[发明专利]一种可调整权重的电力系统状态估计方法

说明书

本发明涉及电力系统状态估计领域，公开了一种可调整权重的电力系统状态估计方法，包括如下步骤：A)输入量测向量z以及给定初值x⁰，采用加权最小二乘法－电力系统状态估计WLS－SE固定算法进行初次迭代，得到状态修正向量其中，WLS－SE固定算法的权重以及步长均为固定值；B)采用IGG抗差法对WLS－SE固定算法的权重进行调整，得出变权重的WLS－SE调整算法；C)利用WLS－SE调整算法对进行循环迭代，直至第k次迭代的状态修正向量达到收敛条件，输出最佳状态估计值。该算法的每步迭代过程中根据计算出的残差自动调整权重，从而实现变权操作，当权重调整至最佳状态后，系统已较好地削弱了不良数据的影响，大大提高了估计质量。

技术领域

本发明涉及电力系统状态估计领域，特别是涉及一种可调整权重的电力系统状态估计方法。

背景技术

电力系统状态估计(State estimation，SE)利用量测系统提供的冗余信息，根据相应估计准则，自动剔除不良量测数据，消除或减少随机干扰、装置故障和人为误操作引入的误差信息，得出当前条件下最逼近量测真值的系统状态，从而达到“提纯”数据的目的，它是现代能量管理系统的重要组成部分。

在目前电力系统状态估计中，状态修正方程的迭代步长一般选取固定值，状态修正方程的权重也是根据量测设备的精度先验确定的，该方法常因数据质量低、网络条件复杂而不能有效收敛，也就是系统本身无法抑制量测系统中不良数据的影响。研究人员曾提出过状态估计最优步长因子法，在出现不良数据时优化其收敛性，但是该方法并不能有效抑制削弱不良数据的影响，过度依赖于模型的最优步长方法常常表现出收敛慢、震荡、发散等异常情况，对状态估计的估计精度也造成了较大影响。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种在迭代过程中自动执行权重调整的电力系统状态估计方法，从而降低不良数据的影响。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种可调整权重的电力系统状态估计方法，包括如下步骤：

A)输入量测向量z以及给定初值x⁰，采用加权最小二乘法－电力系统状态估计WLS－SE固定算法进行初次迭代，得到状态修正向量其中，WLS－SE固定算法的权重以及步长均为固定值；

B)采用IGG抗差法对所述WLS－SE固定算法的权重进行调整，得出变权重的WLS－SE调整算法；

C)利用所述WLS－SE调整算法对进行循环迭代，直至第k次迭代的状态修正向量达到收敛条件，输出最佳状态估计值。

作为优选方案，在步骤B)中，还包括：利用逻辑函数LF函数引入步长调整因子λ，对所述WLS－SE调整算法的步长进行调整，得出变权重变步长的WLS－SE调整算法。

作为优选方案，在步骤A)中，所述WLS－SE固定算法的迭代公式为：

式中，z为量测向量，k为迭代次数，为用状态向量表示的量测函数，为残差向量，H为的m×n阶雅可比矩阵，为增益矩阵。

作为优选方案，在步骤B)中，利用IGG抗差法的权因子函数对原有权重R^-1进行调整，将Q＝ω(v)R^-1替换原有的权重R^-1，得到变权重的状态修正方程：

式中，为量测i的权因子，i＝1，2…m。

作为优选方案，在步骤B)中，利用逻辑函数LF函数引入步长调整因子λ，即：

并计算可得步长因子的迭代格式为：