基于广义状态估计的拓扑错误快速识别方法

为提高开关拓扑识别的速度,简化识别过程中的计算量,提出一种快速识别站内开关拓扑错误的方法。该方法对广义状态估计模型中的约束方程进行重新描述,根据约束方程的特点将全局状态向量解耦,解耦后的状态向量分为独立向量与依赖向量;采用独立状态向量表示量测方程,并据此分析了量测雅可比矩阵结构,进而简化了迭代方程,降低了矩阵的维数,在目标函数不变的情况下,将全局求解分为两步完成;通过量测残差识别模拟量不良数据,通过仅对残差较大的可疑厂站计算的拉格朗日乘子识别开关元件状态的错误。最后,以山东某地区110 kV站为例验证了所提模型与方法的有效性,根据试验结果得出所提方法计算迭代矩阵维数更低,所占内存更少,计算速度更快。

应用广义状态估计简化模型进行电力系统可观测性分析

广义状态估计与传统状态估计不同,它应用系统的物理模型,加入了断路器的有功潮流和无功潮流作为状态变量来进行分析。根据SCADA系统所提供的断路器的状态,介绍了简化模型的方法,给出了广义状态估计可观测性检测算法,应用IEEE实验系统验证了这种方法的可行性、有效性和准确性。

一种识别闭合开关元件信息错误的状态估计方法

广义状态估计中,为识别闭合开关元件连通片信息错误,提出虚拟开关元件概念,并以此构建不影响识别结果的最小特征电网;在模拟量测方程基础上,补充虚拟开关元件的两端电压相等约束条件,由此建立具有等式约束的最小二乘数学模型。在此基础上,给出基于概率的量测残差和拉格朗日乘子间关联的规律以及识别的准则,论证了正常情况下开关元件信息错误的识别与模拟量不良数据的识别之间互不混淆。最后,以3节点简单电力系统与烟台实际电网为例进行了计算和分析,验证了模型和算法的有效性。

变电站双重状态估计的研究与实现

在变电站内对量测数据进行源端分析和处理,是提高电网数据准确性的有效解决方案。本文研究并设计实了变电站双重状态估计功能,充分利用站内多源冗余数据和面向开关网络模型,首先基于不确定性推理实现对断路器位置和刀闸位置等开关量信息的状态估计,然后在此基础上,对估计后的开关量建立伪量测方程,同模拟量量测方程一同进行广义状态估计,从而对开关量和模拟量进行同步估计和辨识,变电站双重状态估计的结果经筛选后通过广域服务总线上送主站。实验结果表明,该方法能快速准确地辨识出多个不良数据和拓扑错误同时存在的复杂错误情况。