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为克服传统状态估计方法在处理量测噪声方面的局限性,文中首先提出一种基于最大相关熵准则的抗差状态估计一般模型,该模型可从理论上统一已有的几种抗差状态估计方法,并可导出新的抗差状态估计方法。在此基础上提出一种量测噪声自适应抗差状态估计方法(ARSE),ARSE能够通过统计学习获得量测噪声的分布规律,并与所提出的抗差状态估计一般模型进行在线匹配,从而实现对量测噪声类型的自适应,即在常见的量测噪声分布类型下,ARSE可得到更接近于状态变量真值的估计结果。最后通过仿真算例验证了所述方法的有效性。 相似文献
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针对电力系统状态估计中处理病态问题的不足,提出一种基于奇异值分解和等效电流量测变换的状态估计方法。该方法利用PMU和SCADA量测构成的混合测量系统,运用直角坐标形式等效电流量测变换技术处理节点注入功率量测和支路功率量测,把信息矩阵转换成常数矩阵,再运用奇异值分解求解量测方程。在迭代求解中只需进行一次奇异值分解,提高了算法的计算效率。奇异值分解无需对系统进行可观性分析,能很好地处理病态或接近病态问题,使系统鲁棒性增强。通过仿真测试,验证了所提方法的正确性和有效性。 相似文献
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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。 相似文献
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基于相量量测的电力系统线性状态估计 总被引:4,自引:5,他引:4
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。 相似文献
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混合量测用于电力系统状态估计 总被引:1,自引:1,他引:0
根据目前PMU的配置状况和PMU与SCADA的数据特点,提出了一种基于PMU与SCADA混合量测的状态估计方法。该方法将非线性估计结果作为伪量测量加入线性估计中,并根据平均距离动态地调整伪量测量的权值,然后通过插值对非线性可观测区域进行实时的近似估计。最后通过IEEE14、IEEE57系统进行了仿真。仿真表明即使在PMU配置较少的情况下,该方法亦能够有效改进非线性可观测区域状态估计的精度和刷新速度。该方法兼顾了PMU和SCADA的特点,有较好的应用价值。 相似文献
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电力系统静态状态估计的量测系统配置 总被引:1,自引:1,他引:0
本文应用矩阵的特征分析等方法,讨论了电力系统静态状态估计的量测系统优化配置问题,提出了量测系统配置的五个原则。本文所提出的原则,可用于计算机辅助设计或改善一个量测系统,以较少的量测仪表获得较高的估计精度和数值稳定性。本文方法比之文献已有的方法效果好,计算量小。 相似文献
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基于混合量测的电力系统状态估计混合算法 总被引:14,自引:12,他引:14
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。 相似文献
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基于混合量测的电力系统线性动态状态估计算法 总被引:1,自引:1,他引:1
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IEEE14节点系统的仿真结果,验证了该算法的有效性和优越性。 相似文献
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混合量测下基于UKF的电力系统动态状态估计 总被引:2,自引:0,他引:2
针对当前电力系统动态状态估计主要采用的扩展卡尔曼滤波(EKF)法存在收敛速度慢、鲁棒性差的缺点,采用一种新的非线性方法——无迹卡尔曼滤波(UKF)法进行电力系统动态状态估计。UKF法由于使用了无迹变换,避免了线性化误差的引入和雅可比矩阵的计算,相比EKF法有更高的估计精度和稳定性。广域测量系统(WAMS)能够提供相量信息,具有精度高、全网严格同步等优点。因此,将WAMS量测数据和数据采集与监控(SCADA)系统量测数据相结合,形成应用混合量测的电力系统动态状态估计。仿真表明,UKF法相比EKF法能够更准确地估计动态系统中的状态量,WAMS信息的引入进一步提高了动态状态估计的性能。 相似文献
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针对电力系统状态估计中全量测存在相关性的实际情况,提出一种计及全量测相关性的混合电力系统状态估计方法。首先,利用无迹变换法计算来自数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统量测之间的统计相关性;其次采用量测缓冲器和向量自递归模型(vector autoregressive model,VAR)计及相量测量单元(phasor measurement units,PMU)量测的时空相关性,最终形成两部分相结合的混合线性状态估计方法。该方法在充分考虑PMU量测量之间时相关性的同时,能够确保PMU量测量与基于具有相关性的SCADA量测状态估计结果保持时标的一致性,进而有效地得到计及全量测相关性的电力系统状态估计结果。通过在IEEE-118标准节点系统上进行大量仿真算例分析,结果表明所提方法能够明显提高状态估计结果的精度。 相似文献
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基于等效电流量测变换的状态估计及不良数据检测与辨识方法 总被引:7,自引:6,他引:7
针对输电系统和配电系统量测类型多样性及传统快速解耦状态估计算法的不足,作者讨论并发展了一种基于等效电流量测变换的状态估计及不良数据检测与辨识方法。该方法是通过对量测系统的实际量测进行等效电流量测变换,并根据误差传播理论改变相应的量测权值而推导出来的。它不仅保留了传统状态估计算法的快速解耦特性,并在无任何假设的情况下实现了雅可比矩阵的完全常数化,算例分析表明,该方法快速有效,对r/x的比值不敏感,并能有效地处理不良数据,能较好地应用于输系统和配电系统的状态估计计算。 相似文献