基于相量量测的等式约束二阶段状态估计模型

利用PMU的量测信息实现系统的动态可观测,考虑PMU数据刷新时间快的特点,在R.F.Nuqui的动态监测模型的基础上建立了适合静态估计的基于等式约束二阶段估计模型。该模型将PMU和SCADA的量测数据共同用于非线性估计,采用零注入节点功率作为等式约束条件来提高估计精度,然后对非线性估计的结果和PMU的支路电流相量进行线性估计。模拟了当系统某节点负荷持续变化时,利用等效导纳法对非线性区域节点状态量进行估计,最后采用IEEE 14和57节点系统算例对提出的模型进行了验证。     

计及UPFC元件的电力系统状态估计算法

统一潮流控制器（UPFC）是灵活交流输电系统（FACTS）的重要组件之一。采用UPFC的注入功率模型，在原有的状态估计算法基础上，将UPFC组件所产生的注入功率增量转移到线路两端的节点上，从而提出了计及UPFC控制约束的电力系统状态估计算法。该算法采用牛顿拉夫逊法求解UPFC组件的控制变量，状态估计方程组和控制变量方程组采用解耦法进行计算。由于方程组解耦，所以只需在原有的状态估计程序基础上增加求解UPFC组件的控制变量即可，无需对原有程序做较大修改，易于实现。IEEE14节点算例表明，该算法是有效可行的。     

直角坐标下含零注入约束的电力系统状态估计修正牛顿法

实际电力系统中存在许多零注入节点。在电力系统状态估计模型中,应加入等式约束来保证零注入节点的注入功率在状态估计结果中严格为0。在直角坐标下,零注入约束可表达为线性约束,因此将直角坐标下的电力系统状态估计问题作为主要研究对象,提出了求解含零注入约束状态估计模型的修正牛顿法。修正牛顿法实际上是一类既约的拟牛顿法,能够严格满足零注入约束,其计算流程与通常的牛顿法非常相似,计算效率与传统的大权重法状态估计相当。仿真结果验证了所得结论。     

一种具有量测校准功能的电力系统状态估计

分析了电力量测中系统误差产生的原因、特点及其对状态估计结果的影响,指出由于系统误差的存在使得状态估计结果是有偏的。在此基础上,结合系统误差的特点,提出了一种基于参数辨识的量测校准方法,并最终形成了一种新的具有量测校准功能的电力系统状态估计,应用实例说明了该方法可以有效消除系统误差的影响,提高状态估计精度。     

含微电网的电力系统状态估计研究

分布式电源的接入不仅改变了电网的潮流分布和拓扑结构,而且使微电网系统的状态估计面临新的挑战。基于有限的实时量测和包含分布式电源节点的伪量测提出微电网状态估计量（MGSE）,并分别采用改进的传统加权最小二乘法（WLS）和粒子群智能算法（PSO）对微电网进行求解。利用Matlab对一典型欧洲低压微电网系统的状态估计进行仿真,验证了该估计量能准确地描述系统的状态,并比较了两种算法的优劣,为含微电网的电力系统预测控制和性能优化提供了基础。     

电力系统谐波状态估计研究

指出了开展谐波状态估计研究对于电力系统谐波监测和治理的重要意义,阐述了电力系统谐波状态估计的概念、功能,对现有的几种谐波状态估计方法进行了评述,介绍了谐波状态估计的数学模型,探讨了量测点的优化配置问题,最后对谐波状态估计技术今后应开展的工作进行了展望。     

基于QHO-PSO算法的电力系统状态估计研究

针对传统粒子群算法(PSO)状态估计搜索效率不高的问题,提出基于量子简谐振子粒子群(QHOP-SO)状态估计算法。该算法利用量子空间中不确定性原理,保证粒子满足聚集态从而在整个可行解空间进行搜索,避免程序陷入局部最优点。同时,将谐振子势能场引入粒子群系统,通过模拟经典简谐振动中势能状态的变化与量子振动中能级的跃迁,提高粒子的搜索效率。最后,利用内点罚函数法对约束条件进行处理,借助IEEE算例仿真验证所提方法的有效性,对不同算法进行比较,结果表明所提方法在全局收敛能力与搜索速度方面均具有明显的优势。     

Bad Data Groups in Power System State Estimation

A problem in Power System State Estimation is the detection of Bad Data Groups. These are groups of measurements topologically related so that their normalized residuals are always equal (or nearly so). In this paper we derive numerical and topological methods to identify Bad Data Groups and include simulation and real time test results for the proposed methods.     

电力系统状态估计调试方法研究

针对调度工作中存在的电力系统状态估计维护问题,对网、省、地调调度中心状态估计的调试方法进行了系统化的研究,包括内网等值、外网等值、有功发散和无功发散的调试,以及提高状态估计合格率的方法。提出了一种新的基于矩阵计算的环网电抗参数估计实用化方法,可以利用Scilab等计算器软件进行直接推算。在南方电网应用的经验表明,本文的系统化状态估计调试方法是合理的、有效的。     

计及UPFC的电力系统双线性抗差估计

统一潮流控制器（unified power flow controller ，UPFC）作为柔性交流输电系统（flexible AC transmission systems，FACTS）的重要组件之一，对电力系统安全稳定运行起着重要的作用，而对含有UPFC的电力系统进行有效的状态估计也是电力系统电力电子化的必然要求。对UPFC模型进行抗差状态估计虽然能够有效抑制坏数据，但是存在模型复杂，计算效率低等问题。文章基于新型UPFC拓扑模型，采用双线性方法对含该UPFC的电力系统进行抗差状态估计。该方法通过选取有效的中间变量，对电力系统和UPFC组件的非线性量测方程进行分步线性化处理，在保证计算结果误差水平处在同一量级，能够工程应用的前提下，有效提高了状态估计的计算效率。对修改后的IEEE标准系统和南京西环网实际系统进行仿真测试，通过与WLAV测试结果对比，在保证相应精度的前提下，获得接近加权最小二乘法（weighted least squares，WLS）的计算速度，验证了本文方法的有效性和实用性。     

基于并行协调算法的电力系统状态估计

在研究基于支路切割的网络分块方法基础上,提出了一种通过切割支路将网络分块的算法.该算法是将切割支路的潮流以虚拟负荷的形式作为协调变量对子网络之间的耦合影响进行处理,并有效地将大规模电力系统状态估计问题转化为若干个子网络的状态估计问题,是一种准并行算法.算例表明,该算法是有效可行的.     

电力系统谐波状态估计算法综述

谐波状态估计是根据有限节点上的谐波测量估算出未知节点及整个系统的谐波状况,对于电力系统谐波监测和治理具有重要意义。介绍了谐波状态估计技术的概念、数学模型和估计算法,重点根据谐波阻抗是否已知,对主要的估计算法进行分类与评述,并对谐波状态估计今后的研究方向进行了展望。     

韶关地区电力系统状态估计的实现

在分析国内外电力系统状态估计研究现状的基础上,结合韶关电网的实际应用情况,阐述了韶关电网状态估计应用软件的功能、网络拓扑分析方法和算法实现等。该软件为山东烟台东方电子信息产业股份有限公司的DF8003系列电力系统高级应用软件的一个模块,采用稀疏矩阵存储方式、基本加权最小二乘算法进行状态估计分析,并以豪斯荷德尔正交变换法来提高状态估计数值的稳定性,同时也克服了程序设计过于复杂、计算速度慢等缺点。     

极坐标下含零注入约束的电力系统状态估计的修正牛顿法与快速解耦估计

如何保证零注入节点的注入功率在状态估计结果中严格为0是电力系统状态估计研究中的重要问题。在直角坐标下,由于零注入约束为线性约束,可使用修正牛顿法来有效地解决这一问题。因此,借鉴直角坐标下修正牛顿法的思路,提出了极坐标下的修正牛顿法和修正快速解耦估计。这些方法的计算流程与传统的极坐标下的牛顿法和快速解耦估计非常相似,计算速度与大权重法相当,同时能够保证零注入约束严格满足。仿真结果验证了所得结论。     

基于改进最小二乘法的电力系统状态估计

作为能量管理系统（EMS）的一个组成部分，电力系统状态估计的研究具有重要意义。最小二乘法状态估计应用相当广泛，当传统最小二乘法在协方差矩阵变小时，估计参数会发生爆炸现象。提出了一种基于最小二乘法的递推阻尼最小二乘法状态估计算法。递推阻尼最小二乘法迭代的初值是上一时刻估计结果，电力系统在大部分情况下运行相对稳定，因此初值的选取可靠性高，保证了算法的鲁棒性和收敛速度。仿真结果显示此算法能够得到满意的结果。     

基于风力发电机简化RX模型的电力系统状态估计

为了充分考虑风能随机性对电网安全稳定性的影响,更精确地反映风力发电机组工作机理区别于传统电源的特殊性,对含风力发电机的电力系统进行状态估计时,文章用简化RX模型来等效风力发电机,把滑差作为状态量引入到状态估计过程,建立了相应的数学模型。这种方法考虑了异步发电机本身的特性,可以与原有的状态估计程序进行高效融合,比基于传统RX模型进行状态估计的计算量小,且计算精度满足要求。算例计算结果表明:该方法性能良好,在含有风力发电机的电力系统状态估计中有较好的应用前景。     

无迹卡尔曼滤波及其平方根形式在电力系统动态状态估计中的应用

针对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的不足,将不需要对非线性系统函数进行线性化的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)方法引入电力系统动态状态估计,采用生成Sigma点数量最少的比例最小偏度单形采样策略进行无迹变换.以IEEE14系统为算例,仿真结果表明引入UKF后,估计结果的精度有所提高,但算法的效率较低,且数值稳定性较差.进一步引入平方根形式的UKF(square root UKF,SRUKF)模型,IEEE 14及IEEE 30测试系统的仿真结果证明:在不需要大量牺牲计算时间的同时,算法的数值稳定性得到了改善.表明SRUKF的引入对动态状态估计方法的改进是有效的.     

基于保留二次项迭代的电力系统动态状态估计算法

与电力系统静态估计不同,动态估计可以准确的跟踪系统状态,并在电力系统保护和控制中发挥重要作用.以往在做状态估计时,通常将非线性测量函数进行泰勒级数展开,舍弃二次及以上的高阶项,不可避免的造成估计误差.本文针对电力系统中的量测方程是直角坐标下电压实部和虚部的二次函数,借鉴保留非线性潮流算法中保留二次项的思想,结合无迹变换...     

基于分块吉文斯旋转的电力系统状态估计

针对电力系统状态估计问题中状态量及量测雅可比矩阵的绝大多数非零元素均成对出现的实际状况,提出了一种基于分块吉文斯(Givens)旋转的快速状态估计算法。该算法利用电力系统状态估计问题的上述特点对量测雅可比矩阵进行分块,对列编号进行优化,并采用变转轴逐列消元策略,既减少了所需的内存空间,又明显提高了执行效率。试验系统的仿真结果表明,该方法具有较高的执行效率,能够更好地满足在线状态估计的要求。     

电力系统状态估计的问题分析和故障处理

介绍了状态估计中网络拓扑及遥信与量测问题,量测问题包括遥测数据错误、人工伪量测置数、遥测数据封锁及遥测极性等。叙述了在调试新调度自动化系统时出现的一些状态估计典型故障的处理过程,为相关人员更好地维护状态估计提供了借鉴。