状态估计智能分析功能设计与应用

通过对华北电网智能调度技术支持系统状态估计模块在量测和模型校验中存在的问题进行总结,指出现有状态估计在实际系统运行维护中的局限性,针对现有功能只能提供当前计算断面信息而无法对实际数据问题进行智能分析的缺陷,提出建立状态估计智能分析功能以加强状态估计的工程实用化效果。状态估计智能分析模块主要由错误数据初校验、智能分析与问题定位、结果展示与查询模块组成,通过校验、分析到结果展示实现电网基础数据问题定位功能。智能分析功能在华北系统的试运行表明,基本可以准确定位出电网基础数据出现的问题,辅助提升了电网基础数据的维护质量,提高了自动化运维工作效率,具有很好的推广应用价值。

考虑大规模风电接入的快速抗差状态估计研究

提出了精细化抗差最小二乘状态估计方法,用于解决大规模风电接入对状态估计带来的残差污染问题。该方法一方面在权函数中引入量测类型基准值,用于区分不同类型量测坏数据,提高了抗差状态估计的坏数据检测能力。另一方面,利用状态估计量测预校验信息,对SCADA量测进行预处理,形成坏数据参考因子,消除参数误差引起的坏数据误判,从而提高大规模风电接入电网的状态估计计算精度。同时使用Givens变换并行算法提升软件计算速度,提高抗差状态估计数据断面的实时性,实现精细化的快速抗差状态估计,以适应风电的大规模接入电网给分析控制类在线应用带来的影响。最后对某地区电网进行测试验证,证明该方法能够有效识别风电场遥测坏数据,消除其造成的残差污染,提高了估计计算速度和精度。