配电网状态估计算法综述
配电网运行状态综合评估的方法
配电网运行状态综合评估的方法摘要：随着人们的生活质量在不断的提高，对于用电的需求在不断的加大，配电网是是输电网和用户连接的重要环节，只有配电网正常运转，才能保证为用户提供持续、稳定的电力能源。
现阶段，我国普遍依据配电网的状况建立配电网评估指标体系，但是没有形成一个全面、完成统一的配电网运行状态评估体系。
文章就配电网运行状态综合评估方法进行了详细的讨论。
关键词：配电网运行状态；评估方法；研究引言配电网作为连接输电网和用户的重要环节，其运行状态的好坏直接影响着用户用电的可靠性和电能质量，与人民生活水平和国民经济发展息息相关。
与输电网相比，配电网的结构更加复杂，包含的设备数目更加庞大，自动化水平也相对较低，由此导致了配电网运行数据采集的困难，并且加大了配网运行状态评估的难度。
目前对电网运行状态的研究主要集中在输电网或高压配电网，还未延伸到中低压配电网。
对电力系统运行状态进行了详细的划分并给出了划分的依据和原则，但提出的评估指标适用于包含发电系统和输电系统的组合电力系统，而不适用于结构复杂的配电网；文献[2-4]则分别从变压器运行状态、架空输电线路运行状态和高压配电网无功运行状态给出了相应评估指标体系，但均未形成一套针对整个配电网运行状态评估的指标体系。
此外，现有的关于配电网评估的文献大多都是从规划的角度出发，评估配电网在一个较长时段内的经济性、安全性和可靠性等，其评估结果能为配电网规划改造提供有效的参考意见，却难以为配电网优化运行提供有效的指导。
1低压配电网运行状态的影响因素导致低压配电网运行状态差的影响因素有许多，主要可以归纳为3个方面。
第一方面，用电量快速增长，使变压器和线路难以达到需求；第二方面，设备运行状态差，如线路的绝缘老化会导致出现低电压，在用电高峰时因为线路线径较小，用户需求时电压质量达不到用户需求的标准，末端电压质量不能保证。
第三方面，大量单相负荷任意接到配电网中，负荷随时会产生波动，导致三相负荷严重不平衡，由此电压质量差。
状态估计算法说明
配电网状态估计的作用是充分利用量测数据，辅以历史负荷数据，利用数据的冗余性，通过一定方法计算出全网状态，剔除不良数据，补足缺乏量测，提高量测数据的一致性和精度，为其他配网高级应用软件提供全面可靠的数据。
该三相状态估计算法是通过对传统的输电系统的状态估计算法进展改良得到，主要采用加权最小二乘算法。
由于量测数据都有一定误差，该算法对量测做了局部简化假定：1〕随机量测噪声的均值为0；2〕量测误差平方的期望值服从标准差为σ的正态分布； 3〕不同量测之间互不相关。
在给定系统网络接线、支路参数和量测系统的条件下，设系统状态变量的个数为n ，量测量的个数为m ，那么反映量测量与系统状态变量之间关系的非线性量测方程可写为(4-1)式中，为量测量向量〔简称量测向量〕，，其中，为系统的第i 个量测量，；为状态变量向量〔简称状态向量〕，，其中，为系统的第i 个状态变量，；为非线性量测函数，描述了量测向量与状态向量之间的关系；为量测误差向量，，其中，为第i 个量测量的量测误差。
根本加权最小二乘状态估计法是以计算得到的状态变量的估计值所对应的量测估计值和量测值之差的加权平方和最小为目标准那么的估计方法。
它是许多状态估计算法的根底方法。
给定量测向量z 和量测方程式，可建立基于加权最小二乘法的系统状态估计的目标函数(4-2)式中，为量测权重矩阵，，其中，为第i 个量测量的权值。
假定量测误差向量服从高斯分布，那么，，其中，R 为量测误差协方差矩阵。
由于通常可假定各个量测误差之间相互独立，因而(4-3)()x =+z h v z 12[,,...,]Tm z z z =z i z 1,...i m =x 12[,,...]T n x x x =x i x 1,...i n =()h x z x v 12[,,...]T m v v v =v i v ()(())(())T J =--x z h x W z h x W 12[,,...]Tm w w w =W i w i z v ()=0E v ()=TE R vv 21222m R σσσ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦式中，为第i 个量测量的量测误差方差，i=1,2,…,m 。
（完整版）配电网可靠性评估算法的分类
（完整版）配电网可靠性评估算法的分类配电网供电可靠性的评估算法配电系统可靠性的评估方法是在系统可靠性评估方法的基础上,结合配电系统可靠性评估的特点而形成的。
配电系统可靠性评估的大致思路是根据配电系统中元件运行的历史数据评价元件的可靠性指标，根据网络的拓扑结构、潮流分析、保护之间的配合关系以及元件的可靠性指标评价各个负荷点可靠指标，最后综合各个负荷点的可靠性指标，得出配电系统的可靠性指标。
目前研究电力系统可靠性有两种基本方法：一种是解析法，另一种是模拟法。
一：解析法：用抽样的方法进行状态选择，最后用解析的方法进行指标计算。
（1）故障模式影响分析法：通过对系统中各元件可靠性数据的搜索，建立故障模式后果表，然后根据所规定的可靠性判据对系统的所有状态进行检验分析，找出各个故障模式及后果，查清其对系统的影响，求得负荷点的可靠性指标。
适用于简单的辐射型网络。
（2）基于最小路的分析法：是先分别求取每个负荷点的最小路，将非最小路上的元件故障对负荷点可靠性的影响，根据网络的实际情况，折算到相应的最小路的节点上，从而，对于每个负荷点，仅对其最小路上的元件与节点进行计算即可得到负荷点相应的可靠性指标。
算法考虑了分支线保护、隔离开关、分段断路器的影响，考虑了计划检修的影响，并且能够处理有无备用电源和有无备用变压器的情况。
（3）网络等值法：利用一个等效元件来代替一部分配电网络，并将那部分网络的可靠性等效到这个元件上，考虑这个元件可靠性对上下级馈线的影响，从而将复杂结构的配电网逐步简化成简单辐射状主馈线系统。
（4）分层评估算法：利用系统元件的可靠性数据与系统网络拓扑结构建立了系统的可靠性数学模型，在基于故障扩散的分层算法来进行系统的可靠性评估。
可快速算出可靠性指标并找出供电的薄弱环节。
（5）基于最小割集的分析法。
最小割集是一些元件的集合，当它们完全失效时，会导致系统失效。
最小割集法是将计算状态限制在最小割集内，避免计算系统的全部状态，大大节省了时间，并近似认为系统的失效度可以为各个最小割集的不可靠度的总和。
配电网状态估计-80页
4.1 概述
4 1 1 实时数据的误差和不良数据 4.1.1
① 首先要由量测器（电压互 感器和电流互感器）测得 电压和电流； ② 通过功率变换器将两者相 通过功率变换 将 者相 乘并变换到统一规格的信 号电压； ③ 再由模/数转换器化为数学 编码； ④ 由远动通道送到调度中心， 再通过接口进入计算机。 这些环节均有误差 并可能出 这些环节均有误差，并可能出 现故障或受到干扰，因此量测 值与其真实值总是有差异的 值与其真实值总是有差异的。
中国科学院
z h( x, p, s) v v p c b
4.1 概述
4 1 3 配电网状态估计问题的数学描述 4.1.3 3.配电网状态估计的量测方程 配电网状态估计的量测方程良数据辨识的量测模型： 包括不良数据辨识的量测模型
4.1 概述
4 1 1 实时数据的误差和不良数据 4.1.1
配电网调度中心接受到的不良数据的来源可能是： （1）量测与传送系统受到较大的随机干扰； （2）量测与传送系统出现的偶然故障； （3）配电网快速变化中各测点间的非同时量测； （4）系统正常操作或大干扰引起的过渡过程。
目前我国配电网中主要用微波和电力线载波通道传送数据，实测通 道的误码率在10-4~10-5之间。假设有一个200个测点、以30秒为周期的采 样系统 平均2.5~25分钟可能出现一个不良数据，那么一天可能接到到 样系统，平均 分钟可能出现 个不良数据 那么 天可能接到到 58~576个不良数据。
4 1 3 配电网状态估计问题的数学描述 4.1.3 1. 量测系统的数学描述
量测系统的数学描述包括量测值和量测设备两方面：
（1）量测值 z
包括对支路有功功率和无功功率、结点注入有功功率和无功功率及 结点电压值的量测，是m维矢量。 量测值的来源有两个方面： 实 绝大多数是通过遥测得到的实时数据； 也有一小部分是人工设置的数据。这些非遥测数据被称为伪量测 （ Pseudo Measurement）数据。它们可能是预报值或者通过电话询问得 到的数值。
电力系统状态估计研究综述
1 概述 500kV 桥曲乙线地处韶关高山地带， 特 别在 243#-273# 地段，对输电线路放线工作 的难度都是一种考验。此段基础高差平均在 25.56m、 最大基差为 152.0m;放线悬点高差平 均在 42.69m、 最大悬差为 209.4m； 放线区段 8 个耐张转角塔； 长为 10.323km/9 个耐张段， 导线上扬地方达七处， 一般上扬角在 8°～12°， 特殊上扬角在 32°～42°。 由于在放线过程中导 线会上扬，所以必须采取特殊的滑车悬挂法 解决导线上扬时的压线问题。 2 滑车悬挂方式及要求 按照导线放线规律， 首先人工展放 □13/ □15 引绳，在引绳展放及升空的过程中， 引 绳是下垂的， 而在引绳升空后和牵引 □28 引 悬挂 绳及导线时， 引绳/导线是上扬的。因此， 滑车时， 既要保证引绳下垂时能正常展放， 又 要保证引绳 /导线上扬时引绳 /导线能正常展 放。 经过测量计算，在导线上扬角包络角小 导线可以采用三个 5 轮放线滑车按 于 30°时， 倒三角布置解决上述问题。滑车布置示意图 当上扬角包络角小于 30°时用两 如图 1 示意。 个五轮滑车垂直布置解决上述问题。滑车布 置示意图如图 2 示。 滑车布置要求如下： 2.1 滑车间用∠100×10 角钢连接。上层 角钢长度宜和上层横担宽度一致，下层角钢
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配电网抗差状态估计研究综述
第9卷 第6期 新型工业化Vol. 9 No. 6基金项目: 贵州省科技创新人才团队项目（黔科合平台人才[2018]5615）作者简介: 石倩（1995–），女，硕士研究生，主要研究方向：电力系统运行分析；张叶贵（1994-），男，硕士研究生，主要研究方向：电力系统运行与控制。
文章编号：2095-6649(2019)06-0034-05配电网抗差状态估计研究综述石倩，张叶贵（贵州大学电气工程学院，贵州 贵阳 550025）摘要: 针对多类型的可再生能源发电、电动汽车等可控负荷以及大量智能终端规模化的接入配电网，使得配电网发生负荷突变和出现不良量测量数据，国内外学者提出了抗差状态估计。
传统的M 估计虽然具有抗差能力，但计算量大且不能抑制坏杠杆量测对状态估计的影响。
针对以上不足，综述了一些国内外配电网抗差状态估计新方法，各种新方法都在一定程度上提升的状态估计的抗差性能。
本文还对配电网抗差状态估计下一步的研究方向进行了展望。
关键词: 配电网；状态估计；抗差状态估计；抗差状态估计新方法中图分类号: TM711 文献标志码: A DOI ：10.19335/ki.2095-6649.2019.06.007本文著录格式：石倩，张叶贵. 配电网抗差状态估计研究综述[J]. 新型工业化，2019，9（6）：34 38A Review of Power System Robust State EstimationSHI Qian, ZHANG Ye-gui(College of Electrical Engineering, Guizhou University, Guiyang, Guizhou 550025)Abstract: Because of many types of controllable loads, such as renewable energy generation, electric vehicles, and many intel-ligent terminals are accessed to the distribution network in scale, which makes the distribution network load is abrupt and the meas-urement has bad data. So, robust state estimation was proposed by domestic and foreign scholars. Although traditional M-estimation does have robustness, which has large amount of calculation and can not inhibit the influence of bad leverage measurement on state estimation. According to the above deficiencies, some new robust state estimation methods for distribution networks are summarized. The robustness of state estimation is promoted to some extent by various new methods. The future research directions of robust state estimation for distribution network are prospected in this paper.Key words: Distribution network; State estimation; Robust state estimation; New robust state estimation methodsCitation: SHI Qian, ZHANG Ye-gui. A Review of Power System Robust State Estimation [J]. The Journal of New Industriali-zation, 2019, 9(6): 34-380 引言配电网状态估计是利用冗余的量测量来估计系统的最佳运行状态，对配电网运行状态的分析与控制具有重要作用[1-2]。
配电网状态估计算法综述
配 电 网状 态估 计 算 法综 述
许琼 ， 白云 ， 安静 宇
（ 西安 科 技 大 学 电控 学 院 ， 西 西 安 ７ ０ ５ ） 陕 １０， ＊
摘 要 ： 文章 介 绍 了配 电 网状 态 估 计 的 含 义 及其 研 究价 值 ， 其 经 典 算 法 进 行 分 类 并 分 析 ， 结 了 配 电 网状 态 估 计 对 总
的 研 究近 况 ， 出 了研 究 的方 向。 指
关 键 词 ： 电 网 ； 态估 计 ； 述 配 状 综
中 图分 类号 ：Ｍ７４ Ｔ ４
文 献 标识 码 ： Ａ
文章 编 号 ：０ ８— １９ ２ ０ ）２—０３ 一ｏ １０ ７ ０ （０ ８ ０ ０８ ３
ｌ引 言
近 年来 ， 随着社 会经济 的 高速发展 和用 电负荷 的迅猛 增长 ， 使得人 们对 配 电 网的供 电质量 和可靠性 提 出了更 高 的要 求 ， 是我 国 的配 电网长期存 在结 构不 合 理 、 备 陈 旧、 病 运 行 、 但 设 带 容量 不 足 、 电能 质量 不够理想 、 损耗 大 的现象 ， 约着 经济 的持续 稳定增 长 ， 制 随着我 国 电网的快 速发 展 ， 电网的安全 可靠性 配 直接影 响大 电网 的运 行 和经 济效 益 ， 作为一项 重要 研究课题 被 广泛关 注 。
维普资讯
第２ ０卷 第 ２期 ２０ ０８年 ６月
宁波 工 程 学 院 学报
Ｊ ＵＲＮＡＬ ＯＦ ＮＩ Ｏ ＮＧＢ ＵＮＩ Ｏ ＶＥＲＳ ｎＹ ＣＨＮＯＬ ＯＦ ＴＥ ＯＧＹ
Ｖ０ ＿ ０ Ｎｏ ２ Ｉ２ ．
Ｊｎ．０ ８ ｕ ｅ２０
控制措施 ， 缓解 电力供 需矛 盾 ， 大 限度 地满 足用户 的用 电需求 。 最
电力系统状态估计算法的综合分析
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ： ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ； ｓ ｔ ａ ｔ ｅ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ； ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ
１ 引 言
状态 估计 是 当 代 电 力 系 统 能 量 管 理 系 统 （ Ｅ ＭＳ ） 的重 要组 成部 分 ， 尤其 在 电力 市 场 环 境 中发 挥 重 要 作 用 。而研 究 电力 系统估 计算 法 的 目的在于 找 出好 的算 法， 使之 满足 工程精 度 和 响应 速 度要求 的前提下 ， 尽 可 能减 少 内存使 用量 ， 提 高估计 质 量 。对此 ， 人们 已经 进 行 了大 量 的研 究 ， 提 出 了许 多 适 于 状 态估 计 的计 算 方
之 间 的重 要 一 环 ， 并 能从 远 动 装 置 接 受 低 精 度 、 不 完 整、 少量 的不 良数据 ， 而 有状 态估计 后输 出到 数据库 的
计 算法。并且指 出了状 态估计 算法中值得研 究的几个方面。 关键 词 ： 电力 系统 ； 状 态估计 ； 算 法 中 图分类 号 ． Ｔ Ｍ７ １ 文 献标 识码 ： Ｂ
Ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ Ｓｔ ａ ｔ ｅ Ｅｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ Ｐｏ ｗｅ ｒ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ
ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｏ ｆ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｓ ｔ ａ ｔ ｅ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ， ａ ｎ ｄ ｐ ｕｔ ｆ ｏ ｒ ｗａ ｒ ｄ ｓ ｏ ｍｅ ｌ ｌ ｅ ｗ ｔ ｙ ｐ ｅ ｓ ｏ ｆ ｓ ｔ ａ ｔ ｅ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ． Ａｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ａ ｔ ｅ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌｇ ａ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ｉ ｓ ｗｏ ｒ ｔ ｈ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｉ ｎ ｓ ｅ ｖ ｅ ｒ ａ ｌ ａ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｓ ．
电力系统状态估计研究综述
解决 虚拟量测权重过 大问题 ，在数值稳 定性和 等人在该 系统模型 中引入 倾斜 因子 。该方 法把 电力 系统状态估 计是能量 管理系统 （ ｅｇ 计算效 率方面是 比较好 的折 中； ａｈｅ法将残 倾斜 因子看 成固定不变 的 ， ｅ ｒ ｎ ｙ Ｈ ｃｔ ｌ 但该 因子实 际上 随 ｍ ｎｇｍ ｎ ｓｓ ｍ，Ｍ ）中的重要 组成 部分 ， 差作 为独立变量进行 处理 ，把残差方程增 广到 系统运行状态变化 ， ａａｅ ｅｔ ｙｔ Ｅ Ｓ ｅ 即是随机改变 的。 为了克 服 其 结果 直接 影 响 电网调 度 的智 能 化分 析 与决 等式约束法 中 ， 顾 了计算效 率和数值稳 定性 ， 这一缺点 ，ｉａ 兼 Ｓｖ 等人用 常参数指 数平滑 法建立 ｌ 策 。状态估计 是利用实 时量测系统 的冗 余度来 但 Ｎ ／ 和 Ｈ ｃｔ 法 的迭 代 方程 系 数矩 阵 系统模型 ， 高估计 精度。 ａｉ 等人 提出了 ＥＣ法 ａｈｅ ｌ 以提 Ｍ ｌｕ ｌｅ 提高数据 精度 ，自动排除 随机干扰所引起 的错 不再是正定矩 阵。 在实际应用 中， 应根据系统规 种更为实 际的动态状态估计模 型 ， 模型基 该 误信 息， 估计或预报 系统 的状 态。 模和量测配置 情况来选择适 当的方法。 于节点负荷 预报 ，预报环节是在 注入 节点上 进 １６ 年 ，ｃｃｗ ｐｅ 人 针 对 电力 系统 ９ ９ Ｋ ．ｈ ｅｐ 等 ｓ １ 抗差估计 ． ２ 行， 而不是 传统 的状态量处理模型 。 这种方法 的 安全监控 问题把静态状态估 计理论 引人 电力系 量测误 差服从 正态 分布 是 ｗＬ 估 计获 得 前提是 ： ｓ Ｄ 系统 动态 改变是 由负荷 引起的 ；） ２ 负荷 统； 同期 ，．ｅｓ ＡＤ ｂ 等人提出 了 Ｋ ｌａ 滤波算
电力系统状态估计算法综述与研究趋势
技术 的不断涌现 ， 电力系统状态估计算法也有 了较快 的发展 ， 其估计精度 和实时性也有 了实质性 的提 高， 进一步确保了电力系统的安全性和经济性。 状 态估计 也 称为滤 波 ， 它是利 用实 时量测 系统 的冗余 度来 提高 数据精 度 ， 自动排 除随 机干扰 引起 的
错误信 息 的手段 ， 计或 预报 系统 的运行 状态 （ 估 或轨迹 ） 的一种方 法 Ｊ 。本 文 简要介 绍 了电力 系统 状 态 估 计 的基 本概 念和数 学模 型 ， 阐述 了包括 ： 小二乘 算法 、 速 分解 算 法 、 最 快 正交 变换 算 法 、 测变 换 状态 量 估计 算法 以及 分 区协 调算 法等 近年来 研究 较多 的状 态估 计算 法 ， 对各 个 算 法 的优 缺点 加 以评 述 。最 并 后， 对状态 估计算 法 的研究 进行 展望 。
流， 即量测 方程数 大 于所 求状 态 量数 。正 因如 此 ， 才
电力系统 系 统 状 态
状态 估 ‘ 器
估计值 不 良数 据 检测 与辨识
给状态 估计 提供 了辨识 不 良数据 的能力 】 。 电力系统 状 态 估 计 的输 入 和输 出 如 图 １所 示 ，
从 图 中可 以看 出 ， 电力 系 统 状 态 估 计 是 在 给 定 网络
图 １ 状 态 估计 输 入 输 出模 型
收稿 日期 ： ０ ０—１ ２１ ２—１ ５ 作者简介： 高 奥 （９ ３一） 男 ， １８ ， 浙江湖州 电力局助理工程师 ， 华北 电力大学在读工程硕士 ， 主要研究方 向为 电力系统及其 自动化
第 １期
高 奥等 ： 电力 系统状态估计算 法综述与研 究趋势
电 力 系统 状 态 估 计 算 法 综 述 与 研 究 趋 势
配电网络自动化第11讲 配电网状态估计
时数据是不足的； 由于设备和通讯的问题，传送到控制中心的数据有可能不正
确、不可靠或者时延的； 配电网状态估计（DSE）是解决上述问题一种高效的方法
4.1 概述
DSE的功能
探测网络拓扑变化； 估计出系统的状态，计算出系统的潮流分布； 是其他配电自动化高级应用的基础
4.1 概述
4.1.4 配电网状态估计与常规潮流算法的关系
❖与潮流算法比较，状态估计实际上是扩展了的潮 流计算，这主要表现在：
(l) 计算利用到的量测类型的扩展：常规潮流计算中使用的数据是节点 电压和注入节点的有功和无功功率数据，状态估计的量测量除了上面 的数据外还利用了支路有功和无功功率的量测量。 (2) 量测量的数目增加：潮流计算中方程数目与未知量的数目是一致的， 即量测量的个数m等于状态量数n。而状态估计中量测量的个数m大于 状态量数n，即方程的个数比未知数的个数多。由于量测误差的存在， 使m个方程是矛盾的，形成了初等代数中矛盾方程无解的局面，只有去 掉K个“多余”的方程式才能求解。如果真是这样处理就又回到常规潮 流算法，这将是对量测资源的极大浪费。而状态估计正是利用了这些 量测量的冗余形成的对各状态量的重复量测，从而达到了提高数据精 度和辨识不良数据的目的。
z
h(x)p s 来自 v（此时假设：v 0,b 0, c 0 ）
❖包括不良数据辨识的量测模型：
z
h(x)
p s
v
b
（此时假设：v 0, c 0 ）
❖包括估计网络参数的增广状态估计的量测模型：
z h(x) s v v （此时假设：b 0,c 0 ）
4.1 概述
4.1.3 配电网状态估计问题的数学描述
配电网状态估计综述
计方法进行分类，最后讨论新能源接入后配电网状态估计 的研究方向与可能会遇到的挑战，为以后的研究提供借鉴
随着电力行业的迅猛发展与用电负荷的飞速增长，人 与参考。
们对供电的质量与稳定性提出了更高的要求。而配电网作 为与用户直接相连的一环，其运行状态直接关系到供电的
１ 加权最小二乘法估计
可靠性，因此 提 高 配 电 网 数 据 的 实 时 性 与 精 确 性 至 关 重 要。基于此，配电管理系统（ＤＭＳ）得 以 迅 速 发 展。 然 而 由 于种种原因，配电网只在变电站母线和一些重要的支路上 装有实时量测装置，大量数据需通过伪量测来补充，这些 低精度的数据难以 满 足 ＤＭＳ 的 要 求， 需 要 状 态 估 计（ＳＥ） 来提供可靠的数据。状态估计能充分利用大量低精度的伪 量测，并通过数值分析的方法解决非线性规划问题，从而 获得系统的实时状态。一个好的状态估计算法对配电网安 全稳定运行具有重要意义。
１．２ 支路电流为状态变量 传统的以节点电压为状态变 量 的 状 态 估 计 如 １．１ 节 所
示已推广到三相分析中，该方法能处理不同拓扑结构的馈 线，但复杂度较高。在实际配电网中，绝大多数情况下馈 线是辐射状的，因此开发了一种为配电网状态估计量身定 制的 方 法。１９９５ 年 Ｍｅｓｕｔ Ｅ．Ｂａｒａｎ 和 Ａｒｔｈｕｒ Ｗ．Ｋｅｌｌｅｙ 提出一种基于支路电流的三 相 状 态 估 计 方 法 ， ［８］ 这 种 方 法 能解决辐射状或弱环状馈线在闭合一些常开开关时会产生 环流的问题，具体做法是以支路电流为状态变量，将功率 量测转换为等效复 电 流 量 测。 文 献［９－１０］对 电 流 幅 值 量 测 进行特殊处理，使得电流幅值量测对应 Ｈ 矩阵的元素为常 数。对于不能处理电压幅值量 测 的 情 况， 文 献［１１］提 出 了 一种基于相位解耦的电压量测处理算法，利用支路电流来 表示母线电压。试验表明，该方法能有效处理电压量测， 并能得到更准确的结果，可为开发基于支路电流公式的其 它应用和研究奠定基础。
电网状态估计算法研究
电网状态估计算法研究随着电力系统的快速发展和智能化程度的不断提高，电网状态估计算法已经逐渐成为电网运行和管理的重要组成部分。
电网状态估计算法是通过对电网各节点的电压和电流测量值进行处理和分析，来确定电网各节点电量、功率、能量等物理量的一种非常有效的方法。
首先，电网状态估计的背景和意义电网是一个庞大的系统，由许多节点和线路组成。
电网有着极高的复杂性和不确定性，因此在电网运行中，状态估计的功能是至关重要的。
电网状态估计主要是对电力系统中各个节点和线路的状态进行监测，以便对电网的稳态和动态特性进行预测，并及时响应和处理异常情况。
电网状态估计的意义不仅体现在提高电网稳定性，避免停电事故发生，还可以提高电网的效率，降低电力损耗。
其次，电网状态估计算法的分类目前，电网状态估计算法的种类很多，根据处理数据的方法和处理结果的类型，可以分为以下几类：1. 平衡处理技术：平衡处理技术是指根据电力系统的基本方程式，对电力系统进行均衡处理，将未知数减至最少。
这种方法适合于系统较小、较简单的情况。
2. 最小二乘法技术：最小二乘法技术是指通过对各节点测量值标准差的最小化来实现状态估计模型的优化。
这种方法适合于那些带噪声测量数据的系统状态估计。
3. Kalman滤波技术：Kalman滤波技术是一种基于时间序列分析的技术，通过拟合状态变量和观测变量之间的关系，来估计未知变量值，并且能够自适应地调整估计结果的权重。
4. 非线性最小二乘估计技术：非线性最小二乘估计技术是指对非线性系统加入噪声后，通过最小化误差平方和的方法，来优化状态估计模型。
这种方法适合于那些非线性、非高斯白噪声的系统状态估计。
最后，电网状态估计算法的发展趋势随着电力系统日益复杂化和智能化，在电网状态估计算法的研究方向上，研究者们正在朝着以下几个方向不断探索：1. 精度提高：随着电力系统规模的不断扩大，状态估计的精度要求也越来越高，研究者们将会继续寻找更为精确的状态估计算法。
配电网管理系统中的状态预测方法探讨
配电网管理系统中的状态预测方法探讨随着电力系统规模的不断扩大和电力需求的增加，配电网的管理变得越来越复杂。
为了确保电力系统的稳定运行和高效管理，配电网管理系统需具备预测电力系统的状态、故障和需求的能力。
本文将探讨配电网管理系统中常用的状态预测方法，以提升配电网的运行效率和管理能力。
一、配电网管理系统中的状态预测方法概述配电网管理系统的状态预测方法是基于历史数据和实时监测数据的分析与预测，以实现对电力系统状态的准确预测。
这些预测方法可以帮助电力系统的管理者及时发现潜在问题，并采取相应的措施以避免系统故障和停电。
常见的状态预测方法包括时间序列分析、神经网络算法、支持向量机、遗传算法等。
这些方法根据不同的数据模式和预测需求，选择合适的算法模型来预测配电网的状态。
二、时间序列分析方法时间序列分析是一种统计学方法，用于分析时间上连续的数据序列。
在配电网管理系统中，时间序列分析被广泛应用于负荷预测、短期预测和长期预测。
对于负荷预测，时间序列分析可以通过对历史负荷数据的分析，预测下一时间段的负荷水平。
这有助于电力系统管理者合理安排电力资源和优化负荷调度，从而提高供电质量和效率。
在短期预测中，时间序列分析能够通过对电力系统历史数据和实时监测数据的分析，预测未来几小时或几天内的电网状态。
这有助于管理者及时发现电网故障和异常，采取相应的措施以避免故障扩大和停电发生。
对于长期预测，时间序列分析可结合电力系统的发展规划和趋势，以预测未来数月或数年内的电力需求增长趋势，为电力系统的规划和调整提供参考依据。
三、神经网络算法神经网络算法是一种模拟人脑神经元工作原理的预测方法，以其能够自适应建模和学习能力而被广泛应用于配电网管理系统中。
在配电网管理系统中，神经网络算法可以通过训练网络模型，将历史数据的关系映射到未来状态的预测中。
这些模型可以用于负荷预测、电网运行状态预测、故障诊断等。
通过神经网络算法的学习和训练，配电网管理系统可以建立准确的负荷模型、电网状态模型和异常识别模型。
配电网运行状态综合评估方法分析
配电网运行状态综合评估方法分析摘要：随着用户用电量的增加，输电网也变得越来越复杂，配电网的主要作用是把输电网和用户链接起来。
配电网的结构也比输电网复杂的多，配电网所包含的设备数量非常庞大，如此庞大的设备数目就意味着进行运行时数据的采集变得很困难，对配电网运行状态进行综合评估也变得复杂化。
关键词：配电网；运行状态评估；针对配电网的规划，建立了配电网评估指标体系，但是配电网运行状态评估体系还没有完整形成。
配电网需要一个完整的评估体系来推动配电工程的安全稳定运行。
现如今的配电网营销以及配电业务这两大系统都是相对独立的，在这之前配电网的各个系统之间其实都是互相独立的，包括设计、开发、运行，配电网之间也没有一个系统的接口。
这就出现了信息孤岛现象，这一现象如果加重，那么配电数据与数据之间就不能很好的合作运营，它们之间的关联性和互补性就得不到充分的利用，这不仅不利于电网数据资源与配电网多元数据的分析和整合，还不利于找出问题的根源，一旦问题得不到良好的解决，配电运营就无法安全稳定的进行，就会给用户用电造成麻烦。
1、配电网运行状态综合评估方法现状对输电网或者高压配电网的研究是对电网运行状态研究的主要方向，但是也仅止于此，对电网运行状态研究还没有延伸到中低压配电网这一领域。
在这之前有关配电网评估的文献基本都从规划的角度出发，评估内容指在很长一段时间内配电网是否具有安全性，经济性和可靠性。
如今，配电网评估这项工作已经有了很大的进步和突破，这主要得益于提出了配电网综合评价的理论和方法。
配电网综合评价体系有四个大方向，分别是技术合理性、运行安全性、供电质量和可靠性、维护水平。
如今配电网的评估工作已经在努力向前推进，关于配电网安全性、经济性和可靠性的要求也在不断提高和完善。
但这些体系基本都是只针对配电网规划进行设计，配电网运行状态评估体系还没有完整制定出来。
2、配电网运行状态评估体系及方法输电网和用户的连接主要依赖配电网，配电网运行状态的好与坏会影响到用户用电的质量，配电网的结构与输电网相比是非常复杂的，配电网中有极其庞大的设备数目，所以对于配电网的数据采集相对来说比较困难。
配电网状态估计-80页
中国科学院
4.1 概述
DSE的功能
探测网络拓扑变化；
估计出系统的状态，计算出系统的潮流分布； 是其他配电自动化高级应用的基础
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4.1 概述
状态估计是在获知全网的网络结构条件下 结合从馈线FTU和母 状态估计是在获知全网的网络结构条件下，结合从馈线 线RTU得到的实时功率和电压信息，补充对不同类型用户观测统计出 的负荷曲线和负荷预测数据以及抄表数据，运用新型的数学和计算机 手段，在线估计配电网用户实时负荷，由此获得全网当前时刻各部分 的运行状态和参数，为其他配电系统高级应用软件提供可靠的实时数 据信息。
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在一般状态估计模型中假设网络参数是无误差的，但由某些原因得 在 般状态估计模型中假设网络参数是无误差的 但由某些原因得 不到准确的网络参数时，也可以进行参数估计，这时要用到带误差的参 数误差模型： 式中，ρ--参数真值； p v vρ--参数误差；
4.1 概述
4 1 3 配电网状态估计问题的数学描述 4.1.3 2.电力网络的数学描述
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z h( x, p, s) v v p c b
4.1 概述
4 1 3 配电网状态估计问题的数学描述 4.1.3 3.配电网状态估计的量测方程 配电网状态估计的量测方程：
z h( x )
p s
包括不良数据辨识的量测模型： 包括不良数据辨识的量测模型
中国科学院
西南交通大学电气工程学院
4.1 概述
问题的提出
用户对电能质量和可靠性要求越来越高； 配电系统SCADA系统被越来越多地安装，能够提供实时数 据供配电系统分析和控制使用；
出于经济性的考虑，测量设备安装的数目是有限的，因此实 时数据是不足的； 时数据是不足的 由于设备和通讯的问题，传送到控制中心的数据有可能不正 确、不可靠或者时延的； 配电网状态估计（DSE）是解决上述问题 ）是解决上述问题一种高效的方法 种高效的方法
配电网的状态估计综述与展望
电力系统状态估计算法综述与展望许勇 12031140 电气工程摘要:电力系统状态估计是能量管理系统(EMS)的重要组成部分，状态估计的核心部分是状态估计算法，简要介绍了电力系统状态估计的基本概念和数学模型，阐述了近年来研究较多的几种电力系统状态估计算法，其中包括:最小二乘算法、快速分解算法、正交变换算法、量测变换状态估计算法以及分区协调算法等，并对各个算法的优缺点加以评述，同时，介绍了几种目前新出现的状态估计方法，即新息图状态估计、谐波状态估计、配电网状态估计等。
最后，对状态估计方法中值得研究的方面进行了展望。
关键词：电力系统状态估计能量管理系统算法0 引言电力系统的运行方式和网络结构的日趋复杂，对现代化调度系统提出了必须准确、快速、全面地掌握电力系统实际运行方式和运行状态的要求。
以计算机为基础的现代能量管理系统(EMS)的出现，是电力系统自动化理论与技术上的一次飞跃，实现了从传统的经验型调度到现代化分析型调度的迈进。
电力系统状态估计是EMS的重要组成部分。
EMS的各种高级应用如电压稳定性分析、暂态稳定性分析和安全约束调度等都要依赖状态估计所提供的实时可靠数据[1-4]。
随着数学、控制理论的不断进步，新技术的不断涌现，电力系统状态估计算法也有了较快的发展，其估计精度和实时性也有了实质性的提高，进一步确保了电力系统的安全性和经济性。
状态估计也称为滤波，它是利用实时量测系统的冗余度来提高数据精度，自动排除随机干扰引起的错误信息的手段，估计或预报系统的运行状态(或轨迹)的一种方法[5]。
本文简要介绍了电力系统状态估计的基本概念和数学模型，阐述了包括:最小二乘算法、快速分解算法、正交变换算法、量测变换状态估计算法以及分区协调算法等近年来研究较多的状态估计算法，并对各个算法的优缺点加以评述。
同时，介绍了几种目前新出现的状态估计方法，即新息图状态估计、谐波状态估计、配电网状态估计等。
最后，对状态估计算法的研究进行展望。
电力系统中状态估计在电能质量中的应用综述
电力摘要：现代电力系统中，在传统状态估计的基础上正着力研究将状态估计用于电能质量问题。
电能质量状态估计技术可以用测量点的测量值去估计未监测点的参数值。
电能质量状态估计与传统状态估计有着显著的不同，需要新的公式和方法。
电能质量状态估计不只有单一类型的分析而是包含了不同的类型。
文中介绍了电能质量状态估计，并根据电能质量的三个主要方面总结了三种不同类型的分析方法，还总结了相关不同类型的实际应用。
关键词：电能质量状态估计谐波状态估计电压暂降状态估计瞬时状态估计引言随着国民经济和电力工业的发展, 高压直流输电、柔性交流输电技术的不断进入工程应用, 电能质量的恶化严重影响了电网和电气设备的安全、经济运行。
而新出现的动态电能质量问题更是给一些工业用户和商业用户带来了巨大经济损失, 成为当代电能质量不同于以往的主要特征[1]。
不仅是微电子器件与电力电子技术的广眨应用，对电能质量的要求越来越高，同时也由于扰动负荷(如非线性、冲击性或不对称负荷)接入电力系统或其他扰动源(系统短路故障)存在，造成了大量的电能质量问题。
不但影响公用电网的安全运行，还对各种电力用户的用电过程造成直接与间接的危害[2]。
为了解决上述的电能质量问题, 对全网的电能质量进行实时监测、分析和评价是改善电能质量系统工程中的一个重要环节[2]。
然而, 由于技术和资金的限制, 短期内建立一个完备的类似于WAMS的电能质量监测网具有相当大的难度。
因此, 很多电力研究者提出将状态估计应用到电能质量分析和评估中[1]。
迄今为止，状态估计的理念被扩展到很多方面：谐波状态估计，电压暂降状态估计，瞬时状态估计。
这些都是电能质量状态估计的重要内容[3]。
电能质量状态估计是用有限监测点的量测值来估计未被量测点的值，以识别系统中的扰动源。
本文主要介绍电能质量状态估计技术的技术特点和估计流程, 以及状态估计在电能质量中各个方面的具体的应用, 最后指出电能质量状态估计今后的研究方向及工作重点。
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第20卷第2期宁波工程学院学报Vol.20No.2 2008年6月JOURNAL OF N I N G BO UN I V ERSI TY OF TECHNOLOGY June.2008配电网状态估计算法综述许琼,白云,安静宇(西安科技大学电控学院,陕西西安710054)摘要:文章介绍了配电网状态估计的含义及其研究价值,对其经典算法进行分类并分析,总结了配电网状态估计的研究近况,指出了研究的方向。
关键词:配电网;状态估计;综述中图分类号:T M744文献标识码:A文章编号:1008-7109(2008)02-0038-031引言近年来,随着社会经济的高速发展和用电负荷的迅猛增长,使得人们对配电网的供电质量和可靠性提出了更高的要求,但是我国的配电网长期存在结构不合理、设备陈旧、带病运行、容量不足、电能质量不够理想、损耗大的现象,制约着经济的持续稳定增长,随着我国电网的快速发展,配电网的安全可靠性直接影响大电网的运行和经济效益,作为一项重要研究课题被广泛关注。
2配电网状态估计含义及研究意义状态估计是在获知全网的网络结构条件下,结合从馈线FT U和母线RT U得到的实时功率和电压信息,补充对不同类型用户观测统计出的负荷曲线和负荷预测数据以及抄表数据,运用新型的数学和计算机手段,在线估计配电网用户实时负荷,由此可以获得全网各部分的实时运行状态和参数,为配电系统高级应用软件提供可靠的实时数据信息。
目前,在大部分高压输电网中已经成功应用了状态估计,但是在中低压城乡配电网中的应用还处于起步阶段,传统的供电方式和技术及管理手段已经无法满足现代配电网的要求,为了提高供电的经济、安全和可靠性,广泛开展配电自动化(DA)项目,建设配电管理系统(DMS),其中,作为配电管理系统主要数据来源的SCADA(负荷监控和数据采集系统)快速发展为配电网状态估计的开展提供了数据保证[1]。
配电网作为直接面向用户的基础用电设施,监测其运行的安全、可靠的状态估计具有重要研究意义:(1)能够提高配电网数据的能观度,在线估计配电网用户实时负荷,为配电系统的安全经济运行提供更加全面和丰富的实时数据。
(2)有助于掌握各个负荷的用电规律,进行负荷特性分析、负荷预测、用电情况分析和理论线损分析等,以便进一步提高供电管理水平和服务质量。
(3)为实施需求侧负荷管理提供参考依据,在故障状态或电力供应紧张的情况下,采取科学的负荷控制措施,缓解电力供需矛盾,最大限度地满足用户的用电需求。
(4)能够反映各个用户最大瞬时功率及其出现的时间,为配电网和电力设施扩容和扩展规划提供决策支持。
收稿日期:2008-02-28作者简介:许琼,女,西安科技大学电控学院。
许琼,等:配电网状态估计算法综述93(5)可以根据少量量测信息补充历史数据得出更多的状态参数,降低整个数据量测、传送、处理系统的投资;有助于对各种量测配置方案进行对比,用以改进现有的远动系统或规划未来的远动系统,使软件与硬件联合以发挥更大的效益。
(6)有助于删除或改正不良数据,提高数据系统的可靠性。
3配电网状态估计的分类电力系统状态估计问题的研究已有几十年的历史,取得丰硕的研究和应用成果,但是这些状态估计方法主要是针对调度自动化系统的输电网[2],直到从九十年代中期随着配电SCADA系统的不断发展,人们开始针对配电网的特点研究状态估计方法。
配电网作为电力网中直接与用户相连的网络,不同于输电网,一般为辐射或弱环状,支路阻抗比大,分枝多而复杂,量测量严重不足,使得传统的输电网估计方法在配电网中效果不佳,不能简单的照搬输电系统的研究成果,需要研究高效的配电网状态估计算法。
3.1配电网状态估计经典算法的分类根据状态变量选取不同,可分为三类:3.1.1以节点电压为状态变量的配电网状态估计:这类算法可以说是广义的潮流计算方法,其典型算法是最小二乘类算法[3]和P Q分解算法[4],通过建立雅可比矩阵求解目标函数。
最小二乘法类算法模型简单,抗粗差能力较好,保证了有效性、无偏性、一致性和稳健性,能适应多种类型的网络及量测系统。
但是由于雅可比矩阵在每次迭代中都要重新进行计算且不对称,导致计算量大、计算时间长,占用内存多,因而人们做了大量工作,试图改进算法,提高计算效率[5～6]。
3.1.2以支路电流为状态变量的配电网状态估计:这类算法将已知量测量利用量测变换等效为相应的电流量,简化了计算过程,但算法的稳定性和精度受限。
Lu,Teng等人[7]利用量测变换把功率、电流幅值和电压幅值量测变换成等效的注入电流量测和支路电流量测,实现雅可比矩阵常数化,但量测变换后的等值支路电流量测在迭代过程中变化较大,实虚部不能解耦,影响了算法的收敛性。
Baran和Kellv[8]通过量测变换将各种量测量变换成等值的复电流量测,使得信息矩阵与支路阻抗无关,数值条件好,计算效率高;但要求P、Q量测成对出现并且权系数相同,在实际配电网系统中较难满足,量测变换后等值复电流量测在迭代过程中变化大,影响了算法的收敛性。
文献[9]在等效电流量测变换基础上引入旋转变换,使雅可比矩阵和信息矩阵解耦,从而使方程组的实部和虚部严格解耦,分别对电压的实部和虚部进行迭代求解。
但是,其雅可比矩阵为导纳矩阵,线路参数对算法效率影响较大。
3.1.3以支路功率为状态变量的配电网状态估计:文献[10]提出了一种基于支路功率量测变换的快速解耦状态估计和不良数据辨识方法,不但保留了传统快速解耦状态估计的优点,而且可以很好地处理大R/X比值和存在单个或多个不良数据等问题。
孙宏斌[11]等根据Baran的方法提出了基于支路功率的配电网状态估计方法,该方法以支路功率为状态变量,通过等值量测变换使得信息阵为常数阵,并且有功和无功的迭代方程解耦,计算效率高,估计精度好,量测适应性好并且编程简单;A tish k.Ghosh 等[12]提出了一种利用遥测变量和配电网放射特性的概率配电网电力潮流算法,他提出针对配电网特点,将配电网负荷描绘成β分布曲线,用逐月电费和负荷曲线确定有功功率,以遥测数据为约束迭代计算无功功率,但是未能考虑负荷置信区间的约束且没有对有功功率进行迭代,可能会导致结果不合理。
3.2研究近况3.2.1针对配电网结构特点,研究适用的网络模型及其特点,优化算法:路金川等根据配电网架特点,提出量测系统配置规则,对预测负荷数据进行合理的调整,使状态估计的结果严格匹配实际量测数据,从而经济准确地监视配电系统的状态。
柳焯等提出新息图理论并应用于配电网状态估计实践中。
新息图是新息向量和图论的结合,根据测量向量和预报向量之差的新息向量推得。
新息图对于状态估计的识别坏数据和拓扑错误很有价值。
3.2.2新理论、新技术在配电网状态估计的实用性和可行性研究:利用模糊集合理地表示配电网的宁波工程学院学报2008年第2期04量侧信息的模糊匹配潮流状态估计方法,采用基于模糊线性规划的前推回代潮流算法求解模糊匹配潮流,该求解过程编程简单,计算量较小。
是模糊数学理论在该领域的典型应用。
由于人工智能和专家系统算法的大量研究,很多学者将神经网络的算法用于解决配电网状态估计问题,算法具有速度快、健壮的特点,但是其进行学习和训练需要一定的样本搜集选择较困难,网络适应性有限。
随着基于GPS同步相量测量单元(P MU)的应用和计算机技术的发展利用P MU的电压幅值测量值和相角测量值,与SCADA原有的测量值构成的混和量测系统一起用于状态估计,从而提高网络的可观测性及状态估计的精度,这种算法可根本解决系统三相不平衡和状态向量非纯正弦带来的误差问题,研究价值很高。
4结束语配电系统状态估计的研究已有近30年的历史,取得了一些研究和应用成果。
随着电力系统规模的不断扩大,电力工业管理体制市场化进程的加快,对它的估计和预测精度的要求也越来越高。
作为能估计预测电网状态的状态估计算法,在应用上仍有不少问题未得到妥善解决。
如何利用不断涌现的新理论、新技术结合配电网本身特点,开发出计算速度快、精度高,对不良数据免疫性能强的多功能结合的状态估计算法,必须在理论上和实际上,对配电系统状态估计的许多问题进行深入研究。
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