一种实用状态估计不良数据检测方法

本文从实用化角度分析了状态估计在地区电网中的应用,结合现有不良数据检测的研究成果,加以改进,提出了一种智能型自主选择检测方法的实用算法,从而最大程度地降低了不良数据检测中误检和漏检的概率。     

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。     

基于运行模式的不良数据检测及产生伪量测值的方法

给出了一种基于电力系统运行模式的状态估计不良数据检测的前置滤波方法和伪量测数 据的运行模式提供方法。该方法简单、实用、速度快，在某省区的状态估计实际应用中取得 了良好效果。     

电力系统不良数据监测和辨识方法

电力系统量测数据的质量是影响电力系统状态估计效率和结果的重要因素,而量测数据中客观地存在少量不良数据,检测和辨识这些不良数据是电力系统状态估计的重要组成部分。分析了不良数据的检测方法及识别方法,采用IEEE-4、IEEE-14、IEEE-30节点系统对等效电流量测变换算法进行算例分析验证此方法的优越性。     

电力系统不良数据检测与辨识方法的现状与发展

电力系统不良数据的存在会降低电力系统状态估计的收敛性能, 甚至造成电力系统状态估计的失败。回顾了国内外对电力系统不良数据检测与辨识方法的历史现状与发展,从对检测和辨识不良数据的各种方法研究的时间顺序以及类别上出发,将其分成基于传统方法和基于新理论方法这两大类并对其分别进行了详细阐述,分析了各个算法的自身特点以及存在的问题,并对该领域值得进一步研究的问题和方向进行了展望。     

电力系统不良数据检测与辨识方法的现状与发展

电力系统不良数据的存在会降低电力系统状态估计的收敛性能, 甚至造成电力系统状态估计的失败.回顾了国内外对电力系统不良数据检测与辨识方法的历史现状与发展,从对检测和辨识不良数据的各种方法研究的时间顺序以及类别上出发,将其分成基于传统方法和基于新理论方法这两大类并对其分别进行了详细阐述,分析了各个算法的自身特点以及存在的问题,并对该领域值得进一步研究的问题和方向进行了展望.     

状态估计中不良数据的混合检测辨识程序设计

设计了状态估计中不良数据的混合检测辨识通用的程序框图,并对框图进行了逐项论述说明。参照框图,用FORTRAN77语言编写程序,对18节点系统进行了数字仿真试验,得到了在无不良数据、有不良数据、有突变量等情况下的辨识结果。验证了本文介绍的检测辨识方法及程序框图的有效性。     

含指数型目标函数的电力系统抗差状态估计方法在江西电网中的应用

电力系统状态估计是能量管理系统的核心和基础模块,然而当量测系统中存在不良杠杆量测或一致性不良数据时,传统的含不良数据辨识程序的最小二乘估计不能很好地排除不良数据对状态估计的影响。为此介绍了一种能够自动排除不良数据对状态估计影响的含指数型目标函数的电力系统抗差状态估计模型,分析了该模型的理论基础和数学特性,给出了该模型在江西电网的应用方法和效果。结果表明,该抗差状态估计模型能够显著提升电力系统状态估计的精度,同时还能够保证严格满足零注入等式约束。     

RN检测与状态预估相结合的不良数据检测辨识法

本文将RN检测法与状态预估检测辨识法相结合,提出了一种新的不良数据的检测辨识方法,该法先用RN检测法来判断是否有不良数据的检测辨识方法,该法先用RN检测法来判断是否有不良数据测点存在,若有,再用状态预估辨识哪些测点存在不良数据,将不良数据测点的量测值换成其状态预估值再进行一次状态估计,该法既克服了RN检测法存在的残差污染,残差淹没现象,又解决了状态预估检测辨识法不能区分不良数据与突变量的问题,用FORTRAN77语言编写程序,对18节点系统进行了数字仿真实验,得到了在无不良数据,有不良数据,有突变量等情况下的检测辨识结果,验证了本文介绍的检测辨识方法的有效性。     

考虑输入量不良数据的发电机动态状态估计方法

近年来,基于同步相量测量单元(PMU)量测数据的发电机动态状态估计得到广泛研究.然而,现场运行的PMU受多种因素的影响,可能导致作为状态估计输入量的发电机机端电压或电流量测相量存在不良数据,对状态估计产生影响.针对该问题,提出了一种考虑输入量不良数据的发电机动态状态估计方法.在输入量不良数据对动态状态估计影响分析的基础...     

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。     

新息图状态估计中多相关不良数据辨识

新息图状态估计处理坏数据较传统状态估计方法有优越性。文中研究了新息图状态估计中多相关不良数据的辨识问题,分析了多相关不良数据条件下新息差向量的表现特征,为新息图法准确排除测量系统中的多相关不良数据提供了理论依据,使得新息图能准确辨识状态估计中与拓扑变化（包括拓扑错误）相关的多相关不良数据,提高了新息图法识别不良数据的能力。IEEE30节点系统中不同类型的多相关坏数据识别结果表明了算法的有效性。     

基于灵敏度分析的数据最优筛选与不良数据辨识

以多时间断面的量测信息为基础,将图论和蚁群优化算法(ant colony optimization,ACO)结合起来,对数据进行筛选,对不良数据进行检测与辨识。首先将量测支路化,把全网数据等效为一张无向图,再利用ACO结合图论中最小支撑树的搜索方法对全部数据进行筛选,并在迭代过程中使用灵敏度分析法得到电网状态和量测的标准化残差,在迭代中实现数据标准化残差和系统状态的对比,以寻优形式找到系统最优量测组合及计算出当时系统状态,最后依据灵敏度分析法进行不良数据检测与辨识。整体算法在保持计算精度的同时,还避免了辨识中重复估计带来的时间损耗,提高了计算速度。最后,以IEEE14节点系统对所提算法进行了仿真验证。     

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.     

改进迭代自组织数据分析法的不良数据辨识

针对迭代自组织数据分析技术A(iterative selforgani zing data analysis technique A-ISODATlA)对初始聚类中心敏感问题,提出将基于遗传算法的改进ISODATA方法用于电力系统不良数据辨识。该方法采用量测值的标准残差rN 和相邻采样时刻量测值之差△z作为特征值,然后采用遗传算法形成初始分类矩阵,通过遗传操作进行迭代计算,实现量测数据的模糊聚类分析,最终根据隶属度的大小来辨识其是否属于不良数据。算例表明,该方法能最终获得全局最优解,从而进行准确的不良数据辨识,避免了初始聚类中心对分类结果的影响。     

基于广域测量系统的新息图辨识不良数据方法

相量测量单元(PMU)子站能够测量电压、电流的幅值和相角,提供全面的系统信息。文中利用PMU采集的电压、电流相量,基于交流潮流建模的新息图法提出了使用基尔霍夫电压定律(KVL)辨识不良数据的方法。首先推导了新息网络中存在共用树支支路的2个回路的回路电压降之间的关联关系,然后利用关联关系辨识出回路中包含的不良数据,具有计算量小、计算速度快、适用于广域测量系统(WAMS)的优点。该方法与新息差向量配合使用,可以辨识新息差向量不能辨识的不良数据,提高了新息图法辨识不良数据的能力。通过IEEE30节点系统验证了该方法的有效性,从算例可以看出该方法辨识强相关不良数据效果较好。     

抗差估计法应用于状态估计中不良数据的检测和辨识

电力系统状态估计是电能管理系统（EMS）的重要组成部分，然而在实际运行的电网自动化系统中，量测数据中不可避免含有不良数据，从而影响状态估计的结果。不良数据的检测是电力系统状态估计的重要功能之一，它能够排除量测采样数据中偶然出现的少数不良数据，提高状态估计的可靠性。文章采用突变检测和抗差估计相结合的方法，并在IEEE118节点网络上进行了验证，结果证明该方法检测辨识的有效性和可靠性。     

基于改进转移潮流法的拓扑错误辨识方法

提出了转移潮流法的改进算法,增强了同步辨识拓扑错误和不良数据的能力。改进算法充分利用了转移潮流对拓扑变化的敏感性以及加权最小绝对值状态估计对不良数据的抑制性,通过情形判断将拓扑错误回路和不良数据回路尽可能地区别开来,从而避免了原转移潮流法的缺点,提高了辨识能力。