新息图法状态估计

提出了基于新息图的状态估计方法 ,可以快速地检测识别出拓扑错误 ,进行状态估计 ,提供电力系统状态     

新息图法拓扑错误辨识

提出一种确定和辨识拓扑错误的方法。提出了基于新息向量的新息图,在其上可以根据支路扩展新息向量和估计潮流确定拓扑错误,而且还可以根据不良回路和差别向量对出现在拓扑错误支路上或其他支路上的坏数据进行辨识。文中给出了ＩＥＥＥ－３０和ＩＥＥＥ－１８节点系统的计算实例。     

新息图法辨识母线拓扑错误

提出了用新息图法辨识母线拓扑错误的方法.先在网络计算模型上,根据支路新息找出可疑母线,然后对可疑母线采用物理模型表示,引入零阻抗支路模型,用新息图法辨识断路器的状态,确定发生母线拓扑错误的位置.文中用IEEE-5节点系统描述了此方法,给出了IEEE-30节点的实例.     

新息图法辨识母线拓扑错误

提出了用新息图法辨识母线拓扑错误的方法。先在网络计算模型上 ,根据支路新息找出可疑母线 ,然后对可疑母线采用物理模型表示 ,引入零阻抗支路模型 ,用新息图法辨识断路器的状态 ,确定发生母线拓扑错误的位置。文中用IEEE - 5节点系统描述了此方法 ,给出了IEEE - 30节点的实例     

新息图法辐射配电网不正常事件的识别

辐射配电网发生负荷突变、拓扑错误和坏数据时,配电网新息差矢量及新息矢量会出现相应的变化。如果某节点的下面各层支路和节点出现了大量零量测值,同时该节点的上层支路出现一些较大的相近新息值,则与该节点相连的某支路会发生开断拓扑错误。在排除了拓扑错误后,根据配电网较大新息矢量和它们对应的树支和根节点接地树支以及有问题的某一接地连支形成的回路,可识别出与该接地连支相连的节点为突变节点。根据负荷突变情况更正新息差矢量及新息矢量后,可进行坏数据识别,从而解决负荷突变、拓扑错误和坏数据3种不正常事件同时出现的识别问题。     

新息图法辐射配电网不正常事件的识别

辐射配电网发生负荷突变、拓扑错误和坏数据,配电网新息差矢量及新息矢量会出现相应的变化.如果某节点的下面各层支路和节点出现了大量零量测值,同时该节点的上层支路出现一些较大相近新息值,则与该节点相连的某支路发生开断拓扑错误.在排除了拓扑错误后,根据配电网较大新息矢量并且它们对应的树支和根节点接地树支以及有问题的某一接地连支形成回路,可识别出与该接地连支相连的节点为突变节点.根据负荷突变情况更正新息差矢量及新息矢量后,可进行坏数据识别.从而解决负荷突变、拓扑错误和坏数据3种不正常事件同时出现的情况.     

基于新息图法的电力系统不正常事件识别方法

新息图法在识别负荷突变、不良数据和拓扑变化的识别方面较之传统的状态估计方法,具有计算过程简单,对测量冗余要求较低的优越性.新息图法结合了静态状态估计和动态状态估计的优点,利用新息差矢量在新息网络中的特征,能够对恶劣条件下的不正常事件准确识别并加以修正.通过IEEE - 30节点系统算例,对新息图识别不正常事件的过程进行...     

辽西电网新息图法状态估计实践

0　引言辽宁电力调度通信中心的调度自动化系统( CC— 2 0 0 0系统 ) [1] ,在投入之初 ,首先运行的是SCADA部分 ,基于 CC— 2 0 0 0系统的应用软件 (包括传统的状态估计 )未投入运行。 1 999年 ,状态估计投入运行后 ,有时出现总体不能运行或局部不能得到准确结果的情况。辽宁电力调度通信中心 MIS网中有 SCADAMIS及 SCADAHIS数据库 (这两个数据库分别存放了 SCADA系统的准实时数据和历史数据 )。本文尝试利用这两个数据库 ,适当进行处理 ,权宜地得到临时代用的“熟”数据 ,作为传统状态估计的备用补充。1　状态估计双渠道一般…     

面向过程的交流潮流模型新息图法状态估计

提出了一种处理相量测量单元(PMU)量测值的新方法.基于交流潮流模型下的新息图法状态估计,提出了一种过程的划分方法和面向过程的状态估计分析方法,它能提供一个时间过程内的特征运行状态.首先,根据是否有拓扑结构的变化将一个运行过程进行细分,完成过程的划分之后,可以得到表征过程内系统一般运行情况的期望运行状态,最大负荷和最小负荷时的极端运行状态.期望运行状态通过期望新息网络图来获得.IEEE-5节点系统用来说明本文所提方法的有效性.     

面向过程的交流潮流模型新息图法状态估计

提出了一种处理相量测量单元(PMU)量测值的新方法。基于交流潮流模型下的新息图法状态估计, 提出了一种过程的划分方法和面向过程的状态估计分析方法, 它能提供一个时间过程内的特征运行状态。首先, 根据是否有拓扑结构的变化将一个运行过程进行细分, 完成过程的划分之后, 可以得到表征过程内系统一般运行情况的期望运行状态、最大负荷和最小负荷时的极端运行状态。期望运行状态通过期望新息网络图来获得。IEEE-5节点系统用来说明本文所提方法的有效性。     

电力系统多区域分布式状态估计方法

提出了一种电力系统多区域分布式状态估计方法,各区域估计器利用其数据采集与监视控制系统提供的量测数据进行本地状态估计,并通过平均一致性算法获取全局信息进行系统级状态估计。建立了基于拉格朗日乘子法的状态估计模型并设计了基于一致性的全局信息交换协议,给出了多区域分布式状态估计算法的实现流程。通过IEEE 14节点和118节点系统中的仿真算例验证了所提方法的正确性和有效性,并就估计精度和计算效率与现有状态估计方法进行了比较。仿真结果表明分布式状态估计方法可有效提高集中式状态估计系统的计算效率及可靠性,适用于结构更加复杂、量测数据体量更大电网的状态估计。     

A recursive measurement error estimation identification method forbad data analysis in power system state estimation

A recursive measurement error estimation identification algorithm is proposed for identifying multiple interacting bad data in power system static state estimation. A set of linearized formulae are developed and used to recursively calculate normalized residuals and normalized measurement error estimates upon which the bad data identification method is based. Sparse vector and partial factor modification techniques are used in the recursive identification calculations. Neither the submatrix of the residual sensitivity matrix, W_ss, nor state reestimation is needed in the whole identification process. Digital tests on various power systems, including a 171 bus real system, are done to show the validity and efficiency of the proposed bad data identification method     

基于Gauss-Markov模型的电力系统t型抗差状态估计

将t型估计引入状态估计中,提出自适应Gauss-Markov模型的t型抗差状态估计。该方法能够克服传统不良数据辨识程序不能很好地辨识多个强相关不良数据的不足,且与传统状态估计程序具有很好的兼容性,利用t分布的自由度动态调节估计的效率和抗差性。该方法目标函数连续可微,可利用与加权最小二乘(WLS)法类似的牛顿法进行求解。IEEE标准系统和某实际输电网测试验证了所提方法的有效性,与含不良数据辨识功能的WLS估计和二次-常数(QC)估计相比,所提方法的抗差性具有明显的优势。     

电力系统抗差状态估计研究综述

状态估计是电力系统能量管理系统的重要组成部分.传统加权最小二乘估计不具备抗差性,为此产生了抗差估计理论.本文介绍了抗差估计的定义、目标及基本类型,综述了电力系统抗差状态估计的经典方法和新方法.经典方法主要包括M估计、GM估计、高崩溃污染率估计等;新方法包括新息图状态估计、最大相关熵估计、最小信息损失状态估计、最多赞成状...     

电力系统谐波状态估计研究综述

阐述了电力系统谐波状态估计技术的概念和功能,指出谐波状态估计对于电力系统谐波监测和治理的重要意义.对现有的谐波状态估计算法进行了评述,探讨了谐波状态估计的可观性问题,给出了几种现有的可观性分析方法.介绍了谐波状态估计技术的工程应用情况,展望了谐波状态估计技术的应用前景,并讨论了该领域尚待解决的问题.     

基于Kalman滤波原理的电力系统动态状态估计的研究综述

状态估计是现代EMS的重要组成部分,特别是动态状态估计,能实现实时运行状态的估计和预报功能。通过对动态估计算法Kalman滤波算法和国内外学者的一些改进算法的现状研究,分析了这些算法目前存在的主要问题。并基于此提出了Kalman滤波算法的新的改进措施,研究了方向和发展趋势。     

基于Kalman滤波原理的电力系统动态状态估计的研究综述

状态估计是现代EMS的重要组成部分,特别是动态状态估计,能实现实时运行状态的估计和预报功能.通过对动态估计算法Kalman滤波算法和国内外学者的一些改进算法的现状研究,分析了这些算法目前存在的主要问题.并基于此提出了Kalman滤波算法的新的改进措施,研究了方向和发展趋势.