配电网状态估计-80页
配电网状态估计算法综述
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。
第五章 电力系统运行的状态估计汇总
1、电力系统运行状态主要研究 （1）系统的结点电压；
（2）系统的注入功率；
（3）线路潮流计算等。 2、解决方法 列写运动状态方程。首先必须确定状态变量 及其维数。在列出方程组后，为了求解最优估计 值的需要，还应求出各量测量的导数表示式。 3、测量方法 同步矢量测量技术。一般的测量方法不行。
i 1 n 2
var z E z Ez E z
2 2
z p z dz
2
三、无偏量测条件下，仪表准确度与方差的关系
无偏量测时，方差与准确度的关系可举一误 差概率分布密度曲线加以说明。 1、正态密度分布
1 2
p z
1 2
确度就愈高。列举上述，仅仅是为了说明最小二
乘法的算法，丝毫也不能根据这种极其简单的算
例，来评定最小二乘法的真实价值。
三、加权最小二乘法估计
加权二乘法估计为
J x z j hj x
j 1 k
2
/ Rvj
式中，Rvj——zj的随机量方差，并Rvj=Evj2。 最小加权二乘法估计为
第五章 电力系统运行的状态估计
电力系统运行的状态变量应该分为两种，一 种是结构变量，另一种是运行变量。
结构变量就是常说的接线图与线路参数。
运行变量就是电力系统的运行参数，如电压、潮 流、有功功率与无功功率等。
=======基本知识点======= • 测量系统误差的随机性质 • 最小二乘法估计
• 电力系统运行状态的数学模型
一、对估计值的要求 1、估计应该是无偏的，即满足
E z hx Ev 0
电力系统中的配电网状态估计方法综述
电力系统中的配电网状态估计方法综述随着电力系统规模不断扩大和配电网电力负荷的增长，人们对配电网状态估计方法的研究和应用越来越重要。
配电网状态估计是指通过对电力系统中一些关键节点的测量值进行处理和分析，来估计整个配电网的运行状态和电力参数的一种方法。
本综述将介绍配电网状态估计的基本原理、常用方法和最新研究成果。
1. 基本原理配电网状态估计的基本原理是利用电力系统的测量数据和系统模型，在数学和计算机技术的支持下，通过解决一个无约束最优化问题来估计整个配电网的各个节点状态和电力参数。
一般来说，状态估计问题可以分为两个步骤：数据预处理和状态估计。
数据预处理包括质量控制、异常值检测和数据插补等，目的是对测量数据进行预处理，使其达到可靠性和合理性要求。
状态估计是基于处理后的数据进行估计，其中包括计算节点注入功率、构建节点注入功率矩阵、计算导纳矩阵和估计节点状态等。
2. 常用方法配电网状态估计方法多种多样，主要包括传统方法和基于机器学习的方法。
传统方法通常基于线性和非线性最小二乘法，通过求解正则方程或最小二乘问题来进行状态估计。
这些方法在计算复杂度上相对较低，在小规模配电网上得到了广泛应用。
然而，在大规模配电网中，这些传统方法往往存在计算量大、收敛速度慢等问题。
基于机器学习的配电网状态估计方法是近年来的研究热点，它通过建立配电网的数据驱动模型来进行状态估计。
这种方法可以利用大量的历史数据进行训练，并且能够处理非线性和非高斯的分布数据。
常见的机器学习方法包括人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）等。
这些方法在精度和效率方面相对较高，适用于大规模配电网状态估计问题。
3. 最新研究成果近年来，随着智能电网和物联网技术的发展，配电网状态估计研究取得了一些重要成果。
例如，基于深度学习的配电网状态估计方法在高精度和高效率方面取得了显著的进展。
深度学习算法如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等可以提取电力系统数据的空间特征和时间特征，从而提高状态估计的准确性和鲁棒性。
电力系统自动化题库
一、选择题（100题)1.下列选项中不属于配电自动化的管理子系统。
（ B ）（A）信息管理子系统（B) 电流管理子系统（C）负荷管理子系统（D) 可靠性管理子系统2.电力线路的结构分为电缆线路结构和（ A ）结构两类。
(A) 架空线路(B）光纤线路（C) 高分子材料线路（D) 杆塔线路3.重合器的动作特性一般可整定为“一快二慢”.“二快二慢” ( B ）。
(A）一快四慢（B）一快三慢(C）二快三慢(D) 三快三慢4.根据判断故障方式的不同，分段器可分为电压—时间型分段器和( D ）两类。
（A）过压脉冲计数型分段器（B) 电压—功率型分段器(C）电流—时间型分段器（D）过流脉冲计数型分段器5.配电SCADA主要由三部分组成,分别为：（A ）。
通信系统和远方终端装置。
（A) 控制主站(B) 监控显示（C）外设部分(D) 服务器6.下列变压器中效率最高的是( D )（A) S9 （B) S11 （C) S7 (D）S137.下列选项中( D ）不属于FTU的性能要求。
（A) 统计功能(B) 事故记录（C) 远程通信功能(D) 优化功能8.自动发电控制AGC功能可保证电网的（ B )（A）.电压 (B).频率 (C)。
电流（D）.功率因数9.电力系统自动化中的无功调节可保证电网的（ A )（A）.电压 (B）。
频率 (C).电流 (D).功率因数10.异步通信方式的特点之一是（ B )(A）。
设备复杂（B).设备简单（C）。
传输效率高 (D)。
时钟要求高11.电力系统状态估计的量测量主要来自( C )（A).调度人员（B)。
值班人员 (C）。
SCADA系统（D）。
主机12.配电系统少人值守变电站应具有的基本功能是（ B )（A).自动重合闸功能 (B）。
变电站综合自动化功能（C).遥控功能（D).遥信功能13.馈电线自动化系统应有（ C ）（A).无功调节功能 (B)。
有功调节功能（C)。
故障定位功能 (D）.电容器投切功能14.对频率f=50Hz的交流信号采样时，欲使采样间隔的电角度为30°,采样速率fs应为( D )(A).5f0 (B)。
基于PMU的配电网状态估计
基于PMU的配电网状态估计龙武;刘敏【摘要】配电网状态估计在了解配电网运行情况时起到至关重要的作用,向量测量单元(PMU)能为状态估计提供实时的同步数据.提出以支路电流为状态量,以PMU 采集的数据为量测量对配电网进行状态估计,并用IEEE33节点证明所提算法的有效性和可行性.【期刊名称】《贵州电力技术》【年(卷),期】2016(019)004【总页数】4页(P62-65)【关键词】支路电流;PMU;加权最小二乘法;状态估计【作者】龙武;刘敏【作者单位】贵州大学电气工程学院,贵州贵阳550025;贵州大学电气工程学院,贵州贵阳550025【正文语种】中文【中图分类】TM7随着社会的不断发展，需要对配电网的状态有更精确的了解，同时，实时性也变得越来越重要。
以前配电网的状态估计是用一相代替三相进行电力系统状态估计或是在没有使用PMU条件下的状态估计，采用这两种方式的状态估计是不准确的。
所以本文提出在配电网中使用PMU量测装置，将PMU提供的数据作为量测量对系统进行状态估计。
状态估计方法有智能算法[1]、加权最小二乘法[2-4]、卡尔曼滤波以及改进卡尔曼波法[4-5]、几何分析方法[6]等。
在上述文献中对配电网状态估计只是将输电网状态估计的方法稍加改造的应用，没有考虑到配电网的特殊性。
由于配电网各相的负荷和线路参数是不对称的，所以不能直接用输电网的方法，须采用三相状态估计才能配电网状态估计要求。
文献[7]提出了配电网三相状态估计方法，但是量测量较为传统，在配电网装有先进量测装置的今天，此方法就不能对量测量充分利用，就会造成资源的浪费。
文献[8]提出三相四线制台区的状态估计，此文中以各相及中性线的电压作为做状态变量，处理模型较为单一，此方法虽然解决低压农村三相四线制的配网状态估计，但对于10 kV以上三相三线的地区主干配网不能很好的变换应用。
文献[9]提出以三相支路电流极坐标为状态量的配电网三相状态估计，由于采用的是传统的量测量，所以在计算量测方程和雅克比矩阵时较为繁琐。
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。
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 )
基于等效功率变换的配电网状态估计算法
e
式中: I f s 表示计算得到的线路 lf s 上的电流幅值; V f 表示计算得到的节点 f 的电压幅值; P f s 和 Q f s 分别 表示计算得到的线路 lf s 首端有功和无功功率; W 和 e W 分别表示实际量测的权重和等效量测的权重。
5 添加零虚拟负荷量测提高数值可观性
李 建, 王心丰, 段 刚, 韩英铎
( 清华大学电机系, 北京市 100084)
摘要: 提出一种基于等效功率变换的配电网状态估计算法, 将配电网中的功率量测、 电压幅值量 测、 电流幅值量测统一变换为支路首端等效功率量测, 采用修正量测雅可比矩阵的迭代方法求解。 该方法能够利用配电网中的各种量测, 并且 P , Q 解耦迭代, 有较高的运算效率和数值稳定性, 对量 测配置也无特殊要求。 文中还提出一种通过添加零虚拟负荷量测提高数值可观性的方法, 使原本不 可估计的网络能够进行状态估计。 关键词: 状态估计; 量测变换; 配电系统; 等效功率变换 中图分类号: TM 744; TM 727. 2
节点电压幅值等效量测权重:
W
e
PV f
Pfs m = Vf Vf Qfs m Vf Vf
= =
Vf
( 17)
( 25)
Vf
Qfs =
me
W
QV f
e
3 等效量测函数
等效量测函数表示等效量测与状态变量之间的 关系, 因为将各种类型的量测都统一变换为支路首 端等效功率量测, 且取用支路首端功率作为状态量, 因此量测函数都可以线性表述。 支路首端功率等效量测函数: e hPf s = P f s ( 18) e hQ f s = Q f s 支路末端功率等效量测函数: e h P sf = - P f s
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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
中国科学院
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。
中国科学院
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
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：
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
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一、概述
SCADA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）。
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。 。
状态估计
上式可以理解成：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（2）式，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。
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估计，其特点是从理论上计算过程与不良数据的检测 辨识甚至排除一体化。这类方法有基于Huber分布的加 权对小绝对值估计等。
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东南大学电气工程系
（一）状态估计的数学描述
状态估计的量测量主要来自于SCADA的实时数据，在
量测不足之处可以使用预测及计划型数据做伪量测量。
另外，根据基尔霍夫定律可得到部分必须满足的伪量
计算出难以测量的电气量，相当于补充了量测 量。
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。
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
电力系统状态估计与潮流的区别
常规潮流计算程序的输入通常是负荷母线的注入功 率P、Q，以及电压可控母线的P、|V|值，一般是根 据给定的n个输入量测量z求解n个状态量x，而且满 足以下条件：
配电系统状态估计DSE
式中 R 1表示量测量的权重，且是对角阵，当x使得J(x)最小时：
J ( x) H T R 1 [ z h( x)] 0 x
(2-3)
H ( x)
h( x) x
叫量测Jacobian矩阵
2.DSE的基本理论
（2-3）式是个非线性方程组，不易用解析的方法直接求解，可以用 牛顿拉夫逊方法迭代求解，第 i 步迭代中，有
主要内容
配电系统状态估计(DSE)概述 DSE的基本理论 配电系统结构特点和建模 配电系统状态估计的方法 工作目标和计划
1.配电系统状态估计(DSE)概述
1.1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； 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，不可靠或者是时延的； DSE是解决上述问题一种高效的方法
得到电流相角的近似值，添加Jacobian矩阵中有关 电压/电流量测量的元素
电流相角变化大?
N Y
修正Jacobian矩阵
用Jacobian矩阵进行迭代 运算
N
已经收敛？
Y
结束
4.2主要的几种方法
4.2.2 Baran和kelley提出了一种基于支路电流 的状态估计算法。该方法以支路电流为状态变 量，通过量测变换，将各种量测变换成等值的 复电流量测，使法方程三相解耦，稍加改动， 就可应用于弱环状的配电网。该算法忽略电压 幅值量测，Gain矩阵较复杂，很大程度上限制 了它在实时数据不足的配电系统中的应用
电力系统状态估计共73页
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢！
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
电力系统状态估计
61、辍学如磨刀之石，不见其损，日 有所亏 。 62、奇文共欣赞，疑义相与析。
63、暧暧远人村，依依墟里烟，狗吠 深巷中 ，鸡鸣 桑树颠 。 64、一生复能几，倏如流电惊。 65、少无适俗韵，性本爱丘山。
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
一种配电网状态估计实用快速算法
一种配电网状态估计实用快速算法高明;徐青山;齐锐;彭依明;金田;胡剑锋【摘要】In order to solve problems of large scale of state estimation on power distribution Network and difficult solving,a kind of measurationarea decomposition method for power distribution system was proposed which divided feeders in power distribution network into several measuration areas and could realize decoupling of each area. Meanwhile,this method was able to carry on grouping and merging on huge load in the system that might further reduce difficulty in solving problems. In allusion to features of measuration,state estimation algorithm based on measuration transformation and zero injection con-straint was constructed which could fully use various measuration information andwas rapid in calculating and of good con-tingency. Example verification indicates that this method was highly effective and feasible to satisfy requirement for online real-time application of present power distribution system.%为了解决配电网状态估计规模大、求解困难的问题，提出一种配电系统量测区域分解方法，将配电网中各馈线分解成多个量测区域，使得分解后各个区域之间解耦，并且对系统中数量庞大的负荷进行分组合并，进一步降低问题求解难度。
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
现代电力系统分析-状态估计
现代电力系统分析 ----状态估计
电力系统状态估计
概述 运行状态的表征与可观察性 状态估计的模型与算法 不良数据的检测与辨识 网络拓扑结构及参数辨识
电力系统状态估计
概述 运行状态的表征与可观察性 状态估计的模型与算法 不良数据的检测与辨识 网络拓扑结构及参数辨识
Yik Qik= ei ( ei − ek ) + fi ( fi − f k ) bik + ei ( fi − f k ) − fi ( ei − ek ) gik − ( e + fi ) 2
2 i 2
θi = arctan ( fi ei )
u= e + fi
2 i 2 i
多余m-n个方程为矛盾方程，找不到常规意义上的 解，只能用拟合的方法求在某种估计意义上的解。
潮流有研究方式和实时方式两种，而 状态估计仅有实时方式
概述
静态状态估计
利用单一量测断面进行估计
状态追踪法（有时也称为动态估计）
带有预测功能的SE，实为准稳态SE 一般利用多个量测断面进行估计 可实现预防性分析和预防性控制
∂H T ( x ) −1 T −1 ∂ [ z − h( x ) ] = R [ z − h( x ) ] + H ( x ) R T ∂x ∂x T
状态估计的模型与算法
= = ( x )] 0 f ( x ) H T ( x ) R −1 [ z − h ∂f ( x ) T T −1 ∂ [ z − h( x ) ] −1 = = − ( ) ( ) H x R H x R H ( x) T T ∂x ∂x
探析智能配电网状态估计
探析智能配电网状态估计本文所介绍的新算法在预测精度和速度上均有着很好效果，将超短期负荷预测应用于配电网的状态估计中，对各个点负荷进行实时预测，以此来达到对系统中的各节点的负荷进行实时追踪。
利用指数函数对错误数据产生的影响进行控制，来对状态估计的精度进行提升。
使用配电网中所用的前推回代对计算变量中的初始幅值与相角进行计算，从而增加算法的收敛。
对于采用分布式进行电源连接，使电网透明的特点得到了应有的显现。
1 智能配电网的状态估计简介配电网即电网中使主网与用户用电相连接在一起的重要部分，智能配电网相比以往的性能更加优质，而且所具有的弹性也有较大的提升，对于自然灾害等外力所造成的破坏有着较大的抵抗力，同时有着极为强大的自愈能力。
目前，我国对于状态估计主要是应用在高压输电网中，对于使用于中低压配电网尚处于研究阶段。
伴随着国家对智能电网的推进，负荷监控以及数据采集是配电系统的重要的数据提供源，以保证配电估计有足够的数据。
配电网是与输电网有着诸多的差异，以往进行的状态估计已根本无法满足配电网进行状态估计，所以不能将输电网中的成果应用于配电系统中。
对此，有关的电力研究人员对配电网的状态估计展开了研讨，并取得了一定的成果。
现在有四种主要的状态估计方法，第一，根据最小二乘法来进行配电估计的计算方式；第二，根据人工智能以及专家系统进行配电估计的计算方式；第三，根据信息图理论进行配电估计的计算方式；第四，根据GPS电压向量测量进行配电估计的计算方式。
在这里，前三种计算方式均无法满足自愈控制对速度与精度的要求。
最后一种计算方法因需进行PMU的安装，然而PMU尚未在现实中的配电网中加以使用，所以对其发展有所制约，所以要对智能配电网研究出更加有效的状态估计的方法。
由于超短期负荷预测技术得到不断的进步，因此预测的精度也在不断提升，而且已经在实际中得到了应用。
而且自愈控制在每个采集周期都要进行一次估计，所以依据当时预测的负荷对下一时刻的节点状态量进行计算，这样更加能满足电力动态估算的算法特点。
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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。
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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。
状态估计提高了数据精度，滤掉了不良数据，还相当于补足了一些 测点，并能得到某些难以直接量测的物理量（如结点电压的相角）。
4.1 概述
4 1 3 配电网状态估计问题的数学描述 4.1.3
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配电网实时潮流问题的状态估计的输入和输出模型 配电网状态估计需要量测系统和电力网络两方面的数据和信息。
4.1 概述
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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。配电网是由变电所、配 电线路和配电变压器组成的网络结构 ，是直接面向用户的基础用电设 是直接面向用户的基础用电设 施，其运行的安全、可靠直接关系到是否能较好的满足人民日益增长 的用电要求，因此，配电网实时状态估计具有重要的实际意义。
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4.1 概述
4 1 2 配电网状态估计的用途 4.1.2 配电网状态估计的主要功能是：
（6）参数估计。如果把某些可疑或未知的参数作为状态量处理时，也 ）参数估计 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 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）通过状态估计的离线模拟试验。可以确定配电网合理的数据收集 ）通过状态估计的离线模拟试验 可以确定配电网合理的数据收集 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。
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因为在正常量测条件下，误差大于 3 的量测值出现的概率仅 为0.27% 0 27%，即几乎是不可能出现的事。因此，误差大于 即几乎是不可能出现的事 因此 误差大于 3 的量测值 就可以认为是不良数据，但实用中所采用的不良数据的界限要远远 大于 3 的标准，一般为大于 的标准 般为大于 (6 ~ 7) 以上。 以上
（2）网络结线状态s 表示网络中支路的联接关系，主要决定于开关状态。通过遥信 表示网络中支路的联接关系 主要决定于开关状态 通过遥信 或电话通知得到运行中开关状态的变化，由结线分析得到网络结线 状态（即网络模型）。 在一般状态估计模型中假设网络结线状态s是准确的，但遥信传 送的开关状态出现错误时，将引起网络结线模型错误，这时要用包 含错误的网络结线模型：
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配电网中数据量测—传送—处理系统工作示意图
4.1 概述
4 1 1 实时数据的误差和不良数据 4.1.1 量测值与真实值的差值称为量测误差
配电网量测误差来源大体可归纳为 配电网量测误差来源大体可归纳为： （1）量测器（电压互感器和电流互感器）的误差； （2）变换器的误差； ）变换器的误差
（3）模/数转换器的误差；
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（4）数据传送过程的误差（用模拟量传送时）； （5）量测和传送过程中的时间延迟（量测器有一定的时间常数，传送设 备有一定的传送速度，采样又按一定的周期扫描）； （6）运行中三相不平衡及功率因数的变化，会给单相量测和计算带来误 差。
4.1 概述
4 1 1 实时数据的误差和不良数据 4.1.1
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s c
式中，ζ--真实网络结线状态； c--网络结线错误。 网络结线错误
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：
式中 h() 是基于基尔霍夫定律建立的量测函数方程，其数目与量测 数一致 数 致，也是 也是m。 上式是最完整的量测模型，实际上针对不同的使用目的仅取其中 的一部分。
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量测值z随每次采样而变化； 量测系统信息在运行中基本不变，仅在量测系统扩张或检修时才 出现变化。
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
电力网络在状态估计中的数学描述包括网络参数和网 络结线两个方面：
（1）网络参数p 固定的参数：包括线路参数和变压器参数。线路参数用电阻、电抗和对 地电纳表示，变压器参数用电抗和变比表示（一般不必考虑电阻）。这 些参数是由实际测试或设计计算中得到的，一般在运行中是不变化的。 变化的参数 网络的某些参数 如带负荷调压变压器的变比和补偿电容 变化的参数：网络的某些参数，如带负荷调压变压器的变比和补偿电容 器的电容值在运行中是变化的。
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z z0 v b
z z0 v
式中，b--不良数据（Bad Data），它是附加到vσ上的异常大的误差。
4.1 概述
4 1 3 配电网状态估计问题的数学描述 4.1.3 1. 量测系统的数学描述
（2）量测设备的描述 包括量测设备的种类、装设地点、可用情况和仪表精度的信息。 仪表精度用量测误差方阵R表示：E[v σ v σ T]=R，它是mxm维对角阵， 各元素是：Ri=σi2。在状态估计中取量测误差方差阵的逆矩阵R-1为量 测量的加权阵。
对一个经过良好校对的量测系统来说 其误差具有正态分布的性 对一个经过良好校对的量测系统来说，其误差具有正态分布的性 质，即对应每一量测量，有量测误差标准差 σ ，在正常量测采样条件 下几乎有99.73% 99 73%量测值的误差在 3 的范围内，有 的范围内 有68%在 的范 围内。 一般来说，配电网遥测量的标准误差 σ 大约为正常量测范围的 0.5~2%
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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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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
配电网理论与应用 电 论与应
Distribution System Theory & Application
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第4讲 第 讲 配电网状态估计
何正友
2014.10.14
本讲内容
4.1概述 4 1概述 4.2配电网状态估计数学描述与算法 4 2配电网状态估计数学描述与算法 4.3基于量测变换的配电网状态估计
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4.1 概述
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
（1）量测值z 每个量测值都是有误差的，可以描述为：
式中，z0--假设的量测量的真值； 式中 假设的量测量的真值 vσ--量测误差，假设是均值为0，方差为σ2的正态分布随机矢量， 它是m维矢量。 有时量测值中还包含有不良数据，可以描述为：
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4.1 概述
4 1 2 配电网状态估计的用途 4.1.2