状态估计
状态估计的调试和常见问题处理
状态估计的调试和常见问题处理图1 状态估计主画面1、状态估计的控制参数设置图2 状态估计控制参数设置图3 状态估计缺省权重及门槛值设置状态估计参数设置的一般范围：1>是否周期运行：一般设为“是”2>是否取SCADA数据：一般设为“是”3>是否事件驱动：一般设为“否”4>收敛判据：有功范围0.0001~0.01，一般设为0.001无功范围0.0001~0.01，一般设为0.001或0.0025>快照周期：现在基本不用，可设为0~30秒6>执行周期一般设定范围1~10分钟，地调设为3~5分钟更为合适。
7>最大迭代次数范围20~50次。
8>缺省权重设定缺省权重是一个相对值的概念，一般设定范围如下：9>遥测门槛遥测门槛是相对于每一个电压等级基准值的百分数值（基准值见电压类型表的定义），一般设定范围如下：状态估计是实时运行的系统，一般情况下，每隔1～10分钟计算一次。
而实际的网络结构（设备间静态连接连接关系）变化比较少，所以设备之间的连接关系一般是在网络建模模块中生成的。
状态估计程序根据网络建模给定的设备之间的静态连接关系和从scada获取实时的开关刀闸状态，进行拓扑分析，形成逻辑母线、逻辑支路、电气岛等计算模型。
因而，任何的设备之间连接关系的错误和开关刀闸状态的错误都有可能导致拓扑的结果不正确。
这将会导致状态估计的约束方程错误，从而使得状态估计计算结果的不合理。
一般来说，导致状态估计拓扑结构不正确的原因有三个方面，一是设备之间连接关系不正确，二是状态估计取得的遥信位与现场开关设备遥信位不一致，还有就是预处理程序发生误判的情况。
a)设备连接关系不正确现在的EMS系统中，网络建模一般已经采用了图模库一体化的计算机技术，设备之间的连接关系都是由程序自动生成，而设备之间连接关系靠运行维护人员手工维护的方法已经基本上被淘汰了。
这使得设备之间连接关系出错的概率大大降低，但是，目前为止，无论哪一种EMS软件都还不能做到连接关系完全不出错，而一旦发生连接关系出错的情况，则状态估计的结果必将受到影响，有的甚至影响到整个网络的计算结果。
第四讲 状态估计
1. 2. 3.
为什么要进行状态估计？
数据不齐全； 不良数据； 数据不准确；
何为“状态估计”？ 去伪存真、去粗取精、填平补齐。
是一种数学滤波方法，用量测信息的冗余度 来提高数据精度，自动排除随机干扰所引起 的错误信息，估计出系统的状态。
电力系统状态估计的历史
1970年前后，美国MIT教授F. C. Schweppe首先借鉴航 天领域的成果，提出了状态估计的概念及其方法，开创 了历史 80年代中期，世界上一半的调度中心应用了状态估计。 现在，所有省级以上调度中心都安装了SE。 国内电科院于尔铿教授、清华张伯明教授等都是较早开 展研究并且由此建立了整套EMS系统 1980年后， Schweppe教授首先提出实时电价的理论，
m
n 2 N 1
x [Vi , i ]T
hl ( x) Pij (i , j ,Vi ,V j ) Vi 2 gij VV j ( gij cos ij bij sin ij ) i hl ( x) Qij (i , j ,Vi ,V j ) Vi 2 (bij bi 0 ) VV j ( gij sin ij bij cosij ) i
量测系统的数学模型：量测方程
z h( x) v
基于基尔霍夫定律和欧姆定 律的量测函数方程， m维 m n 有m-n个多余方程
z x v h( x )
量测量向量，m维 状态向量，n维 误差向量， m维
小例子
电流表 电压表
R 10
(U s 10V )
A +
I 1.04 A V 9.8V
max X j ?
j
output
第四章 电力系统状态估计
第四章电力系统状态估计(State Estimation)制作人：雷霞主要内容⏹重点：状态估计的概念⏹难点：状态估计的数学描述⏹概述⏹状态估计的数学模型及算法⏹不良数据的检测与辨识第一节概述⏹一、电力系统状态估计的必要性⏹运行结构和运行参数⏹SCADA数据库的缺点：⏹(1)数据不齐全；⏹(2)数据不精确；⏹(3)受干扰时会出现不良数据；⏹(4)数据不和谐。
二、状态估计的基本原理⏹1、测量的冗余度⏹测量系统的冗余度=系统独立测量数/系统状态变量数=(1.5~3.0)⏹2、状态估计的步骤⏹(1)假定数学模型⏹(2)状态估计计算⏹(3)检测⏹(4)识别第二节状态估计的数学模型及算法一、状态估计的数学描述数学模型量测量⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=i i i ij ij V Q P Q P z 待求的状态量⎥⎦⎤⎢⎣⎡=i i V θx一、状态估计的数学描述⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=)(),(),(),(),(i i ij ij i ij ij i ij ij ij ij ij ij V V V Q V P V Q V P θθθθh(x)量测方程一、状态估计的数学描述∑∑∈∈+=+=-=+-+-=--=i j ij ij ij ijji i i j ij ij ij ij j i i ji ij ij j i ij j i c i ij ijj i ij j i i ij B G V V Q B G V V P b V V g V V y b V Q b V V g V V g V P )cos sin ()sin cos (cos sin )(sin cos 22θθθθθθθθθθθ一、状态估计的数学描述[][])()(min )(1x h z R x h z x J T --=-状态估计的目标函数伪量测数据：第1类基尔霍夫型伪量测量：无源母线，注入量为0；第2类基尔霍夫型伪量测量：0阻抗支路),(0),(0ZBR j i V V ZBR j i j i j i ∈=-∈=-θθ),(ZBR j i Q P x ij ij ∈⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=二、基本加权最小二乘法状态估计数学模型[][])ˆ()ˆ()ˆ()ˆ(ˆ)(1)()(1)()(l l T l l T l R R x h z x H x H x H x -=∆--)()()1(ˆˆˆl l l x x x∆+=∆+迭代修正式x x h x H ∂∂=)()(雅可比矩阵ε<∆max x 迭代收敛的判断二、基本加权最小二乘法状态估计数学模型三、快速分解状态估计算法⎥⎦⎤⎢⎣⎡=r a z z z 量测量⎥⎦⎤⎢⎣⎡=V θx 状态量量测方程⎥⎦⎤⎢⎣⎡=),(),()(V θh V θh x h r a三、快速分解状态估计算法00=∂∂=∂∂θh V h ra 和01cos 0sin V V V j i ij ij ≈≈≈=和，θθ假设修正方程)()()()(l l l l B A bVaθ=∆=∆三、快速分解状态估计算法[][][][])()(120)()()(120)(120120,)()(,)()()()()()(l l rrrT rl l l aaaTal rrT ra a Ta R B V R B V B R B V B B R B V A θVh z b θV h z a --=--=--=--=----第三节不良数据的检测与辨识⏹不良数据：误差大于某一标准（如3~10倍标准方差）的量测数据。
电池状态估计方法比较
电池状态估计方法比较电池状态估计方法比较电池状态估计是一项重要的技术，用于确定电池的剩余容量和健康状况。
这对于电池的使用和维护非常关键，因为准确地知道电池的状态可以帮助我们规划使用时间、预防过度放电和延长电池寿命。
下面是一些比较常用的电池状态估计方法：1. 电压法：这是最简单和最常见的方法之一。
电压法通过测量电池的开路电压来估计其状态。
电池的开路电压与其剩余容量成正比，因此可以通过比对测量值和已知电压-容量曲线来估计电池的剩余容量。
2. 电流积分法：这种方法基于电池的充放电特性。
通过对电池的电流进行积分，可以得出电池的容量变化情况。
通过与已知电流-容量曲线对比，可以估计电池的剩余容量。
3. 内阻法：电池的内阻会随着电池的衰老和使用次数增加而增加。
通过测量电池的内阻，可以估计电池的健康状况。
内阻法的关键在于如何准确地测量电池的内阻，因为内阻的测量需要对电池施加特定的电流和电压。
4. 温度法：电池的温度变化与其容量和健康状况密切相关。
通过测量电池的温度，可以估计其状态。
然而，这种方法的准确性很大程度上取决于温度传感器的精度和位置。
5. 模型预测法：这种方法使用电池的数学模型来预测其状态。
数学模型基于电池的物理特性和化学反应等因素，可以通过对输入电流和电压的观察来预测电池的剩余容量。
然而，模型预测法需要对电池进行较为复杂的建模和参数估计，因此需要详细的电池特性数据。
综上所述，电池状态估计可以通过多种方法来实现。
每种方法都有自己的优点和局限性，选择适合的方法取决于应用需求、可用的测量设备以及对准确性和复杂性的要求。
在实际应用中，可以结合多种方法，通过相互验证来提高估计的准确性和可靠性。
第四章 电力系统状态估计.ppt
不良数据
三、不良数据的辨识方法
1、残差搜索法：将量测按残差（加权残 差或标准化残差）由大到小排队，去掉 残差最大的量测重新进行状态估计。再 进行残差检测，还有可疑数据时继续上 述过程。
2、非二次准则辨识法：在迭代中按残差 的大小修改其权重，残差大者降低其权 重，进一步削弱其影响得到较准确的状 态估计结果。
第2类基尔霍夫型伪量测量：0阻抗支路
i j 0 (i, j ZBR)
Vi V j 0 (i, j ZBR)
x
Pij
Qij
(i, j ZBR)
二、基本加权最小二乘 数学模型 法状态估计
迭代修正式
xˆ (l) H T ( xˆ (l) )R1H ( xˆ (l) ) H T ( xˆ )(l) R1 z h( xˆ (l) )
不良数据
二、不良数据的检测方法
1、粗检测 2、残差型检测
加权残差检测 标准残差检测
rw,i rw rN,i rN
3、量测突变检测
Ci c
Ci
z
( i
k
)
z (k 1) i
不良数据
二、不良数据的检测方法
4、残差与突变联合检测
Si k
Si rw,i K rw Cw,i Kcw
Pij Qij
z
Pi
Qi
Vi
待求的 状态量
x
i
Vi
数学模型
一、状态估计的数学描述
量测方程
Pij (ij ,Vij )
状态估计方法
状态估计方法
状态估计是指根据系统已知的输入输出信息以及其动态模型，在不完全观测的情况下对系统的当前状态进行估计的过程。
状态估计在控制工程、机器人技术、信号处理等领域广泛应用。
常用的状态估计方法包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波等。
其中，卡尔曼滤波广泛应用于线性模型，而扩展卡尔曼滤波则克服了卡尔曼滤波无法处理非线性模型的问题。
无迹卡尔曼滤波则使用无迹变换将非线性系统转化为线性系统来进行处理。
而粒子滤波则适用于非线性非高斯系统，从多个粒子中估计目标状态。
除此之外，还有基于滑模控制的状态估计方法。
该方法通过将非线性系统的状态误差引入控制器中，将系统状态估计问题转化为控制问题。
该方法具有高精度、快速响应的优势。
状态估计方法在实际应用中面临着很多挑战，如噪声的影响、传感器失效等。
针对这些问题，研究者提出了许多改进方法，如自适应卡尔曼滤波、融合滤波等。
总之，状态估计是控制工程、机器人技术、信号处理等领域中的重要问题。
不同的状态估计方法适用于不同的系统模型和运动状态，研究者们还在不断探索新的方法来提高状态估计的精度和鲁棒性。
电力系统状态估计方法的研究与应用
电力系统状态估计方法的研究与应用随着现代化社会的不断推进，电力的重要性与日俱增。
电力系统状态估计是电力系统运行中的一个重要环节，它是对电力系统中数据的处理、分析和综合评估的过程。
该方法可以反映电力系统的运行状态，并对系统的控制和保护提供重要指导。
在这篇文章中，我们将探讨电力系统状态估计方法的研究与应用。
一、状态估计的概念及意义电力系统的状态估计是指通过一系列模型和算法，对系统中的电量、电压、电流等多种参数进行估计。
该方法是电力系统自动化的核心技术之一。
电力系统状态估计的主要目的是准确地反映系统的运行状态，并提供准确的数据支持，为系统的控制和保护提供依据。
状态估计对电力系统的运行与管理非常重要。
它可以帮助监测系统的实际运行情况，及时检测异常，为运行决策和控制提供依据。
此外，状态估计还对电力系统的高效运行、优化计算、故障诊断等方面具有重要的意义。
二、电力系统状态估计方法电力系统状态估计方法的主要任务是将电网中的测量参数和历史数据处理成电网变量，以便对电网的当前状态进行判断和评估。
一般来说，状态估计主要分为三个部分: 数据处理、模型建立、最优化求解。
1. 数据处理数据处理主要是对电网中的实时测量数据进行滤波、校正、处理和配准。
为保证线路中断电、数据缺失、数据错误等情况不会影响状态估计过程的准确性，估计结果的精度和可靠性。
在数据预处理中，主要包括数据滤波、数据校正、数据配准等方面。
2. 模型建立模型建立是状态估计的关键，它主要是研究电力系统的物理模型和电路方程。
物理模型一般包括电力系统节点模型、线路模型、变压器模型、发电机模型、负荷模型等。
3. 最优化求解最优化求解是状态估计的数学基础，它是基于模型方程的优化求解问题，它是通过在一定的约束条件下，求解能让所有的量测误差最小的变量状态解。
在状态估计中，最优化求解部分一般使用线性规划法、非线性规划法或者二次规划法等优化方法。
三、电力系统状态估计的应用电力系统状态估计的应用越来越广泛，它主要应用于电网调度、电力市场、电网故障诊断、电力安全防护等方面。
电力系统状态估计
状态估计的定义（课后题）状态估计的作用和步骤（课后题）状态估计与潮流计算的联系和区别（课后题）各种状态估计模型和算法的特点（课后题）相关的概念和定义（课后题）电力系统状态估计的主要内容是什么？有哪些变量需要状态估计？（06B）通常称能够表征电力系统特征所需最小数目的变量为电力系统的状态变量。
电力系统的状态估计就是要求能在测量量有误差的情况下，通过计算以得到可靠的并且为数最小的状态变量值。
电力系统的测量量一般包括支路功率、节点注入功率、节点电压模值等；状态变量是各节点的电压模值和相角。
什么是状态估计？环境噪声使理想的运动方程无法精确求解。
测量系统的随机误差，使测量向量不能直接通过理想的测量方程求出状态真值。
通过统计学的方法加以处理以求出对状态向量的估计值。
这种方法，称为状态估计。
按运动方程与以某一时刻的测量数据作为初值进行下一时刻状态量的估计，叫做动态估计，仅仅根据某时刻测量数据，确定该时刻的状态量的估计，叫做静态估计。
电力系统状态估计的必要性？1)电力系统需要随时监视系统的运行状态；2)需要提供调度员所关心的所有数据；3)测量所有关心的量是不经济的，也是不可能的，需要利用一些测量量来推算其它电气量；4)由于误差的存在，直接测量的量不甚可靠，甚至有坏数据；状态估计的作用和流程？（下图左）1)降低量测系统投资，少装测点；2)计算出未测量的电气量；3)利用量测系统的冗余信息，提高量测数据的精度（独立测量量的数目与状态量数目之比，成为冗余度）。
状态估计与潮流计算的关系？（上图右）1)潮流计算是状态估计的一个特例；2)状态估计用于处理实时数据，或者有冗余的矛盾方程的场合；3)潮流计算用于无冗余矛盾方程的场合；4)两者的求解算法不同；5)在线应用中，潮流计算在状态估计的基础上进行，也就是说，由状态估计提供经过加工处理过的熟数据，作为潮流计算的原始数据。
状态估计基本思路：1) 电力系统的测量量一般包括支路功率、节点注入功率、节点电压模值等；状态变量是各节点的电压模值和相角。
状态估计的原理和作用
状态估计的原理和作用1. 原理状态估计（State Estimation）是指通过系统模型及测量数据，利用数学和统计的方法来确定系统的状态变量的一种方法。
它通常用于系统控制和监测中，能够帮助我们实时获得系统的精确状态信息。
状态估计的基本原理可以分为以下几个步骤：1.1 系统建模首先，需要对系统进行数学建模，将系统的动态行为用数学方程描述。
常见的系统模型有线性方程、非线性方程、概率模型等。
1.2 状态方程系统的状态方程描述了状态变量如何随时间变化的关系。
通常采用微分方程或差分方程来表示。
1.3 观测方程系统的观测方程描述了观测变量与状态变量之间的关系。
观测方程通常是状态方程的线性组合，但也可以是非线性方程。
1.4 测量数据通过传感器等设备，获取系统的测量数据。
测量数据可以是离散的样本数据，也可以是连续的时间序列数据。
1.5 估计方法基于系统模型和测量数据，利用数学和统计推断方法，推导出系统的状态估计方法。
常见的状态估计方法有最大似然估计、卡尔曼滤波、粒子滤波等。
1.6 状态估计根据估计方法，将测量数据代入系统模型，计算出系统的状态变量的估计值。
估计值可以是离散的时间序列，也可以是连续的曲线。
2. 作用状态估计在实际应用中起着重要的作用，具体包括：2.1 系统监测状态估计可以实时准确地监测系统的状态信息，帮助我们了解系统的运行情况。
例如，在航空航天领域，状态估计可以用于检测飞行器的姿态、速度等状态变量，以确保飞行器的稳定和安全。
2.2 系统控制状态估计可以提供准确的状态信息，用于系统控制。
通过与控制算法结合，可以实现对系统的准确控制，提高系统的性能。
例如，在自动驾驶领域，状态估计可以用于估计车辆的位置和速度，从而实现智能驾驶。
2.3 故障诊断状态估计可以用于故障诊断，帮助我们快速准确地判断系统是否发生故障，并找出故障原因。
通过与故障诊断算法结合，可以实现对系统故障的自动检测和诊断。
例如，在工业生产中，状态估计可以用于监测设备的运行状态，及时发现故障。
电力系统状态估计方法比较分析
电力系统状态估计方法比较分析引言：随着电力系统的规模和复杂度不断增加，实时准确地对电力系统的状态进行估计变得越来越重要。
电力系统状态估计是基于系统的输入和输出数据，通过对电网拓扑结构和电力设备参数的建模，利用数学和统计方法来估计电力系统状态的一种技术手段。
在本文中，我们将比较分析几种常见的电力系统状态估计方法，探讨它们的优势和劣势。
一、经典潮流法经典潮流法是最早应用于电力系统状态估计的方法之一。
它基于潮流方程，通过迭代计算得出电力系统的节点电压和线路功率等参数。
该方法具有计算量小、收敛稳定等优点，适用于小型电力系统或作为初始估计的方法。
然而，由于该方法忽略了电力系统内部的电压/励磁和功率的相互影响，因此在面对大规模复杂系统时，其准确性会受到限制。
二、Kalman滤波法Kalman滤波法是一种基于贝叶斯统计理论的状态估计方法，它通过动态模型和观测方程来估计系统的状态。
Kalman滤波法考虑了系统的动态演化过程，可以更好地应对系统的非线性、时变性等问题。
此外，Kalman滤波法能够通过对测量噪声和系统模型的建模，提高估计结果的精度和稳定性。
然而，Kalman滤波法需要系统的动态模型和测量方程，对于电力系统这样复杂的实时系统来说，很难准确建模，并且计算复杂度较高。
三、拓扑变化法拓扑变化法基于电力系统的拓扑结构信息进行状态估计。
它通过实时的拓扑变化检测和数据关联，可以较准确地估计电力系统的状态。
相比于其他方法，拓扑变化法不需要系统的动态模型和测量方程，克服了Kalman滤波法复杂建模的困难。
同时，拓扑变化法也可以应对系统中的变流器、变压器运行模式等多变的情况。
然而，拓扑变化法对数据的准确性要求较高，在实际应用中容易受到数据不一致和噪声的影响。
四、模型区间法模型区间法是一种基于区间分析的状态估计方法，它利用状态变量的区间值来表示系统状态的不确定性。
该方法通过对测量数据的处理，建立状态变量的上下界及其区间关系，进而估计系统的状态。
自动控制原理状态估计知识点总结
自动控制原理状态估计知识点总结自动控制原理中的状态估计是指通过测量系统的一些输出变量来估计系统的未测量状态变量，从而实现对系统的全面监控和控制。
本文将就自动控制原理中涉及到的状态估计的基本概念、常用方法以及实际应用进行总结。
一、状态估计的基本概念状态估计是自动控制中的一个重要问题，其目的是根据系统的输入和输出信息，估计系统内部的状态变量。
在实际应用中，往往无法直接测量到系统的所有状态变量，因此需要通过状态估计来实现对系统的全面监控和控制。
状态估计中的核心概念是状态向量和观测向量。
状态向量是指系统的全部状态变量，通常用x表示。
观测向量是指通过测量得到的系统的输出变量，通常用y表示。
状态估计的目标是根据观测向量y来估计状态向量x。
二、状态估计的常用方法1. 最小二乘法最小二乘法是一种经典的状态估计方法，通过最小化观测向量y和状态向量x之间的误差平方和来估计状态向量x。
最小二乘法能够利用观测向量y的信息对状态向量x进行有效的估计。
2. 扩展卡尔曼滤波（EKF）扩展卡尔曼滤波是一种常用的非线性状态估计方法，它通过对非线性系统进行线性化，利用卡尔曼滤波的方法对状态进行估计。
扩展卡尔曼滤波适用于非线性系统的状态估计问题，并且具有较好的估计性能。
3. 粒子滤波粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的状态估计方法，通过引入一系列粒子来对状态进行估计。
粒子滤波适用于非线性系统和非高斯噪声下的状态估计问题，具有较强的适应性和鲁棒性。
三、状态估计的实际应用状态估计在自动控制系统中有着广泛的应用，以下列举几个实际应用的例子：1. 航空航天领域在航空航天领域中，状态估计被广泛应用于飞行器的导航和姿态控制。
通过利用常见的状态估计方法，如扩展卡尔曼滤波，可以准确估计飞行器的位置、速度和姿态，实现飞行器的精确控制和导航。
2. 机器人领域在机器人领域中，状态估计被广泛应用于机器人的定位和导航。
通过利用传感器测量的数据，结合状态估计方法，可以实现机器人的自主定位和导航，提高机器人的运动精度和环境适应性。
状态估计在智能交通控制中的应用
状态估计在智能交通控制中的应用一、前言随着智能交通领域的不断发展和智能技术的不断进步，状态估计正逐渐成为智能交通控制领域中的热门课题之一。
本文将从状态估计的定义、状态估计在智能交通控制中的应用、状态估计面临的挑战以及展望状态估计未来的发展方向等方面展开探讨。
二、状态估计的定义状态估计是指根据系统动态模型和系统输入输出之间的关系，通过使用观测或者测量到的信息，对系统的内部状态进行估计的过程。
简单来说，状态估计就是通过少量的传感器数据来计算车辆或道路交通系统的不可观测变量，例如位置、速度、加速度等。
三、状态估计在智能交通控制中的应用现代智能交通领域中，状态估计的应用非常广泛。
例如，在交通管理中，状态估计可以用来实时估计道路交通拥堵情况，从而调整交通信号灯的时间来减少道路交通拥堵。
在车辆控制领域，状态估计可以用来估计车辆的位置和速度，在自动驾驶中发挥重要作用。
在智能交通安全方面，状态估计可以用来预测发生交通事故的可能性，以及预测交通事故的严重程度，从而促进交通安全。
四、状态估计面临的挑战虽然状态估计在智能交通控制领域中应用非常广泛，但是仍然面临着一些挑战。
第一，由于交通环境较为复杂，传感器的精度和准确性会受到许多因素的影响，比如天气、光线等。
这会导致传感器数据的噪声较多，从而影响状态估计的准确性。
第二，交通系统中的车辆和行人的行为具有不确定性，这会导致状态估计出现偏差。
第三，由于交通流量较大，传感器产生的数据量很大，这会导致状态估计算法的实时性受到影响。
五、状态估计未来的发展方向随着智能交通领域的不断发展，状态估计也面临着更高的应用需求。
在未来，状态估计将继续发展和完善，主要有以下几个方向：第一，状态估计算法将更加高效准确，解决传感器数据噪声和不确定性问题，提高状态估计的稳定性和精度；第二，状态估计算法将更加智能化，采用深度学习和强化学习等方法，让交通系统更加自主化和自适应；第三，状态估计将更加集成化，将机器视觉、雷达、惯性传感器等多种传感器技术进行整合，提高状态估计系统的鲁棒性和效果。
状态估计
1概念状态估计就是在测量量有误差的情况下，通过计算得到可靠并且为数最少的状态变量值。
2全系统独立测量量的数目与状态变量数目之比叫做冗余度。
只有具有足够的冗余度，才能通过电力系统调度中心的计算机以状态估计算法提高实时信息的可靠性和完整性，建立4数据库。
3状态估计前先进行可观察性检验，协同工作还有不良数据的检测和辨识状态估计流程图4测量向量z 包括支路功率、节点注入功率、节点电压摸值等测量量待求的状态量是x 是：各节点的电压模值和相角5计算值 （由估计的 求出）和实际值z 之间的误差，称为残差向量 6状态估计和潮流计算的区别方程式数目求解方法 潮流计算一般用牛拉法求解2n 个非线性方程状态估计是根据一定的估计准则，按估计理论求解方程组7状态估计的理论和计算方法不良数据检测和辨识的理论和计算方法电力系统网络拓扑分析和结构辨识的基本概念8电力系统运行状态的数学描述和可观察性电力系统的运行状态可以用节点电压模值、电压相角、线路有功与无功潮流、节点有功与无功注入量等物理量来表示。
状态估计的目的就是应用经测量得到的上述物理量通过估计计算求出能表征系统运行状态的状态变量。
联系状态向量与测量量向量之间的函数关系 9状态估计误差来源 模型 vV 为高斯白噪声，概率密度越大表示误差大的概率越大用协方差 表示不同时刻测量数据误差之间均值的相关程度测量误差的方差为可观察性 对系统进行有限次独立的观察（测量），由这些观察向量确定的状态是唯一的 n 状态量的维数即可。
ˆz ˆx()=+z h x νi σi R10最小二乘估计估计误差 判断估计方法的优劣不是根据 中个别分量的估计误差值，而是根据它的统计特性目标函数为加权的测量误差方差阵 h(x)为非线性函数，无法直接由目标函数求解 需要用迭代的方法 迭代格式为收敛判据为三者之一 第一个最常用此时测量量的估计值为 幻灯片53最小二乘估计流程框图11信息矩阵A 稀疏性和对称性结构与系统网络结构和测量系统配置的关系 ˆ=- xx x ˆx 2T 1()(())[()][()]m i i i J z h ==-=--∑x x z h x z h x ˆx()()1()1()1()ˆˆˆˆˆ[()()]()[()]l T l l T l l ---∆=-x H x R H x H x R z h x (1)()()ˆˆˆl l l +=+∆x x x ()ˆˆ=z h x1T -H R H。
潮流、最优潮流、状态估计的异同分析
本文针对潮流、状态估计及最优潮流三个问题，给出这三个问题的定义，并论述他们之 间的关系，在有功方式给定的前提下，若以电网损耗最小为目标，给出数学模型和核心的求 解过程。 1、潮流 潮流就是电力系统网络拓扑中功率的分布、流动。系统中的功率，总是从电压高的地方 流向电压低的地方。潮流计算是根据给定的电网结构、参数和发电机、负荷等元件的运行条 件， 确定电力系统各部分稳态运行状态参数的计算。 通常给定的运行条件有系统中各电源和 负荷点的功率、节点电压、平衡点的电压和相位角。待求的运行状态参量包括电网各母线节 点的电压幅值和相角，以及各支路的功率分布、网络的功率损耗等。 2、状态估计 电力系统状态估计是 EMS 的重要组成部分，也叫做实时潮流，是在给定网络接线、支 路参数和量测系统的条件下所进行的估计以及对不良数据进行的检测辨识过程， 利用实时量 测系统的冗余度来提高系统运行能力。 具体过程为利用各种量测工具， 获得系统中电气量的 实时数据， 然后运用最小二乘法等工具， 对获得的生数据进行筛选、 加工， 并剔除错误数据， 或者得到量测系统无法直接测出的电气量， 使最后得到系统电气量的实时数据最为精确、 可 靠。 状态估计过程为：传入遥测，遥信数据-->遥信验错-->网络拓扑分析-->最小二乘状态估 计<-->不良数据辨识-->估计出系统状态。其中最小二乘状态估计和不良数据辨识是交替进行 的。 3、最优潮流 最优潮流，简单来说就是针对不同目标函数，带约束条件的潮流优化问题。严格来说， 就是当系统的结构和参数以及负荷情况给定时， 通过优选控制变量所找到的能满足所有指定 约束条件，并使系统的某一个性能指标或目标函数达到最优时的潮流分布。 最优潮流的目标函数有许多形式，包括全系统火电机组燃料总费用、有功网损、系统总 发电成本、有功传输容量等；约束包括功率出力上下限、变压器抽头位置约束、线路传输最 大功率容量约束、节点电压幅值约束等。 4、潮流、状态估计、最优潮流的关系 在电力系统的实际调度操作中， 潮流和最优潮流都要在状态估计的基础上进行。 状态估 计是在量测类型和数量上扩展了的一种广义潮流， 常规潮流算法则是限定量测类型为节点注 入功率或电压幅值条件下的侠义潮流； 最优潮流则是针对不同目标函数， 带约束条件的潮流 优化问题。 我们往往预先知道系统的网络接线和线路参数， 若要进行系统调度， 还需要知道系统运 行中的各种实时数据，比如电压幅值、相角、电流、功率等。这些电气量只能根据系统中各 种量测元件获得。 然而由于量测工具本身的误差、 数据传输的干扰以及采集数据不同步等因 素，造成获得的实时数据精度低、不完整，有时甚至有错误数据。因此要利用状态估计对系 统的实时数据进行筛选加工、 并剔除错误数据或者得到量测系统无法直接测出的电气量。 通 过状态估计得出系统较为准确的实时数据后， 再利用这些数据进行系统的潮流计算、 最优潮 流、经济调度等工作。 在本质上， 状态估计是在量测类型和数量上扩展了的一种广义潮流， 由于量测系统的冗 余导致状态估计的量测类型和变量数目远多于常规潮流； 而常规潮流算法则是限定量测类型 为节点注入功率或电压幅值条件下的侠义潮流。 最优潮流可以理解为“在潮流中选择最好的潮流” 。当进行特定目标的计算，比如系统
soc状态估计算法研究
soc状态估计算法研究
SOC状态估计算法是一种重要的电池管理技术，用于估计电池的SOC（State
of Charge）。
目前，SOC状态估计算法已被广泛应用于电动汽车、混合动力汽车、储能系统和太阳能电池组等领域。
SOC状态估计算法通常基于电池模型，并利用电池的电压、电流和温度等参数来估计电池的SOC。
其中，电池模型通常包括电化学模型和等效电路模型。
电化
学模型是一种基于电池内部化学反应的模型，而等效电路模型则是一种将电池抽
象为电路元件来建模的方法。
SOC状态估计算法的研究主要包括基于滤波器的方法、基于卡尔曼滤波的方法、基于神经网络的方法、基于粒子滤波的方法等。
这些方法各有优缺点，应根据具
体应用场景选择合适的方法。
除了算法本身的研究外，SOC状态估计算法还需要考虑到实际应用的环境因素，如电池寿命、温度变化、电荷和放电速率等。
因此，SOC状态估计算法的研究需
要综合考虑电化学、控制、计算机科学等多个学科的知识，才能更好地解决实际
应用中的问题。
电力系统状态估计
a. 基于GPS相位角量测的PMU技术应用于实 时状态 估计算法的研究； b. 面向大系统，开发计算速度快和数值稳定性 好的算法，缩短状态估计执行周期； c. 各种类型和多个相关坏数据条件下，状态估 计算法的研究； d. 量测误差相关情况下估计算法研究； e. 抗差估计理论应用于状态估计算法进一 步 研究； f. 新理论应用于电力系统状态估计算法的探讨 和研究。
2）雅克比矩阵常数化：一般来说，雅克比矩阵 在迭代中仅有微小的变化，若作为常数处理 仍能得到收敛的结果。 利用上述两项简化假设，推导出快速分解法状 态估计的迭代修正公式： -1 (l) (l) ( l ) -1 (l) T (l) T [H (x ) R H(x )]∆x =H (x )R (z -h(x )) 将状态量 x分为电压相角θ和幅值v ，同时将 雅克比矩阵对相角、幅值进行分解并简化， 只要给出状态量初始值，经迭代就可以得到 状态量估计值。
ˆ J (x) = min ∑ (z − z ) = min ∑ z = h(x) ˆ
k 2 k i =1 i =1
[
]
2
五、状态估计的作用
（1）发现、修正不良数据和结构误差，滤去各 种误差，得到统计意义上的最佳估计值。 （2）计算出不能直接测量的状态变量。（如相 角） （3）补足没有测量的量。 （4）离线的状态估计计算可以用来模拟各种信 息收集系统方案，以得到经济上和技术上的 最佳方案。
下图表示状态估计在电力调度自动化中的作用
六、状态估计的基本步骤
七、状态估计算法简介及介绍
1、加权最小二乘法 加权最小二乘估计法在状态估计中应用最 为广泛。 目标函数如下：
ˆ ˆ J (x ) = z − Hx R
T
[
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（6） 确定各加给水出口温度和抽汽压力的关系式。 Δp Δp 抽汽压损变工况： il pil = i pi 那么进气压力：pil ‘ = pil − ∆pil
dJ
将以上这个式子带入上式，得到H t R−1 Z − h x + H △ X k M △ X k+1 = H t R−1 △ Zk
△ Zk = Z − h(X k ),M=H t R−1 H称为信息矩阵，它通常是对称正定矩阵，这种方式称为正 规方程组法。 L-M 算法就是在上式 M+μD,D 为单位矩阵
汽轮机状态估计建模 模型已知参数为主蒸汽压力、温度、再热温度、背压和机组功率。状态参数选择调节 级后压力、各抽压力以及再热压力。 建模方法： （1） 根据发电功率，以设计工况为基准工况进行变工况计算，算新蒸汽量。 D1 =
D0P1 P0
（2） 确定调节级后热力状态点
（3） 压力机组相对内效率确定。厂家提供的流量效率曲线，或者热力试验拟合出流 量内效率曲线。 （4） 抽气压力和相对内效率，确定焓值。 （5） 确定抽汽点温度和压力。这里压力就是赋值的状态变量，温度和压力的关系式 就是温度和状态变量的关系式。估计值和测量误差叠加就的抽起点湿度的测量 值 对于第一机组： v1 = vad pad
1
p1
γ1
t1 = f(p1 , v1 ) pad , vad 分别为调节级的压力和比容：γ1 为级组 1 的多变过程指数 v2 = v1 p1
1
p2γ 21Fra bibliotekt 2 = f(p2 , v2 ) 以此类推。 理想气体状态方程 T = PV R 多变指数：γi = k （k − ηi k − 1 ） ηi 是第 i 组的内效率，k 是机组绝热指数。
状态估计 最小二乘法 有噪音污染时，测量z = h x + e 状态估计中，常用的方法是加权最小二乘方法，目的是找到状态估计量 x 使 J（x—） 函数最小：j x = [Z − h x ]t R−1 [Z − h x ] 其中 R 是对角阵，第 k 个元素R kk = σk 2 ，σk 可由对仪器和数据传输系统的知识得知。 对 J（x）求导：dx x = X = −2H t R−1 [z − h(x)]=0 H 是雅克比矩阵，知道模型 h（x）后，就可求出雅克比矩阵 H。将 h（Xk+1 ） = h X k + δh X − X k + o（ △ X k ） δx k+1 =0