[发明专利]一种电力系统动态状态估计多时段滚动优化方法

权利要求书

1.一种电力系统动态状态估计多时段滚动优化方法，其特征在于其包括以下步骤：

步骤1，初始化系统变量x，时刻权重w_t，以及时段长度k，读取时段长度k中的量测数据,建立动态状态估计滚动优化模型；

步骤2，分析当前网络拓扑结构，读取系统参数，确定各量测量对应的量测方程，删除最早时刻量测数据与变量，用当前时刻量测数据和变量代替，使步骤1建立的模型随系统动态变化而实时更新；

步骤3，将量测权重与时刻权重相乘得到计算权重；

步骤4，执行动态估计计算，求出该时段系统状态最优解；

步骤5，判断是否有不良数据，若有，则删除不良数据，返回步骤4，否则，输出最终结果，并更新数据库；

步骤6，下一时刻，返回步骤2。

2.根据权利要求1所述的一种电力系统动态状态估计多时段滚动优化方法，其特征在于：所述步骤1中的时段长度k可动态调整，其大小用于协调计算速度与估计精度。

3.根据权利要求1所述的一种电力系统动态状态估计多时段滚动优化方法，其特征在于：所述步骤2中的模型随系统动态变化而实时更新的更新特征如下，

对任意时刻t原模型为：

上式中，下标k代表当前时刻数据，也代表了估计时段长度，z为量测向量，h(x)为与z对应的量测函数，g为差分方程，为i时刻量测误差权重，w^ci为i时刻差分误差权重，Vi为i时刻量测误差，Vci为i时刻差分误差，Vk为结束时刻测量误差，Vck为结束时刻差分误差，V1为起始时刻测量误差，Vc1为起始时刻差分误差，更新特征如下：

系统变量：

量测约束：

z^k＝[z¹ z² … z^k]→z^k+1＝[z² z³ … z^k+1]

更新内容为，x_k和z^k中第一列为删除量，x_k+1和z^k+1中最后一列为添加量，n表示发电机台数，x_k+1和z^k+1分别表示t+1时刻的系统变量和量测量。

4.根据权利要求1所述的一种电力系统动态状态估计多时段滚动优化方法，其特征在于：所述步骤3的计算权重的计算方法如下：

量测矩阵：z^t＝[z¹ z² … z^k]；

量测权重：w_z＝[w¹ w² … w^k]；

时刻权重：w_t＝[0.1*1 0.1*2 … 0.1*k]；

计算权重：w_x＝w_z*diag(w_t)；

上式中，z^k为当前时刻量测向量，w_z为z^t对应的量测权重矩阵，w_t为按时刻排列的权重向量，称为时刻权重，0.1为权重系数参考值可按需调整，w_x为计算权重矩阵，定义为时刻权重和量测权重乘积。