法。为了提高计算速度，采用了快速解耦法的两个合理假设条件，将雅可比矩阵简化为常数矩阵，并根据该矩阵的特点对信息矩阵进行分块化简，最终得到解耦的信息矩阵，将信息矩阵规模最终减少到常规算法的1/4。此外，还提出了一种直接生成信息矩阵的方法。理论分析与WSCC和New England两个系统的算例表明该方法具有简单、快速、线性收敛的特点，能够满足大型电力系统实时状态估计的需要。     

基于混合量测的电力系统线性动态状态估计算法

针对当前电力系统中广域测量系统（WAMS）和数据采集与监控（SCADA）系统并存的现状，利用量测变换技术，将SCADA系统下支路功率量测和节点注入功率量测转换为等效的电流相量量测，并与WAMS组成混合量测系统，在此基础上提出了直角坐标系下的线性动态状态估计算法。该算法采用Holt两参数线性指数平滑技术，结合线性定常系统Kalman滤波原理，实现了系统状态的预测和估计。该算法具有常数雅可比矩阵，从而大大减少了动态状态估计的计算时间，保证了动态状态估计的计算精度。通过IEEE 14节点系统的仿真结果，验证了该算法的有效性和优越性。     

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IEEE 30节点系统对该方法进行了验证。     

计及PMU的混合非线性状态估计新方法

提出一种将同步相量测量单元（PMU）的直接电压相量量测变换为间接支路电流量测，并与监控与数据采集（SCADA）量测量一起进行混合迭代的非线性状态估计方法。对构造等效电流修正量而带来的间接量测误差进行了详细和定量的分析，并对该混合估计算法的精度进行了定性分析和定量计算。理论分析和算例表明，该方法可以获得较高的估计精度，在收敛次数和滤波效果上也有所改进。     

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。     

变化量测触发方式下的状态估计算法分析

分析了变化量测及量测阈值等相关概念，提出了变化量测触发方式下的逐次追踪状态估计，每一触发时刻仅对变化量测进行处理。通过算例，对追踪估计有效时段及重启计算问题进行了说明和分析。此方法不但能够明显缩短单次状态估计计算的时间，而且能够保证较高的计算精度，具有实用化的潜力。     

基于广域测量系统的状态估计研究综述

广域测量系统（WAMS）的逐步发展给电力系统在线分析方法提供了一个新思路。针对WAMS测量精度高、具有同步相量测量功能以及数据传输快等特点，分别从引入高精度节点电压相量量测的状态估计算法、引入高精度支路电流相量量测的算法、引入全部WAMS量测的算法以及其他与WAMS状态估计相关的问题等4个方面，介绍了目前引入WAMS量测的各种状态估计算法；并详细分析了各种算法的优缺点和适用范围，从工程应用出发研究其可行性，对部分算法给出了改进措施。讨论了WAMS的不良数据检测与辨识问题、相量测量装置（PMU）的最优配置问题以及基于PMU的动态状态估计和谐波状态估计等与WAMS状态估计相关的其他问题。     

量测量的时延差对状态估计的影响及其对策

监控和数据采集 (SCADA) 系统的量测量没有统一的时标，更新周期长，而且时延较大。同步采样的相量测量单元（PMU）正成为电力系统中另一种重要的数据采集装置，它可以反映动态响应且时延较小；由于带有精确时标，即使通道传输存在时延也能保证时间断面的一致性。为在状态估计中协调这两种量测量，处理各量测量不同的时延，建立了SCADA量测时延的均匀分布模型，分析了各量测数据所反映的时间断面不一致性对状态估计精度的影响，提出了对时延不同的量测量的处理方法。通过对IEEE 14节点电网和一个366节点的实际电网的仿真，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。     

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(WLS)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 差变化量作为加速因子，修正权函数，减少了迭代次数，加快了算法的计算速度。用IEEE 3 0和IEEE 118节点系统验证了此方法的优越性。     

状态估计中选取量测权值的新原则

估计结果的准确性和数值稳定性是状态估计的两个重要方面，通常按量测精度选取量测权值，能使估计结果有较高的准确性，但可能对数值稳定性不利。文中在分析量测权值变化对状态估计数值稳定性影响的基础上，提出了状态估计中选取量测权值的新原则：非关键量测的权值反映量测精度，以量测方差的倒数为其权值；关键量测的权值根据数值稳定性的要求选取，以其他量测权值的平均值为关键量测的权值。这样能较好地协调数值稳定性与估计结果准确性之间的关系。在附录中论述了估计精度与关键量测的权值无关。     

配电匹配潮流技术及其在配电状态估计中的应用

针对配电系统的实时量测冗余度低，提出了用配电匹配潮流技术来求解配电状态估计的方法 ，并推导了最 优估计意义下的配电匹配潮流方程及其系统化的求解方法。理论分析和算例结 果表明，利用配电匹配潮流 进行状态估计高效可行，符合当前配电系统在线应用的实际要求 。     

基于等效平均风速的风力发电功率预测

目前应用风速气象数据预测风力发电功率的方法存在较大误差,难以满足工程应用的精度要求。文中基于能量守恒原理提出了风力发电机组等效平均风速的概念,并通过为期1年的现场实验分析得到等效平均风速与最大风速和平均风速的函数关系,由此提出了基于等效平均风速的风力发电功率预测方法,并与以往基于平均风速的风力发电功率预测方法进行了工程应用效果对比,表明基于等效平均风速的预测方法较基于平均风速的预测方法在预测精度方面有明显提高。     

配电网模糊匹配潮流状态估计方法分析

用模糊集合理地表示配电网的量测信息，基于量测配置结构、辐射状的配电网络和量测信息模型，提出了模糊匹配潮流状态估计方法。该方法具有抗差性的加权最小绝对值(WLAV)状态估计方法应用于配电网的等效形式。考虑到伪量测的模糊约束，所提出的方法得到的状态估计解虽不具有最优但具有满意的WLAV估计意义。采用基于模糊线性规划的前推回代潮流算法求解模糊匹配潮流，该求解过程物理意义清晰、编程实现简单，克服了求解WLAV估计方法计算量大的缺点。实际算例结果验证了所提出的方法的合理性和适用性。     

量测数据时差补偿状态估计方法

在互联电网中,控制中心的量测数据来源很多,这些量测数据存在采集时差,当时差超过一 定范围时,量测数据不能体现一个完整电网状态,采用常规状态估计方法进行状态估计会产生较大 误差,结果无法使用。文中提出一种量测数据时差补偿状态估计方法,对于延时很小的量测数据, 使用最新的量测数据参加状态估计,其量测时间作为电网断面时间;对于其他延时的量测数据,根 据延时的不同,引入相应的时差补偿因子,利用连续2个数据断面的量测数据变化量和时差补偿因 子修正延时量测数据误差,获得完整一致的电网状态估计结果。对IEEE 7节点系统的测试表明, 该方法可有效减少计算结果误差,获得更为准确的电网状态估计结果。     

基于PMU的分布式电力系统动态状态估计新算法

随着电力系统的发展，区域电网互联，形成更大的系统。各区域电网相对独立，且有各自相对独立的调度中心。为适应这种分区管理模式，状态估计应采用分布式并行算法。在动态估计扩展Kalman滤波算法的基础上，结合搭接式分布并行算法，提出了一种基于相量测量单元（PMU）的分布式电力系统动态状态估计新算法。该算法利用少量PMU测点，真正实现各子系统的并行计算，避免了原算法进行串行等待的过程。并结合量测数据预处理、对雅可比矩阵加权等方法，加快了计算速度，提高了数值精度和稳定性。最后给出了IEEE 14节点的仿真结果，验证了该算法的有效性及优越性。     

基于快速分解正交变换状态估计算法的坏数据检测与辨识

提出了在快速分解正交变换状态估计算法中检测与辨识坏数据的新方法。该方法成功地将假设检验辨识法(HTI)和量测补偿法的思想应用于基于快速分解状态估计算法的坏数据检测与辨识，用基于对增广的量测雅可比矩阵进行Givens行变换的方法计算和更新残差协方差矩阵，在建立可疑量测集时，考虑有功类量测误差对无功类量测残差的影响和无功类量测误差对有功类量测残差的影响。算例说明，该方法检测与辨识坏数据的能力较强。     

基于IGG法的电力系统状态估计

针对现有电力系统状态估计的不足，提出了一种基于IGG (Institute of Geodesy & Geophysics，Chinese Academy of Sciences)法的抗差估计方法。分析了抗差估计理论应用于状态估计时，初值和权函数选取的原则及一般方法，兼顾了估计结果的准确性和数值稳定性。将抗差最小二乘法用于存在拓扑错误和坏数据时的状态估计，结合网络参数估计辨识法，得出坏数据和可疑支路的正确状态，使抗差和状态估计在计算中一次完成。算例结果表明，该法抗差能力强，收敛速度快，而且具有较好的准确性和数值稳定性。     

牵引负载的三相等效模型

在首次导出适于任意接线方式的牵引变压器两侧电气量的通用变换关系和通用变换阵之基础 上，运用系统变换方法给出了牵引供电系统的三相等效电路模型，还讨论了在谐波分布和故 障分析等方面的应用。