加权最小二乘法状态估计框图

第七章 EMS能量管理系统
3。 电力系统加权最小二乘法状态估计求解 电力系统加权最小二乘法状态估计：
ˆ )] [z h(x ˆ] 求J ( X )达到最小值的矩阵向量 [x
T 1
ˆ )] R J ( X ) [z h(x
h( x ) 得 0 ˆ x x
J ( x) 令 x
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（三）最小二乘估计法 对于某个状态x的真值进行测量时， 一般都使仪表的测量值z与x之间是函数 关系，即z＝h（x）。任何仪表都有误 差，设此误差为v，那么测量值z与x之间 的关系为： z＝h（x）＋v
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（三）最小二乘估计法 最小二乘估计状态变量的估计值，对 应的估计值与测量值z之间的误差平方最 小。
量的角度有关；
无功功率主要受各节点电压幅值影响。 将雅可比矩阵进行简化。
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（五）不良数据的辨识
电力系统中测量系统的标准误差 σ大约为正常测量范围的0.5～2%， 因此误差大于±3σ的测量值就可称 为不良数据，实用中通常把误差达 到±（6～7）σ以上的数据称为不良 数据。
l＝1
l=l+1
计算H(x(l)),h(x(l)) 计算HTR-1H 计算HTR-1[z-h(x(l))] 解非线性方程7－4－15 求△x(l)及maxi|△xi|
N
Y
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4。P—Q分解法状态估计
P—Q分解法状态估计沿用稳态潮流计算
中P—Q分解法的思路：
高压系统有功功率主要与各结点电压向
T
x X Xˆ
R
V
1
ˆ ) 0 z h( X
h(x) 令 H(x) x
得
ˆ )R [z h(x ˆ )] 0 H (x
T 1
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3。 电力系统加权最小二乘法状态估计求解 在电力系统中，h（x）为非线性函数，这就需要 迭代的方法求解。先假定状态量初值为x（0），采 用泰勒级数展开的方法，经过推导可得。基本加权 最小二乘法状态估计的迭代修正公式：
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百度文库
（一）状态估计 (State Estimation) 根据SCADA提供的实时信息，给出电网内 各母线电压(幅值和相角)和功率的估计值。为 其他应用功能提供电网运行状态及参数。 遥信及遥测初检； 网络拓扑分析； 量测系统可观测性分析； 不良数据辨识； 母线负荷预报模型的维护； 变压器分接头估计； 量测误差估计等功能。
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张永健
第七章 EMS能量管理系统
一、调度自动化系统结构
厂 站
信息采集 与发送
设 备
命令 执行
信 息 传 输
信息 接收
信 息 处 理
命令 下发
人 机 联 系
调度自动化 主站系统
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SCADA/EMS/DTS一体化的分布式 调度自动化主站系统配置
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测量值
测量值修正 结构修正
状态估计的过程
前置滤波、极 限值校验等
假定（1）没有结构误差 （2）没有不良数据 （3）没有参数误差
假定的模型
求出状态估计值和残差
检测
是否有结构误差和不良数据
估计
无
有 识别 结束
确定不良数据和结构误差的位置
修正输入
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加权最小二乘法状态估计框图
输入测量信息给定初值
ij i j
Ui
X
状态变量
i
Uj
j
对变压器同样可以列出状态变量及与因变量的关系
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2。 电力系统状态估计的数学描述
量测量：
z [Pij , Qij , Pi , Qi ,Vi ]
T
状态估计的量测量主要来源： SCADA的实时数据 在量测不足之处使用预测及计划型数 据做伪量测量； 根据基尔霍夫定律得到部分必须满足 的伪量测量。
ˆ x
(l 1 )
T
ˆ Δx ˆ x
(l)
1 1 T
(l)
1
ˆ [H (x ˆ )R H(x ˆ )] H x ˆ R [z h(x ˆ )] Δx
式中，为第l次迭代状态修正向量；H为量测方程 的雅可比矩阵。
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牛顿—拉夫逊解法进行迭代修正，直到目标函数
接近于最小为止。所采用的迭代收敛判据可有
（1） （2）
max
i
ˆ x
(l ) i
x
(l ) ( l 1) ˆ ˆ J (x ) J (x ) J
式中，下标i表示向量x中分量的序号；εx、εJ收 敛标准。第一种标准最为常用，εx可取基准电压的 10－6～10－4。
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能量管理系统EMS

变电站自动化 配电管理系统（DMS） 主站SCADA功能； 自动发电控制； 经济运行功能； 网络分析功能； 调度管理和计划
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二、电力系统状态估计
SCADA系统采集的全网实时数据汇 成的实时数据库存在下列明显的缺点： （1）数据不齐全； （2）数据不精确； （3）受干扰时会出现错误数据；
i 1
RVj
2 vj
Evj2-----随机量方差
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（四）电力系统状态估计的模型及算法
1。 输电线路
ij U i ( jYc ) (G jB )(U i U j) I Pij U i2G U iU j G cos ij U iU j B sin ij Qij U i2 ( B Yc) U iU j G sin ij U iU j G cos ij
ˆ ) min ( z z ˆ )) ˆ) min ( z h( x J (x
2 i 1 i 1 k k 2
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加权最小二乘估计法 对于某些准确度较高的量测量给与较高的 k 权值。 2
ˆ ) min J (x
RVj E
ˆ )) ( z h( x
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（二）状态估计的基本原理 利用实时量测系统的冗余度来消除或减小 时变参数测量误差和自动排除随机干扰所引 起的错误数据，估计出系统运行状态。 系统中能够表征系统特性所需的最小数目 的变量称为状态变量。 系统中独立测量量的数目与系统状态变量 数目之比，称为测量系统的冗余度。 一般要求测量系统的冗余度在1.5～3.0。