[发明专利]一种计及网络攻击和参数不确定性的动态状态估计方法

说明书

本发明公开了一种计及网络攻击和参数不确定性的动态状态估计方法，包括以下步骤：建立电力系统动态状态估计模型；初始化状态估计方法参数值；计算t时刻的状态预测值与预测误差协方差；建立线性批处理回归模型；采用鲁棒投影统计方法，求取数据点在所有可能向量的投影值；对线性批处理回归模型进行白噪化处理；计算迭代加权最小二乘法的初始权矩阵并获取状态估计值；计算t时刻的估计误差协方差；依据时间序列对系统状态进行动态估计。本发明提出的方法可有效抑制网络攻击和模型参数不确定性所引起的估计偏差，甚至发散等问题；有效提升了状态估计精度，具有较强的鲁棒性；为电力系统动态监测与分析提供了坚实的数据信息。

技术领域

本发明属于电力系统分析和监测技术领域，尤其涉及一种计及网络攻击和参数不确定性的动态状态估计方法。

背景技术

近年来，随着能源资源大范围优化配置格局的初步形成、电力市场化改革的稳步推进、新能源开发步伐的加快、“建设坚强智能电网”举措的提出，中国电网结构日益庞大，运行方式日趋复杂，保障电网的安全经济运行意义重大，任务艰巨。电力系统调度中心依靠静态状态估计可以掌握电力系统实时运行状态，而分析和预测系统的运行趋势，对运行中发生的各种问题提出对策，则需要依靠兼备预测功能的动态状态估计。

目前，电力系统动态状态估计主要以EKF及其改进方法为主，如计入非线性卡尔曼滤波，自适应预报动态状态估计，光滑增平面模糊控制动态状态估计等。上述这些方法在一定程度上改善了状态估计的结果。但是，需要指出的是传统基于EKF框架的动态状态估计方法无法计及网络攻击造成量测数据缺失的影响，且对模型的精度要求较高。但在实际电力系统应用中，不仅PMU量测单元易受到网络攻击，而且系统模型精确的参数和系统噪声统计特性往往比较难获取，其无疑会严重影响动态状态估计的结果，大大降低状态估计精度。

发明内容

发明目的：本发明目的是针对现有技术存在的不足，设计一种计及网络攻击和模型参数不确定性的电力系统动态状态估计方法。

技术方案：本发明包括以下步骤：

(1)建立电力系统动态状态估计模型；

(2)初始化HEKF-GM状态估计方法参数值；

(3)基于HEKF预测步，计算t时刻的状态预测值与预测误差协方差P_t|t-1；

(4)建立线性批处理回归模型，增加状态估计的量测冗余量；

(5)采用鲁棒投影统计方法，求取数据点在所有可能向量的投影值，检测步骤(4)线性回归模型中的网络攻击值；

(6)对步骤(4)中的线性批处理回归模型进行白噪化处理；

(7)计算迭代加权最小二乘法的初始权矩阵；

(8)利用迭代加权最小二乘法求解步骤(6)，获取状态估计值；

(9)计算t时刻的估计误差协方差；

(10)按照步骤(3)-(9)依据时间序列对系统状态进行动态估计，直至t+1＞N时迭代停止，输出状态估计结果。

所述步骤(1)中的状态估计模型包含系统方程和量测方程，分别表示为：

式中x_t表示t时刻的状态变量，x_t＝[δ_t，ω_t]^T由发电机运行功角和电角速度组成，f(·)为发电机系统函数，y_t∈R^m为t时刻的量测变量，H为量测输出矩阵，w_t-1∈Rⁿ，e_t∈R^m分别是系统噪声和量测噪声值，二者为高斯白噪声序列。