[发明专利]一种配电网仿射状态估计方法

说明书

本发明涉及一种配电网仿射状态估计方法，将含有光伏发电、风力发电的分布式电源出力不确定性及负荷波动性的不确定性区间转化为仿射数形式作为节点注入不确定性功率；考虑时延性将SCADA数据和μPMU数据对齐，并利用自适应系数指数平滑法预测SCADA数据并作为补充的伪量测数据与μPMU融合；包括确定由SCADA系统和节点注入不确定功率的仿射数模型进行上层状态估计，将上层状态估计的仿射数结果与对齐的uPMU实时量测结合形成线性混合量测的配电网下层状态估计模型，将直接求解的仿射数结果转换成区间数，得到比区间状态估计更窄的状态估计结果，结果不再保守。本发明在配电网中充分考虑分布式电源出力的不确定性，以更窄的区间状态估计结果代替确定值，描述配电网状态。

技术领域

本发明涉及配电网状态估计领域，特别是涉及一种配电网仿射状态估计方法。

背景技术

随着可再生能源、储能、电动汽车等交互式能源设施的快速发展，各种高渗透率的分布式电源的发电并网，使得传统的单向辐射状配电网逐步转变为多能源供电系统。而分布式电源出力具有间歇性和随机性，其注入功率呈现的强不确定性给配电网实时状态估计带来挑战，配电网的状态估计需要进一步考虑更多不确定因素；且国家电网公司提出的建设泛在电力物联网，这其中一部分包括电力物联网的感知层，其功能是通过对装设的量测装置进行同源采集，实现对配电网运行状态的态势感知，以便调度人员的进一步工作并预防电力故障的发生，这就要求状态估计能够考虑更多的不确定性并提供更精确的结果。

传统的确定性状态估计根据量测装置的测量数据在某一时间断面或确定工况下进行，属于点估计，无法量化不确定因素对配电网的影响，而考虑不确定性变量的概率模型和模糊数模型需要通过大量的历史数据获取概率密度函数或隶属度函数，运用统计数据来刻画不确定性变量的变化，往往与现实变化情况有所差异，需要大量的历史数据，容易导致算法求解的时间复杂性增大。所以只通过确定分布式电源的出力上下界，即不确定性的区间，就可涵盖所有不确定性情况，能够以区间形式的状态估计结果代替确定的值，给调度人员提供一个具有上下界范围的信息，成为多类型分布式电源并网后配电网状态估计的有效手段。

而往往通过区间数对不确定性变量刻画的建模方式，在区间运算中，会忽略变量之间的相关性，以及其运算过程中不可避免的“误差爆炸”现象，造成区间扩张，所得结果过于保守而不能反映结构的真实状态，在配电网实时的状态估计中，不能以更精确的“窄”的区间提供信息，会导致调度人员不能做出正确判断。

发明内容

本发明的目的是提供一种配电网仿射状态估计方法，以解决传统的区间运算中，忽略变量之间的相关性，以及其运算过程中不可避免的“误差爆炸”现象，造成区间扩张，所得结果过于保守而不能反映结构的真实状态的问题。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种配电网仿射状态估计方法，包括：

获取含有光伏发电、风力发电的分布式电源出力不确定性以及负荷波动性的不确定性区间；

将所述含有光伏发电、风力发电的分布式电源出力不确定性以及负荷波动性的不确定性区间转化为仿射数形式作为节点注入不确定性功率；

获取数据采集与监视控制系统SCADA量测的SCADA数据和微型同步相量测量单元μPMU量测的μPMU数据；所述SCADA数据包括支路功率、节点电压幅值；所述μPMU数据包括电压幅值和相角；

基于所述数据采集与监视控制系统SCADA的时延性，将所述SCADA数据和所述μPMU数据对齐，利用自适应系数指数平滑法预测所述SCADA数据，确定预测后的SCADA数据以及对齐后的μPMU数据；

根据所述预测后的SCADA数据以及所述节点注入不确定性功率的仿射数模型进行上层状态估计，确定上层状态估计的仿射数结果；

结合所述上层状态估计的仿射数结果与所述对齐的μPMU数据确定线性混合量测的配电网下层状态估计模型；