电力系统状态估计概述
第二章 电力系统状态估计new
一．概述
协同状态估计工作的是不良数据的检测与辨 识，如果有误差很大的，一般没有随机性的数 据（也称不良数据），就应该将它剔除，并重 新进行状态估计，最终建立起完整的电力系统 模型。
由于状态估计必须在几分钟内完成，因此它 通常可以跟踪节点负荷的变化规律，在必要时 可用来提供补充的测量量。因此，状态估计的 计算结果也可以用于负荷预测。
一．概述
状态估计中的“估计”不意味着不准 确，相反，对于实际运行的系统来说， 不能认为潮流计算是绝对准确的，而状 态估计的值显然更准确。
状态估计可认为是一种广义潮流，而常 规潮流计算是一种狭义潮流，及状态估 计中m=n的特例。
二．电力系统状态估计的数学描述与可观察性
一 电力系统测量系统的数学描述
电力系统状态估计（POWER SYSTEM STATE ESTIMATION）是EMS中保证电力系统实时数据质量的 重要一环，它为其它应用程序的实现奠定了基础。
一．概述
采集数据存在的问题
采集的数据是有误差的，不可靠（错误数据）或者 局部信息不完整。
– 模拟量——母线电压、线路功率、负载功率。 • 一般要经过互感器、功率变换器、A/D转换器量化成 数字量，并通过通信传送到控制中心。
二．电力系统状态估计的数学描述与可观察性
（3）随机误差。这是测量系统中不可避 免会出现的。其特点是小误差比大误差出 现的概率大，正负误差出现的概率相等， 即概率密度曲线对称于零值或误差的数学 期望为零。状态估计式(2-1)和式(2-3) 中的误差向量 ν 就是这种误差。
二．电力系统状态估计的数学描述与可观察性
第二章 电力系统状态估计
一．概述 二．电力系统量测系统的数学描述与可观察性 三．电力系统状态估计的理论与计算方法
第五讲电力系统状态估计概述
第五讲电力系统状态估计概述电力系统状态估计指的是通过对电力系统的监测和测量数据进行处理，推算出电力系统相关参数的过程。
通俗的说，就是在电力系统的运行过程中，通过监测数据估计电力系统的状态，以便于运行员做出更好的决策。
电力系统状态估计的意义电力系统状态估计是电力系统自动化的重要组成部分。
在电力系统运行过程中，状态估计系统可以帮助运行员迅速掌握系统状态，及时调整电力系统的运行方式，保证电力系统的安全运行。
同时，状态估计系统还能够优化系统的经济性，提高电力系统的可靠性。
电力系统状态估计的原理电力系统状态估计是基于电力系统监测数据的处理和分析而实现的。
电力系统监测数据主要包括电压、电流、功率等参数。
通过对这些参数的监测和测量，可以获取电力系统的当前状态。
状态估计系统主要是通过对监测数据的处理和分析，以及对电力系统的模型建立和分析来推算电力系统的状态。
电力系统状态估计的原理和方法很多，但基本流程是相似的。
首先需要对电力系统的模型进行建立和分析，然后根据监测数据和运行状态信息，结合电力系统模型，对电力系统的状态进行估计。
最后根据状态估计结果，进行决策和调整。
电力系统状态估计的关键技术为了实现电力系统状态估计，需要涉及到诸多技术。
其中，关键技术包括：变电站数据采集系统变电站是电力系统中起到极为重要作用的环节，所以变电站的监测数据是状态估计的重要来源之一。
因此，变电站数据采集系统的高可靠性和高稳定性是保证状态估计准确性的关键。
现代电力系统常用的数据采集系统包括智能终端设备、数字遥测与遥控设备等。
电力系统模型状态估计需要基于电力系统模型来进行推算。
电力系统模型就是对电力系统运行模式进行建模和仿真得到的电力系统模拟实验环境。
常见的电力系统模型主要有潮流计算模型、电容器模型和风电模型等。
数据预处理电力系统的监测数据通常包含了大量的噪声，因此需要对数据进行预处理。
常用的数据预处理方法包括滤波、降噪、数据插补等等。
非线性方程组求解电力系统状态估计需要根据监测数据在电力系统模型的基础上求解非线性方程组，所以求解非线性方程组是状态估计的关键技术。
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。
现代电力系统状态估计与控制策略研究
现代电力系统状态估计与控制策略研究电力系统是指由发电机、变电站、输电线路和配电网等构成的电力生产、传输、分配和供应系统。
而电力系统状态估计与控制策略的研究则是当前电力系统领域中的一个非常热门和关注的研究方向。
一、电力系统状态估计电力系统状态估计是指根据电力系统的测量数据（例如电流、电压、功率、频率等数据）来推导出电力系统中各个电网节点的电压、相角等电气量的过程。
而电力系统状态估计的目的则是为了有效地评估电力系统的当前状态，准确地确定各个电网节点的电气量，以便进行电网的控制和保护。
电力系统状态估计主要包括以下内容：1.电气量的测量和采样在进行电力系统状态估计之前，必须对电力系统中的各个节点进行电气量的测量和采样，包括电流、电压等电气量。
这些测量值是进行电力系统状态估计的基础。
2.建立电力系统的模型在电力系统状态估计中，电力系统需要建立相应的建模，以便准确地推导出各个电网节点的电气量。
建模的主要目的是建立电力系统的数学模型。
3.运用数值方法推导电气量在进行电力系统状态估计时，需要根据电力系统模型和测量数据，通过数值方法（比如说最小二乘法、牛顿方法等）来推导出电气量。
4.调整电气量的精度在进行电力系统状态估计之后，需要对电气量的精度进行调整。
调整的目的是对电气量进行精准校正，以减小误差。
二、电力系统控制策略电力系统控制策略是指针对电力系统中的各种意外和异常情况，采用各种控制方案和手段进行电网的控制，以保证电力系统的正常运行。
电力系统控制策略的主要目的是提高电网的稳定性、安全性和经济性。
电力系统控制策略主要分为以下几类：1.电网的动态控制电力系统动态控制是指通过控制电力系统中各个元件的输出功率或者转子导轴的转速或者转角等手段，来控制电网的动态变化，保证电网的稳定运行。
这种控制策略一般主要应用于大电网和高压电网中。
2.电网的静态控制电力系统静态控制是指通过调节电网中的电压、电流、功率因素等参数，来控制电路的电流和电压分布，达到提高电网稳定性和经济性的目的。
电力系统状态估计概述
电力系统状态估计研究综述摘要：电力系统状态估计是当代电力系统能量管理系统(EMS)的重要组成部分。
本文介绍了电力系统状态估计的概念、数学模型，阐述了状态估计的必要性及其作用，系统介绍了状态估计的研究现状，最后对状态估计的研究方向进行了展望。
关键词：电力系统；状态估计；能量管理系统0引言状态估计是当代电力系统能量管理系统(EMS)的重要组成部分，尤其在电力市场环境中发挥更重要的作用。
它是将可用的冗余信息(直接量测值及其他信息) 转变为电力系统当前状态估计值的实时计算机程序和算法。
准确的状态估计结果是进行后续工作(如安全分析、调度员潮流和最优潮流等)必不可少的基础。
随着电力市场的发展，状态估计的作用更显重要⑴o状态估计的理论研究促进了工程应用，而状态估计软件的工程应用也推动了状态估计理论的研究和发展。
迄今为止，这两方面都取得了大量成果。
然而，状态估计领域仍有不少问题未得到妥善解决，随着电力系统规模的不断扩大，电力工业管理体制向市场化迈进，对状态估计有了新要求，各种新技术和新理论不断涌现，为解决状态估计的某些问题提供了可能。
本文就电力系统状态估计的研究现状和进一步的研究方向进行了综合阐述。
1电力系统状态估计的概念1.1电力系统状态估计的基本定义状态估计也被称为滤波，它是利用实时量测系统的冗余度来提高数据精度，自动排除随机干扰所引起的错误信息，估计或预报系统的运行状态(或轨迹)o 状态估计作为近代计算机实时数据处理的手段，首先应用于宇宙飞船、卫星、导弹、潜艇和飞机的追踪、导航和控制中。
它主要使用了六十年代初期由卡尔曼、布西等人提出的一种递推式数字滤波方法，该方法既节约内存，又大大降低了每次估计的计算量[2,4]o电力系统状态估计的研究也是由卡尔曼滤波开始。
但根据电力系统的特点，即状态估计主要处理对象是某一时间断面上的高维空间(网络)问题，而且对量测误差的统计知识又不够清楚，因此便于采用基于统计学的估计方法如最小方差估计、极大验后估计、极大似然估计等方法，目前很多电力系统实际采用的状态估计算法是最小二乘法。
05第五讲电力系统状态估计概述
05第五讲电力系统状态估计概述电力系统是由各种电力设备组成的复杂系统，包括发电机、变压器、传输线路等。
电力系统状态估计是指根据系统的输入输出数据，通过对系统的各个变量进行估计，得到系统的真实状态。
电力系统状态估计是电力系统运行与管理的基础，对于电力系统的实时监测、故障诊断、调度运行等具有重要的意义。
电力系统的状态估计主要包括以下四个方面的内容：1.变量选择和观测：电力系统状态估计的第一步是确定需要估计的变量，如电压、电流等，并选择适当的观测点进行观测。
观测点的选择应综合考虑电力系统设计、安装以及经济等因素。
3.状态估计模型：电力系统状态估计的核心是建立状态估计模型。
状态估计模型通常是基于电力系统的物理特性和运行规律建立的，通过对电力系统进行建模和仿真，可以得到系统各个变量之间的关系。
4.估计算法和优化方法：电力系统状态估计的最后一步是通过估计算法和优化方法来实现对系统状态的估计。
常用的估计算法包括最小二乘法、卡尔曼滤波、粒子滤波等，优化方法包括线性规划、非线性规划等。
电力系统状态估计的目标是得到系统的真实状态，以便进行系统的运行、监控和控制。
通过对电力系统的状态进行估计，可以实现以下几个方面的功能：1.实时监测：通过对电力系统状态的估计，可以实时监测电力系统的运行状况，及时发现和处理异常情况，提高系统的可靠性和安全性。
2.故障诊断：电力系统状态估计可以帮助人们对电力系统故障进行诊断，找出故障的原因和位置，以便进行及时修复，减少故障对系统运行的影响。
3.调度运行：电力系统状态估计可以提供实时的系统状态信息，帮助电力系统调度员进行系统的调度运行，包括发电机的运行控制、变压器的升降压控制等。
4.能源管理：电力系统状态估计可以实现对系统能源的实时监测和管理，帮助人们对系统的能源消耗进行评估和优化，提高能源利用效率。
总之，电力系统状态估计是电力系统运行与管理的基础，通过对电力系统的运行数据进行处理和分析，可以实现对系统状态的准确估计，提高电力系统的运行效果及可靠性。
第五讲电力系统状态估计概述
❖可观测性分析有两类算法：一类是逻辑（拓扑）
方法，另一类是数值分析方法。通常数值分析方 法比较直接，但所需时间比较多。
量测与量测冗余度
❖量测冗余度是指量测量个数m与待估计的状态量
个数n之间的比值m/n。
❖冗余量测的存在是状态估计可以实现提高数据精
量测个数与状态量个数一致，因此，哪怕这些输入量z中有一 个数据无法获得，常规的潮流计算也无法进行。
当一个或多个输入量z中存在粗差(gross error，又称不良数据) 时，也会导致潮流计算结果状态量x出现偏差而无用。
电力系统状态估计与潮流的区别
❖状态估计
➢在实际应用中，可以获取其它一些量测量，譬 如线路上的功率潮流值P、Q等，这样，量测量 z的维数m总大于未知状态量x的维数n。
➢由于量测量存在误差，式(1) 将变成
z =h(x)+v
(2)
其中 z是观测到的理解成：如果以真实的状态向量x构成测量函数h(x)， 则量测真值还要考虑加上量测噪音v的影响后，才是观测到的量 测值z。
从计算方法上，对状态估计模型式(2)，采用了与常规潮流完全 不同的方法，一般根据一定的估计准则，按估计理论的处理方法 进行计算。
度的基础。
❖总的来说，m/n越大，系统冗余度越高，对状态
估计采用一定的估计方法排除不良数据以及消除 误差影响就越好。
➢在冗余度高的情况下，如果局部区域的量测数 量偏低，也会造成系统总体不可观测。
量测与量测冗余度
❖关键量测：关键量测被定义为，若失去该量测，
系统不可观测。关键量测有如下性质，关键量测 上的残差为零，即关键量测点为精确拟合点。
❖当收集到的量测量通过量测方程能够覆盖所有母
2 电力系统状态估计
◆开关错误辨识 ◇线路两端潮流合理而一端开关错开；
◇一个厂站通道坏,通过对端厂站信息判
断；
◇开关合而发电机量测值为零。
◆估计前坏数据辨识
支路潮流不平衡； 10＋j6-15-j10=-5-j4 节点注入功率不平衡； Pi-Σpij≠0
i
双母线并列运行而各母线电压不相等；
电压量测不合理，母线电压远远超限； 发电机注入负功率，负荷注入正功率；不合理； 支路无潮流量测； 母线无注入量测； 母线无电压量测； 量测数据是死数据，不变化。
要求计算得到这样的状态变量的估计 值 X ，使其对应的测量估计值 z ˆ 和测量值 z之差的平方和最小为目标准则的估计方 法，称为最小二乘法状态估计。 建立目标函数
J(x)=(z-h(x))T(z-h(x))
对目标函数求导数并取为零，即就可 X。 以求解出状态的估计量 以单变量双量测的直流电路系统为例 进行分析。
5不良数据的辨识 辨识是为了寻找出哪一个数据是不良数据， 以便进行剔除或补充。
通常对不良数据辨识的基本思路是：在检测出不 良数据后，应进一步设法找出这个不良数据并在测 量向量中将其排除，然后重新进行状态估计。 假设在检测中发现有不良数据的存在。一个最简 单的辨识方法，是将m个测量量作一排列，去掉第 一个测量量，余下的m-1个用不良数据检测法检查 不良数据是否仍存在。如果m-1个测量的 J ( x ˆ) 值 ˆ ) 值差不多，则表示刚刚去掉 与原来m个时的 J ( x 的第一个测量量是正常测量，应该予以恢复；然后 试第二个测量量，直到找出不良数据为止。如果存 在两个不良数据，则应试探每次去掉两个测量量的 各种组合。这种方法试探的次数非常多，而且每次 试探都要进行一次状态估计，因此问题的关键在于 如何减少试探的次数。
电力系统状态估计方法研究与实现
电力系统状态估计方法研究与实现电力系统是现代社会的重要基础设施，它的稳定运行对于国家经济和社会的发展具有重要意义。
为了确保电力系统的可靠运行，必须对电力系统的状态进行准确的估计。
电力系统状态估计是指通过测量数据和数学模型，利用估计算法对电力系统的各个变量进行估计，以获得电力系统的状态信息，进而提供给其他控制和保护设备。
电力系统状态估计主要包括电压估计、功率估计和潮流估计等内容。
电压估计是指通过对系统中各母线的电压测量数据和拓扑关系进行处理，估计系统中所有母线的电压值。
电压估计是电力系统状态估计的核心内容，它对于电力系统的运行控制和分析具有重要意义。
功率估计是指通过对系统中各个线路和发电机的功率测量数据进行处理，估计系统中各个线路和发电机的功率值。
功率估计可以提供电力系统的负载分布情况和电力供需平衡情况等信息。
潮流估计是指通过对系统中各个线路和发电机的电流和功率测量数据进行处理，估计系统中各个线路和发电机的潮流值。
潮流估计可以提供电力系统的电流分布情况和线路负荷情况等信息。
在电力系统状态估计方法的研究中，传统的估计算法主要是基于最小二乘法和加权最小二乘法。
这些方法以线性算法为基础，通过最小化测量数据与数学模型之间的差异，来估计电力系统的状态。
但是，传统的估计方法存在着处理非线性系统和大规模系统的困难，所以现代研究主要着眼于非线性估计算法和大规模估计算法的研究。
非线性估计算法是指通过非线性优化方法，将电力系统状态估计问题转化为一个最优化问题。
常用的非线性优化方法有高斯-牛顿法、Levenberg-Marquardt法和粒子群优化算法等。
这些方法可以更好地处理非线性系统，提高估计算法的准确性和稳定性。
此外，考虑到电力系统的规模越来越大，传统的估计算法在大规模系统下的计算复杂度较高。
因此，研究人员还提出了一系列针对大规模系统的估计算法，如基于模块化技术的估计算法、基于次集成技术的估计算法和基于分布式计算技术的估计算法等。
状态估计在电力系统中的应用
状态估计在电力系统中的应用电子与电气工程的应用范围广泛，其中之一是在电力系统中应用状态估计技术。
状态估计是电力系统运行中的重要环节，通过对电力系统的各个状态参数进行估计和计算，可以实现对系统运行状态的实时监测和分析，为系统运行与调度提供准确的信息支持。
本文将介绍状态估计的概念、原理和在电力系统中的应用。
一、状态估计的概念和原理状态估计是指根据系统的输入输出数据，利用数学模型和观测数据，对系统的未知状态进行估计和计算的过程。
在电力系统中，状态估计主要包括对电压、电流、功率等状态参数的估计。
通过状态估计，可以获得电力系统各节点的电压幅值、相角、有功功率、无功功率等信息，为电力系统的运行和调度提供准确的数据基础。
状态估计的原理基于最小二乘法和卡尔曼滤波等数学方法。
最小二乘法是一种常见的数学优化方法，通过最小化观测数据与模型估计值之间的差异，得到最优的状态估计结果。
而卡尔曼滤波则是一种递归滤波算法，通过对系统的动态模型和观测数据进行融合，实现对系统状态的连续估计和更新。
二、状态估计在电力系统中的应用1. 实时监测和分析状态估计可以实时监测电力系统的运行状态，并对系统的异常情况进行分析和判断。
通过对电压、电流等状态参数的估计，可以及时发现电力系统中的潜在问题，如电压异常、电流过载等，为运行人员提供预警和决策支持。
2. 负荷预测和调度状态估计可以通过对系统负荷的估计，为电力系统的负荷预测和调度提供准确的数据支持。
通过对负荷的实时估计，可以更好地掌握系统的负荷状况，为负荷预测和调度提供准确的参考依据，提高电力系统的运行效率和可靠性。
3. 故障诊断和恢复状态估计可以通过对系统状态的估计和计算，实现对电力系统故障的诊断和恢复。
通过对电压、电流等状态参数的估计，可以判断系统中的故障类型和位置，并提供相应的故障恢复策略，保障电力系统的安全和稳定运行。
4. 新能源接入和管理随着新能源的不断发展和接入，电力系统的运行和管理面临着新的挑战。
电力系统状态估计精度综合评价与分析体系
电力系统状态估计精度综合评价与分析体系第一篇范文：电力系统状态估计精度综合评价与分析体系电力系统状态估计是电力系统监控、分析和控制的重要环节，其精度直接影响到电力系统的稳定运行和可靠供电。
本文将对电力系统状态估计精度进行综合评价与分析，并提出一种评价与分析体系，以期为电力系统状态估计的优化和改进提供参考。
1. 电力系统状态估计概述电力系统状态估计是指利用测量数据和电力系统模型，对电力系统的运行状态进行估计和预测。
其主要包括以下几个方面：1. 电压和电流的估计：通过对电力系统的电压和电流进行估计，可以得到电力系统的运行参数，如相位角、幅值等。
2. 功率的估计：通过对电力系统的有功功率和无功功率进行估计，可以分析电力系统的供需状况和负载特性。
3. 频率和相位的估计：通过对电力系统的频率和相位进行估计，可以监测电力系统的稳定性和动态响应。
2. 电力系统状态估计精度评价指标为了对电力系统状态估计的精度进行评价，需要选取合适的评价指标。
常见的评价指标包括：1. 均方误差（MSE）：衡量估计值与真实值之间的偏差，越小表示估计精度越高。
2. 相对误差（RE）：衡量估计值与真实值之间的相对偏差，通常以百分比表示。
3. 最大误差（MAE）：衡量估计值与真实值之间的绝对偏差，越小表示估计精度越高。
3. 电力系统状态估计精度综合评价与分析体系为了全面评价和分析电力系统状态估计的精度，本文提出以下评价与分析体系：1. 数据质量评价：对测量数据进行质量评价，包括数据完整性、准确性和稳定性等方面。
数据质量的好坏直接影响到状态估计的精度。
2. 模型准确性评价：对电力系统模型进行准确性评价，包括模型参数的准确性和模型结构的合理性等方面。
模型的准确性是保证状态估计精度的关键。
3. 算法性能评价：对状态估计算法进行性能评价，包括算法的收敛速度、计算复杂度和鲁棒性等方面。
算法的性能直接影响到状态估计的实时性和准确性。
4. 系统稳定性评价：对电力系统的稳定性进行评价，包括系统响应速度、误差收敛能力和抗干扰能力等方面。
电力系统状态估计的原理
电力系统状态估计的原理
电力系统状态估计是指对电力系统的各个分量进行在线监测，并通过对监测数据的处理和分析，对电力系统的状态进行估计的技术。
电力系统状态估计的原理主要包括以下几个方面：
1.电力系统模型：电力系统状态估计需要建立电力系统的数学模型，包括线路参数、节点电压、母线注入功率等参数。
通常使用潮流方程来描述电力系统的运行情况。
2.测量数据：通过电力系统中的传感器和测量设备，获取电压、电流、功率、功角等各个分量的实时测量数据。
这些数据是电力系统状态估计的基础。
3.潮流方程求解：根据电力系统的模型和测量数据，可以建立潮流方程组，并利用数值方法求解潮流方程组，得到所有节点的电压、相角和功率等信息。
4.数据处理：将测量数据与潮流方程求解结果进行比对和匹配，通过误差最小化的方法，对电力系统状态进行修正和估计。
常用的方法有最小二乘法、卡尔曼滤波和最大似然估计等。
5.状态量调整：根据估计结果，对电力系统中的状态量进行调整。
比如，根据估计的电压值，调整变压器的调压装置，使得电压保持在合适的范围内。
6.结果评估：对估计结果进行评估，分析估计的准确性和可靠性。
如果发现估计结果与测量数据的差异较大，可能需要重新调整模型或校准测量设备。
综上所述，电力系统状态估计的原理主要是建立电力系统模型，获取实时测量数据，通过潮流方程求解和数据处理，对电力系统状态进行估计和调整，以实现对电力系统运行状态的实时监测和评估。
基于相对误差的电力系统状态估计方法
基于相对误差的电力系统状态估计方法一、电力系统状态估计概述电力系统状态估计是一种重要的电力系统分析方法，它通过收集系统的实时测量数据，利用数学模型和算法，估计出系统各节点的电压幅值和相角等状态变量。
随着电力系统的规模不断扩大，系统运行的复杂性也随之增加，传统的电力系统分析方法已经难以满足现代电力系统的需求。
因此，基于相对误差的电力系统状态估计方法应运而生，它能够有效地提高状态估计的精度和可靠性。
1.1 电力系统状态估计的重要性电力系统状态估计对于电力系统的安全、经济和稳定运行具有重要意义。
首先，状态估计能够提供系统运行的实时信息，帮助运行人员及时了解系统的实际状况，做出正确的调度决策。
其次，状态估计能够发现系统潜在的问题，如线路过载、电压异常等，从而采取预防措施，避免事故的发生。
最后，状态估计还能够为电力系统的规划和优化提供数据支持，提高系统的运行效率。
1.2 电力系统状态估计的基本原理电力系统状态估计的基本原理是利用系统的实时测量数据，结合系统的数学模型，通过最优化算法求解系统的状态变量。
这些状态变量包括节点电压的幅值和相角、线路的功率等。
状态估计的过程通常包括以下几个步骤：数据收集、数据预处理、状态估计计算和结果分析。
1.3 电力系统状态估计的挑战随着电力系统规模的扩大和复杂性的增加，状态估计面临着诸多挑战。
首先，系统的测量数据量急剧增加，如何处理和分析这些数据成为一个难题。
其次，系统的不确定性因素增多，如负荷波动、设备故障等，这些因素都会影响状态估计的准确性。
最后，现有的状态估计方法在处理大规模系统时，计算效率较低，难以满足实时性的要求。
二、基于相对误差的电力系统状态估计方法基于相对误差的电力系统状态估计方法是一种新型的状态估计方法，它通过考虑测量数据的相对误差，提高了状态估计的精度和可靠性。
该方法的核心思想是将测量误差视为相对误差，而不是绝对误差，从而更准确地反映测量数据的不确定性。
2.1 相对误差的概念相对误差是指测量值与真实值之间的差异与真实值的比值。
05第五讲电力系统状态估计概述资料
05第五讲电力系统状态估计概述资料电力系统状态估计是指通过对电力系统各节点的电压、功率、电流以及输电线路参数等进行测量和分析，从而推断出电力系统各节点的电力系统状态的一种方法。
状态估计是电力系统运行与监控的重要工具，可以提供电网监控、故障诊断、负荷预测等方面的信息，对电力系统的安全稳定运行和故障处理具有重要意义。
电力系统状态估计的基本目标是根据测量数据，在给定的误差限度下，通过估计电网状态参数来满足电力系统的能量守恒方程与潮流方程。
电力系统状态估计主要包括以下几个方面的内容：1.拓扑估计：拓扑估计是指根据测量数据确定电力系统的拓扑结构，即节点之间的连接关系。
拓扑估计是状态估计的基础，其准确性对于精确估计电网状态参数至关重要。
2.流量估计：流量估计是指通过测量数据推测电力系统各节点的电压、功率、电流等参数。
流量估计是状态估计的核心，通过分析测量数据和电力系统的潮流方程，可以得到电力系统各节点的状态。
3.综合估计：综合估计是指将拓扑估计和流量估计相结合，对电力系统的各种状态参数进行综合估计和矫正。
综合估计可以通过优化算法，提高状态估计的准确性和精度。
为了实现电力系统的状态估计，需要进行以下几个步骤：1.数据采集：通过电力系统的测量设备，对电力系统的各节点进行测量，包括电压、功率、电流等参数。
数据采集是状态估计的基础，需要优化测量设备的布局和选择合适的测量点。
2.数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括数据质量检测、异常数据处理和数据校正等。
数据预处理可以过滤出不合格的数据和异常数据，保证状态估计的数据可靠性。
3.网络分析：根据电力系统的潮流方程和能量守恒方程，进行网络分析，推算出电力系统的各节点的状态参数。
网络分析需要考虑电力系统的复杂性和非线性，采用适当的数学模型和算法进行求解。
4.参数估计：根据网络分析的结果，进行参数估计，包括电压、功率、电流等参数的估计。
参数估计可以通过最小二乘法、最大似然估计等方法进行求解。
2 电力系统状态估计概述
必要性
可观测性
常用算法
统计结果
状态估计流程
状态估计常用算法
常用的有两种，一个是牛顿－拉夫逊法，一个是快速分解 法。在一般正常条件的电力系统状态估计时，这两种算法 是能够满足要求的。 如果电力系统运行在病态条件下，例如重负荷线路，放射 性网络或具有相接近的多解的运行条件，这两种算法就无 能为力了。 计算过程可能发散也可能振荡，难以判断究竟是给定的运 行条件无解，还是算法本身不完善而得不到解。 对于这种病态潮流，岩本伸一等人发展的最优乘子法较好 的解决了这一问题。
电力系统状态估计 概述
刘崇茹，博士
概述
必要性和定义 状态表征与可观测性 常用算法 统计结果分析 状态估计流程
必要性
可观测性
常用算法
统计结果
状态估计流程
电力系统状态估计的必要性
电力系统需要随时监视系统的运行状态 需要提供调度员所关心的所有数据 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 由于误差的存在，直接测量的量不甚可靠， 甚至有坏数据
常用算法
统计结果
状态估计流程
静态状态估计
实际系统的运行状态是随时间而变化的， 所以状态估计也应是随时间而变化地进行 在某一采样时刻，我们可以把系统状态看 成是常量，和时间的变化无关。这样，我 们把在一个采样时刻进行的状态估计叫静 态状态估计。 静态状态估计不考虑状态的时变过程，考 虑状态的时间变化的叫动态状态估计。
前置滤波
修正量测模型
必要性
可观测性
常用算法
统计结果
状态估计流程
状态估计与潮流计算的关系
电力系统状态估计概述
电力系统状态估计研究综述摘要：电力系统状态估计是当代电力系统能量管理系统(EMS)的重要组成部分。
本文介绍了电力系统状态估计的概念、数学模型，阐述了状态估计的必要性及其作用，系统介绍了状态估计的研究现状，最后对状态估计的研究方向进行了展望。
关键词：电力系统；状态估计；能量管理系统0 引言状态估计是当代电力系统能量管理系统(EMS)的重要组成部分, 尤其在电力市场环境中发挥更重要的作用。
它是将可用的冗余信息(直接量测值及其他信息)转变为电力系统当前状态估计值的实时计算机程序和算法。
准确的状态估计结果是进行后续工作(如安全分析、调度员潮流和最优潮流等)必不可少的基础。
随着电力市场的发展，状态估计的作用更显重要[1]。
状态估计的理论研究促进了工程应用，而状态估计软件的工程应用也推动了状态估计理论的研究和发展。
迄今为止，这两方面都取得了大量成果。
然而，状态估计领域仍有不少问题未得到妥善解决，随着电力系统规模的不断扩大，电力工业管理体制向市场化迈进，对状态估计有了新要求，各种新技术和新理论不断涌现，为解决状态估计的某些问题提供了可能。
本文就电力系统状态估计的研究现状和进一步的研究方向进行了综合阐述。
1 电力系统状态估计的概念1.1电力系统状态估计的基本定义状态估计也被称为滤波，它是利用实时量测系统的冗余度来提高数据精度，自动排除随机干扰所引起的错误信息，估计或预报系统的运行状态(或轨迹)。
状态估计作为近代计算机实时数据处理的手段，首先应用于宇宙飞船、卫星、导弹、潜艇和飞机的追踪、导航和控制中。
它主要使用了六十年代初期由卡尔曼、布西等人提出的一种递推式数字滤波方法，该方法既节约内存，又大大降低了每次估计的计算量[2,4]。
电力系统状态估计的研究也是由卡尔曼滤波开始。
但根据电力系统的特点，即状态估计主要处理对象是某一时间断面上的高维空间(网络)问题，而且对量测误差的统计知识又不够清楚，因此便于采用基于统计学的估计方法如最小方差估计、极大验后估计、极大似然估计等方法，目前很多电力系统实际采用的状态估计算法是最小二乘法。
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
[
]
电力系统运行的状态估计
3、测量方法
同步矢量测量技术。 一般的测量方法不行。
输电线运行方式的方程组
YG为线路对地电容构成的 电纳的二分之一；
G+jB为线路阻抗的倒数。
第四节 电力系统最小二乘法 状态估计
壹
=======基本知识点 =======
贰
最小二乘法估计的矩阵形 式
叁
牛顿-拉夫森解法的矩阵 形式
肆 平方根因子分解法
J xˆ Z xˆ H T Rv 1 Z xˆ H E X Xˆ LS 0
即可。
证明最小二乘估计是一种无偏估计。
对上式求关于 导。
牛顿-拉夫森解法的应用
下面举一个最小二乘法估计应用于最简单的非线性测量系 统的例子，以使用一维状态变量的估计，使读者获得一些 有关状态估计的具体计算上的初步知识。
实际测量中，很少是一次只测量一个变量的。在一条线路的测量 系统中，就可以有电压、电流、功率三个表计，经过电压互感器 与电流互感器对线路的电压、电流及潮流进行测量，形成了一个 测量系统。在这个测量系统中，不但表计有随机误差，电压互感 器与电流互感器及其他转换、传送通道也都有随机误差，最后都 反映在表计的读数。
k
2
k
2
Jx
z j hj x / Rvj J xLS min
z j hj x / Rvj
j 1
j 1
加权最小二乘法估计 加权二乘法估计为 式中，Rvj——zj的随机量方差，并Rvj=Evj2。 最小加权二乘法估计为
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ1
h1
v1
Z
H
V
zk
hk
vk
估计问题的矩 阵形式
i 1
var z E z Ez 2 E z 2 z 2 p z dz
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电力系统状态估计研究综述摘要：电力系统状态估计是当代电力系统能量管理系统(EMS)的重要组成部分。
本文介绍了电力系统状态估计的概念、数学模型，阐述了状态估计的必要性及其作用，系统介绍了状态估计的研究现状，最后对状态估计的研究方向进行了展望。
关键词：电力系统；状态估计；能量管理系统0 引言状态估计是当代电力系统能量管理系统(EMS)的重要组成部分, 尤其在电力市场环境中发挥更重要的作用。
它是将可用的冗余信息(直接量测值及其他信息)转变为电力系统当前状态估计值的实时计算机程序和算法。
准确的状态估计结果是进行后续工作(如安全分析、调度员潮流和最优潮流等)必不可少的基础。
随着电力市场的发展，状态估计的作用更显重要[1]。
状态估计的理论研究促进了工程应用，而状态估计软件的工程应用也推动了状态估计理论的研究和发展。
迄今为止，这两方面都取得了大量成果。
然而，状态估计领域仍有不少问题未得到妥善解决，随着电力系统规模的不断扩大，电力工业管理体制向市场化迈进，对状态估计有了新要求，各种新技术和新理论不断涌现，为解决状态估计的某些问题提供了可能。
本文就电力系统状态估计的研究现状和进一步的研究方向进行了综合阐述。
1 电力系统状态估计的概念1.1电力系统状态估计的基本定义状态估计也被称为滤波，它是利用实时量测系统的冗余度来提高数据精度，自动排除随机干扰所引起的错误信息，估计或预报系统的运行状态(或轨迹)。
状态估计作为近代计算机实时数据处理的手段，首先应用于宇宙飞船、卫星、导弹、潜艇和飞机的追踪、导航和控制中。
它主要使用了六十年代初期由卡尔曼、布西等人提出的一种递推式数字滤波方法，该方法既节约内存，又大大降低了每次估计的计算量[2,4]。
电力系统状态估计的研究也是由卡尔曼滤波开始。
但根据电力系统的特点，即状态估计主要处理对象是某一时间断面上的高维空间(网络)问题，而且对量测误差的统计知识又不够清楚，因此便于采用基于统计学的估计方法如最小方差估计、极大验后估计、极大似然估计等方法，目前很多电力系统实际采用的状态估计算法是最小二乘法。
1.2电力系统状态估计的数学模型状态估计的数学模型是基于反映网络结构、线路参数、状态变量和实时量测之间相互关系的量测方程：z+=)(hvx其中z是量测量；x是状态变量，一般是节点电压幅值和相位角；v是量测误差；z和v都是随机变量。
状态估计器的估计准则是指求解状态变量x的原则, 电力系统状态估计器采用的估计准则大多是极大似然估计, 即求解的状态变量x*使量测值z被观测到的可能性最大, 用数学语言描述, 即：zfxf=z(x,)],(*)max[其中f(z)是z的概率分布密度函数[3]。
2 电力系统状态估计的必要性及作用2.1电力系统状态估计的必要性电力系统调度中心都配有电网自动监控系统，它的一个重要的功能就是收集电力系统的实时数据、建立起可靠而完整的实时信息库。
信息库包含两类数据，一类是结构参数数据，另一类是运行参数数据。
结构参数包括电网结线方式及线路、设备的参数，如电网结线图、线路阻抗等，这些参数是按照计划设计的，不存在“估计”的问题。
运行参数包括电压、电流、有功功率、无功功率等，它们随着负荷的变化而不断变化，可以通过远动装置传送到调度中心。
运行参数就是状态估计的对象[2,5]。
通过数据采集、远动通道、转换机构传送到调度中心的数据，称为远动数据，单纯依靠远动数据，还不足以满足电网调度的要求，因为远动数据本身有这样几个缺点：(l)远动数据缺乏“自补性”，即远动数据并不包含电网的所有参数，只是采集了电网的部分数据。
如果将电网的每个参数都运用通道进行传输，对大电网来说，会造成实时数据采集投资过大，得不偿失。
而通过对实时数据的处理与计算，可以得到更多的运行参数，从而对电网运行进行更全面的分析。
(2)远动数据不同程度地存在误差。
电力系统运行状态的数据通过传感器、远动通道及远动装置传送到调度中心，其中每一个环节都有可能因干扰或设备性能、系统故障等原因造成数据误差，少数数据的相对误差甚至达到20%以上，超出了随机误差的范围，这些数据称为坏数据。
(3)远动数据缺乏“自我纠正”的能力，单纯的远动系统并不能把错误数据识别出来并加以纠正，这就是缺乏“自动修正”的能力。
在只装备了远动系统的情况下，要依靠调度人员的经验对数据的误差加以修正，儿乎是不可能的。
由人工进行处理的数据即使数量很小，其速度之慢和准确性之低都远远满足不了实时调度的要求。
因此在调度中心有必要对所收集到的数量十分庞大的远动数据进行科学的处理，以求得对当前的电力系统运行状态有一个确定的较为准确的监视与分析。
鉴于上述原因，十分有必要在电力系统数据量测一传送一处理的环节中加入状态估计。
2.2电力系统状态估计的作用电力系统状态估计程序在电力系统调度系统中的作用示意图如图1。
由该图可以看出一个远方的遥测量要经过许多环节才能到达电力系统调度中心。
例如图上所示的一个功率量测值，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，通过功率变换器将两者相乘并变换到统一规格的信号电压，再由模/数转换器转化为数字编码，由远动通道送到调度中心，再通过接口进入计算机。
电力系统状态估计程序(按硬件的说法成为状态观测器或滤波器)的主要功能是[2]：(l)根据量测量的精度(加权)和基尔霍夫定律(网络方程)按最佳估计准则(一般为最小二乘准则)对生数据进行计算，得到最接近于系统真实状态的最佳估计值。
所以通过状态估计可以提高数据精度。
(2)对生数据进行不良数据的检测与辨识，删除或改正不良数据，提高数据系统的可靠性。
(3)推算出完整而精确的电力系统的各种电气量。
例如根据周围相邻的变电站的量测量推算出某一没有安装远动装置的变电站的各种电气量。
或者根据现有类型的量测量推算另一些难以量测的电气量，例如根据有功功率量测值推算各节点电压的相角。
(4)根据遥测量估计电网的实际开关状态，纠正偶然出现的错误的开关状态信息，以保证数据库中电网结线方式的正确性。
状态估计的这种功能称之为网络结线辨识或开关状态辨识。
(5)可以应用状态估计算法以现有的数据预测未来的趋势和可能出现的状态(电力系统负荷预测和水库来水预测)。
这些预测的数据丰富了数据库的内容，为安全分析与运行计划等程序提供必要的计算条件。
(6)如果把某些可疑或未知的参数作为状态量处理时，也可以用状态估计的方法估计出这些参数的值。
例如带负荷自动改变分接头位置的变压器，如果分接头位置信号没有传送到中调时，可以作为参数把它估计出来。
当然根据运行资料估计某些网络参数，以纠正离线和在线计算中这些参数的较大误差也不是非常困难的事情。
状态估计的这种用法称为参数估计。
(7)通过状态估计程序的离线模拟试验，可以确定电力系统合理的数据收集与传送系统。
即确定合适的测点数量及其合理分布，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，既能保证数据的质量而又降低整个数据量测——传送——处理系统的投资。
图1 电力系统中数据量测——传送——处理系统工作示意图3 电力系统状态估计的研究现状状态估计是当代电力系统能量管理系统(EMS)的重要组成部分，尤其在电力市场环境中发挥更重要的作用。
状态估计问题的提出激发了许多学者的研究兴趣，他们以数学、控制理论和其它新理论为指导，根据当时的计算机软件和硬件条件，结合电力系统的特点，在理论方面进行了大量研究。
同时，以实用状态估计软件为目标，针对实际工程面临的问题，探索和总结出许多可行的宝贵经验。
状态估计的理论研究促进了工程应用，而状态估计软件的工程应用也推动了状态估计理论的研究和发展。
迄今为止，这两方面都取得了大量成果。
然而，状态估计领域仍有不少问题未得到妥善解决，随着电力系统规模的不断扩大，电力工业管理体制向市场化迈进，对状态估计有了新要求，各种新技术和新理论不断涌现，为解决状态估计的某些问题提供了可能。
电力系统状态估计算法可以分为两大类型：一种是高斯型最小二乘法的总体算法，一种是卡尔曼逐次算法[1,2,3]。
1970年许怀丕（F.C.schwePPe)等人最早提出电力系统最小二乘状态估计法，是最基本的算法。
其特点是收敛性能好，估计质量高。
然而由于这种算法的计算量和使用内存量都比较大，难以用于大型电力系统的实时计算中。
吸取潮流计算经验而建立的快速P—Q分解算法和保留非线性的P—Q算法，兼顾了计算速度和收敛性，使用内存和对各种量测量的适应性等方面的优点，可以看成是基本加权最小二乘法的实用形式。
美国电力公司(AEP)和道柏思(J.F.DOPAZO)等人提出的量测量变换状态估计算法也属于最小二乘法的总体算法。
其特点是仅用支路潮流量测值，计算速度快、使用内存少和程序简单，虽然难以处理节点注入型量测量，但并不妨碍其实用性。
此法在1975年就投入了运行，积累了丰富的运行经验。
另外，线性规划和非线性规划方法也在电力系统状态估计中得到应用。
和最小二乘法相比，此法的计算速度慢，但其受不良数据的影响较小。
拉森(rson)和迪波斯(A.S.Debs)等人在美国邦那维尔电力系统最早开展了卡尔曼逐次型状态估计算法的研究，由于电力系统状态量的维数较高，不得不采用对角化的状态估计误差协方差矩阵，这样虽有节约内存和提高计算速度等方面的优点，却因此降低了收敛性能和估计质量，妨碍了实用性。
对于大系统，为了提高状态估计的计算速度，又提出了分区协调算法，即两级状态估计法。
此法目前尚处于研究阶段。
状态估计理论应用于电网实时监控系统始于70年代，据美国电机电子工程协会统计，至1978年6月将状态估计投入电网实时应用的全世界有n个电网。
我国最早在电网监控系统中实现状态估计的是京津唐电网，1979年就开始应用状态估计对系统运行进行监视。
目前，状态估计功能在国内外电网中应用较好的是欧美的一些发达国家，美洲的美国、加拿大，欧洲的大部分国家应用规模和水平都比较高。
4 电力系统状态估计遇到的问题4.1 配电系统状态估计问题为了有效监控配电系统的安全经济运行, 配电调度中心要求了解配电网络的实时信息, 需要进行配电系统状态估计。
配电系统与输电系统有很大区别[6,7]，配电系统三相负荷不平衡配有大量电流量测实时量测少，需由历史统计负荷数据产生大量伪量测配电网络中闭合回路少，因此配电系统状态估计有些特殊问题需要研究。
在模型方面，一般采用三相三线或三相四线制潮流模型。
由于有线路电流量测，三相分析中相与相之间存在藕合，不能用拓扑可观测性分析方法，必须用数值可观测性分析方法，用基尔霍夫电流定律列出节点电流平衡的量测方程。
规划用的配电网络简化模型不完全适于配电网络状态估计，需要考虑负荷模型等因素。
配电系统状态估计的实用化还要进一步研究[8,9]。