[发明专利]基于多预测‑校正内点法的WLAV抗差状态估计方法

权利要求书

1.一种基于多预测-校正内点法的WLAV抗差状态估计方法，其特征在于包括以下步骤：

1)获取电力系统参数，包括：母线编号、一种基于多预测-校正内点法的WLAV抗差状态估计方法、补偿电容、输电线路的支路号、首端节点和末端节点编号、串联电阻、串联电抗、并联电导、并联电纳、变压器变比和阻抗；

2)获取检测数据，包括电压幅值、发电机有功功率、发电机无功功率、负荷有功功率、负荷无功功率、线路首端有功功率、线路首端无功功率、线路末端有功功率以及线路末端无功功率；

3)初始化，包括：对状态量设置初值(直角坐标系)、对拉格朗日乘子和罚因子设置初值、节点次序优化、形成节点导纳矩阵、恢复迭代计算器K＝1，设置最大迭代次数K_max，设置最大校正次数t_max，设置收敛精度要求ε；

4)申请各量测量海森矩阵内存空间并求解；

5)计算对偶间隙C_Gap，判断是否满足C_Gap＜ε，若是，则输出计算结果，退出循环；若否，则执行步骤6)；

6)预测步：设置扰动因子μ＝0，根据以下公式进行预测，求出仿射方向：

$\left[\begin{array}{cccccc}A& L& 0& 0& 0& 0\\ 0& -I& 0& 0& 0& -I\\ 0& 0& B& U& 0& 0\\ 0& 0& 0& -I& 0& I\\ 0& 0& 0& 0& {\▿}_x^{2}h\left(x\right)y& {\▿}_x^{T}h\left(x\right)\\ 0& 0& 0& 0& {\▿}_{x}h\left(x\right)& H\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}\mathrm{\α}\\ \mathrm{\Δ}l\\ \mathrm{\Δ}\mathrm{\β}\\ \mathrm{\Δ}u\\ \mathrm{\Δ}x\\ \mathrm{\Δ}y\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}-ALe\\ -c+y+\mathrm{\α}\\ -BUe\\ -c-y+\mathrm{\β}\\ -{\▿}_{x}h\left(x\right)y\\ -L_y+M\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}\mathrm{\μ}e\\ 0\\ \mathrm{\μ}e\\ 0\\ 0\\ 0\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}-\mathrm{\Δ}A\mathrm{\Δ}Le\\ 0\\ -\mathrm{\Δ}B\mathrm{\Δ}Ue\\ 0\\ 0\\ 0\end{array}\right]$

式中：x为状态量，包含节点电压幅值和相角；l、u为松弛变量，即原变量；y、α、β为拉格朗日乘子，即对偶变量；Δx、Δy、Δw、Δl、Δu、Δα、Δβ分别为x、y、w、l、u、α、β的修正量；为h(x)的雅可比矩阵，为h(x)的海森矩阵,μ为扰动因子，L＝diag(l₁,…,l_m)、U＝diag(u₁,…,u_m)，A＝diag(α₁,…,α_m)、B＝diag(β₁,…,β_m)，e＝[1,…,1]^T，利用阻尼牛顿法对求解，由式解出Δλ，并对原、对偶变量进行修正：λ^(k+1)＝λ^(k)+αΔλ，α为迭代步长，其大小确定如下：

${\mathrm{\α}}_p=0.9995min\{\underset{i}{min}(\frac{-l_i}{{\mathrm{\Δl}}_i},{\mathrm{\Δl}}_i\<0;\frac{-u_i}{{\mathrm{\Δu}}_i},{\mathrm{\Δu}}_i\<0),1\}$

${\mathrm{\α}}_d=0.9995min\{\underset{i}{min}(\frac{-{\mathrm{\α}}_i}{{\mathrm{\Δ\α}}_i},{\mathrm{\Δ\α}}_i\<0;\frac{-{\mathrm{\β}}_i}{{\mathrm{\Δ\β}}_i},{\mathrm{\Δ\β}}_i\<0),1\}$

计算仿射方向的互补间隙：

C_gap^af＝(α+α^*Δα_af)^T(l+α^*Δl_af)+(β+α^*Δβ_af)^T(u+α^*Δu_af)

动态估计中心参数：

μ＝min{(C_gap^af/C_gap)³,0.1}C_gap/2m

7)校正步，设置校正次数计数器t＝1；

8)判断校正次数计数器t<t_tmax，若是，则执行步骤9)；若否，则执行步骤5)；

9)对方程进行求解，得到Δλ_co，并采用动态选择校正方向在总的牛顿方向中所占的权重，即Δλ_new＝Δλ_af+ωΔλ_co；采用2阶段法对权重进行搜索，即：第1阶段，在[α_pα_d,1]中进行线性搜索，并允许在原、对偶空间寻找不同的最优权重；在确定高效的最优权值搜索子区间后，第2阶段在该子区间里找到最优的权值与阶段1类似，在子区间进行线性搜索，最终找到最优的和

10)计算新的迭代步长若大于原步长，按公式Δλ_new＝Δλ_af+ωΔλ_co进行更新，校正次数计数器t＝t+1，并执行步骤8)；否则，迭代计算器K＝K+1，并执行步骤5)。