配电网的状态估计综述与展望.docVIP

现代电力系统分析 电力系统状态估计算法综述与展望 许勇电气工程 摘 要:电力系统状态估计是能量管理系统(EMS)的重要组成部分，状态估计的核心部分是状态估计算法，简要介绍了电力系统状态估计的基本概念和数学模型，阐述了近年来研究较多的几种电力系统状态估计算法，其中包括:最小二乘算法、快速分解算法、正交变换算法、量测变换状态估计算法以及分区协调算法等，并对各个算法的优缺点加以评述，同时，介绍了几种目前新出现的状态估计方法，即新息图状态估计、谐波状态估计、配电网状态估计等。最后，对状态估计方法中值得研究的方面进行了展望。 关 键 词：电力系统 状态估计 能量管理系统 算法 0 引言 电力系统的运行方式和网络结构的日趋复杂，对现代化调度系统提出了必须准确、快速、全面地掌握电力系统实际运行方式和运行状态的要求。以计算机为基础的现代能量管理系统(EMS)的出现，是电力系统自动化理论与技术上的一次飞跃，实现了从传统的经验型调度到现代化分析型调度的迈进。电力系统状态估计是EMS的重要组成部分。EMS的各种高级应用如电压稳定性分析、暂态稳定性分析和安全约束调度等都要依赖状态估计所提供的实时可靠数据[1-4]。随着数学、控制理论的不断进步，新技术的不断涌现，电力系统状态估计算法也有了较快的发展，其估计精度和实时性也有了实质性的提高，进一步确保了电力系统的安全性和经济性。 状态估计也称为滤波，它是利用实时量测系统的冗余度来提高数据精度，自动排除随机干扰引起的错误信息的手段，估计或预报系统的运行状态(或轨迹)的一种方法[5]。本文简要介绍了电力系统状态估计的基本概念和数学模型，阐述了包括:最小二乘算法、快速分解算法、正交变换算法、量测变换状态估计算法以及分区协调算法等近年来研究较多的状态估计算法，并对各个算法的优缺点加以评述。同时，介绍了几种目前新出现的状态估计方法，即新息图状态估计、谐波状态估计、配电网状态估计等。最后，对状态估计算法的研究进行展望。 1 电力系统状态估计简介 状态估计也叫做实时潮流，它由SCADA系统的实时量测数据估计出来。状态估计又叫做广义潮流，它与常规潮流所求的状态量相同，但应用的量测量(对应量测方程)在种类和数量上远远多于常规潮流，即量测方程数大于所求状态量数。正因如此，才给状态估计提供了辨识不良数据的能力[6]。 电力系统状态估计的输人和输出如图1所示，从图中可以看出，电力系统状态估计是在给定网络接线、支路参数和量测系统的条件下所进行的估计以及对不良数据进行的检测辨识过程。 2 电力系统状态估计的数学描述[7,8] 2.1 量测方程 状态估计的非线性量测方程为: (1) 式中:为状态估计的量测量;为状态向量;一般假设为根据基尔霍夫定律建立的各量测量计算式;为量测误差随机向量。设量测量个数为，则:均为维矢量。设母线数为，则状态量为维，若参考母线电压已知，x的待求量为维。 状态估计的量测量主要来自于: (1) SCADA系统中的实时数据;(2)量测不便时使用的预报和计划型伪量测;(3)第1类基尔霍夫型伪量测，即无源母线上的零注人量测;(4)第2类基尔霍夫型伪量测，即零阻抗支路上的零电压差量测。 2.2目标函数 状态估计的目标函数为: (2) 在给定量测向量后，状态估计向量是使目标函数J(x)达到最小的的值。式中表示量测权重(采用量测方差的倒数)。 3 电力系统状态估计算法阐述 3.1 最小二乘法 目前，基于最小二乘(LS)法的状态估计器在电力系统状态估计中使用最为广泛。加权最小二乘(Weight Least Square,WLS)算法是当前普遍采用的经典法方程（Normal Equations,NE)估计算法。其量测方程、目标函数分别如式(1)、式(2)。为了求解状态估计值，迭代修正公式为： （3） 式中:为第次迭代状态修正向量;H为量测方程的雅可比矩阵。 文献[2]中对加权最小二乘准则估计器作了详细的介绍，指出该方法是以量测值和量测估计值之差的平方和最小为目标函数的估计方法，不需要随机变量的统计特性，WLS估计器的优点是模型简单，计算量小，收敛性好，对理想正态分布的量测量，估计具有一致且无偏等优良统计特性[9]。然而，由于该算法的计算量和使用内存量较大，难以应用于大型电力系统的实时计算；而且在权重因子相差较大、节点注入型量测较多或长线路和短线路相连等情况下可能出现病态，引起数值计算稳定性问题。 3.2 快速分解算法 快速分解算法是在WLS估计算法的基础上，通过简化假设得出。快速(Fast)是将雅可比矩阵