第二章电力系统状态估计new

间的关系为
z hxν
(2-1)
式中：z 为 m 维的测量量向量；h x 为测
量函数向量 h T x h 1 x ,h 2 x , ,h m x (2-2)
ν 为测量噪声向量，其表达式为
νTν1,ν2, ,νm
(2-3)
二．电力系统状态估计的数学描述与可观察性
量测方程式：
h(x)=
P
ij
待求状态变量，
x
=
V
i i
式中，x为状态向量，i为母线i的电压相角; Vi为
母线i的电压幅值。
如果系统结构与参数都已知，根据状态变量就 不难求出各支路的有功潮流、无功潮流及所有 节点的注入功率。
二．电力系统状态估计的数学描述与可观察性
量测方程式
即联系状态向量与测量量向量之间的函
数关系。在考虑有测量噪声时，它们之
2. 分析系统可观性
当收集到的量测量通过量测方程能够覆盖所有母 线的电压幅值和相角时，则通过状态估计可以得到这些 值，称该系统是可观测的
一．概述
由于电力系统远动装置的工作情况经常变化， 当远动信息量严重不足时，状态估计无法工作。 因此，在状态估计之前应先进行可观察性检验。 如果系统中某些部分被判定是不可观察的，无 法通过状态估计建立实时数据库，则应把它从 状态估计的计算中退出来，或用增加人工设置 的虚拟测量或称伪测量数据来使它变成可观察 的。
本章介绍电力系统的静态估计。
一．概述
二 电力系统状态估计的必要性
SCADA(Supervisory Control And Data
Acquisition)装置采集电网中的信息，并通过信息网
络将采集数据传送至能量控制中心的计算机监控系统。 所获得的数据用于一系列应用程序，包括保证系统的 经济运行及对系统发生设备或线路故障时进行安全性 评估分析，并最终构成了我们所称的能量管理系统 （EMS）。
状态估计为建立一个高质量的数据库提供数据信 息，以便于进一步实现在线潮流、安全分析及经济调 度等功能。
一．概述
实现状态估计需要的条件： 1.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。 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。冗余量测的存 在是状态估计可以实现提高数据精度的基础。
(
，
ij
V ij )
Q
ij (
，
ij
V ij )
P
i
(
，
ij
V ij )
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
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
最小二乘估计及改进 支路潮流状态估计法
四．不良数据的检测与辨识
五. 网络结线分析及网络结构辨识的基本概念
一．概述
一 常规状态估计的概念 根据可获取的量测数据估算系统内部状
态的方法。 由于随机干扰及测量误差的介入，无论是
理想的运动方程或测量方程均不能求出精确的 状态向量。只有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。
一．概述
状态估计分为动态估计和静态估计两种。
动态估计:根据运动方程以某一时刻的测量数 据作为初值进行下一个时刻状态量的估计，叫 做动态估计；
静态估计: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。
一．概述
有
网络结构处理
可观察性检验
状态估计器
不良数据检测 与辨识
无
负荷预计
实时数据库
图2-1电力系统状态估计的功能流程框图
一．概述
三 状态估计与常规潮流计算的比较
测量噪声
n节点注入量
潮流计算
n节点电压
m维测量量
估计算法
网络参数
网络参数
n节点电压
a
b
图2-2 状态估计与潮流计算的比较框图
(a)潮流计算；(b)状态估计
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。
电力系统的量测量：
P ij
Q
Fra Baidu bibliotek ij
z
P
i
Q i
V
i
式中，z为量测向量，假设维数为m；Pij为支路ij有功潮 流量测量；Qij为支路ij无功潮流量测量；Pi为母线i有功 注入功率量测量；Qi为母线i无功注入功率量测量；Vi为 母线i的电压幅值量测量。
二．电力系统状态估计的数学描述与可观察性
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。
– 开关量——断路器、隔离开关等位置信息。 – 由于通信状态定义不一致造成开关位置错误。 – 测量装置不全或种类限制。
一．概述
电力系统状态估计：对给定的系统结构及量测 配置，在量测量有误差的情况下，估计出系统 的真实状态----各母线上的电压相角与模值及各 元件上的潮流。
作用：
– 提高数据精度，去除不良数据 – 计算出难以测量的电气量，相当于补充了量测量。
一．概述
潮流计算与状态估计的区别
✓ 潮流计算方程式的数目等于未知数的数目。
而状态估计的测量向量的维数一般大于未知状 态向量的维数，即方程数的个数多于未知数的 个数。其中，测量向量可以是节点电压、节点 注入功率、线路潮流等测量量的任意组合。
✓两者求解的数学方法也不同。潮流计算一般 用牛顿-拉夫逊法求解 2 n 个非线性方程组。而 状态估计则是根据一定的估计准则，按估计理 论的方法求解方程组。