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電力系統狀態估計
鎖定
- 中文名
- 電力系統狀態估計
- 屬 性
- 能量管理系統
- 地 位
- EMS核心功能之一
- 分 類
- 遙測和遙信兩種
- 功 能
- 估計出電力系統當前的運行狀態
- 數學模型
- min (z-h(x))TW(z-h(x))
電力系統狀態估計量測系統
電力系統的量測分為遙測和遙信兩種。
遙測是模擬量的量測結果，包括支路功率或電流，節點電壓等。傳統的SCADA系統不能測量節點電壓的相角。隨着WAMS的發展，節點電壓相角的量測也逐漸變為可能。但具體的實施還有諸多困難，這裏不詳述。
遙信是開關量的量測結果，即開關（斷路器）或刀閘的開合狀態，變壓器的檔位等。
為什麼電力系統的量測不能直接用於分析計算，而必須要經過狀態估計呢？原因如下：
1.電力系統遙信或遙測可能存在不良數據
2.電力系統的遙測結果不符合電路定律。如流過某一節點的所有電流之和並不為0等
因此狀態估計是必要的，量測數據有時又被稱為“生數據”，狀態估計結果被稱為“熟數據”
電力系統狀態估計數學模型
電力系統狀態估計的基本任務有二：
1.根據遙信結果，確定網絡拓撲，即節點-支路的連接關係
2.根據遙測結果，估計系統的潮流分佈，即節點電壓，支路功率等，其結果符合電路定律。
其中第一項任務可通過拓撲分析程序完成，第二項任務有時也被狹義地成為電力系統狀態估計。其經典數學模型如下：
min (z-h(x))TW(z-h(x))
s.t. c(x)=0
其中x是狀態變量，即節點電壓的幅值和相角，z為量測值。W為權重矩陣。
即把x作為優化變量，根據x可以算出某量測量的估計值(h(x))。目標函數是估計值和量測值的差（稱為殘差）具有加權最小二乘。
一般對以上優化模型採用高斯-牛頓法求解。詳可參考於爾鏗老師的《電力系統狀態估計》一書或各種調度自動化教材（本科電力系統分析教材可能不講）
電力系統狀態估計數據辨識
由於種種原因（如信道干擾導致數據失真，互感器或量測設備損壞，系統維護不及時導致方向反向等），電力系統的某些遙測結果可能遠離其真值，遙信結果也可能有錯誤。這些量測稱為壞數據或不良數據
遙信錯誤將導致拓撲分析錯誤，顯然會嚴重影響狀態估計結果。
而由於目標函數與遙測的殘差成平方關係，壞數據對優化有強作用。少數的壞數據將導致狀態估計結果的嚴重偏離
因此必須加入不良數據辨識環節剔除這些壞數據。主流不良數據辨識程序是基於正則化殘差的。
這樣電力系統狀態估計的完整流程是：
傳入遙測，遙信數據--遙信驗錯--網絡拓撲分析--最小二乘狀態估計--不良數據辨識--估計出系統狀態
其中最小二乘狀態估計和不良數據辨識是交替進行的。
電力系統狀態估計其他信息
狀態估計的不良數據辨識和遙信驗錯問題尚未完全解決，是一個可研究的領域
電科院於爾鏗老師的《電力系統狀態估計》一書是電力系統狀態估計的經典著作，但因為是專業書籍，年代也比較早，一般的書店很難有賣- -!!
