基于多預測-校正內(nèi)點法的wlav抗差狀態(tài)估計方法
【專利摘要】基于多預測-校正內(nèi)點法的WLAV抗差狀態(tài)估計方法，涉及一種電力系統(tǒng)運行和控制方法。狀態(tài)估計采用加權最小二乘狀態(tài)估計，估計精度難于進一步提高。本發(fā)明包括以下步驟：1）獲取電力系統(tǒng)參數(shù)；2）獲取檢測數(shù)據(jù)；3）初始化；4）申請各量測量海森矩陣內(nèi)存空間并求解；5）計算對偶間隙CGap=αTl+βTu，判斷是否滿足CGap＜ε或K＜Kmax；6）預測步：設置擾動因子μ＝0，根據(jù)公式進行預測，求出仿射方向；7）校正步；8）判斷校正次數(shù)計數(shù)器t＜4;9）對方程求解，得到Δλco，并校正；10）計算新的迭代步長若大于原步長，按公式Δλnew＝Δλaf+ωΔλco進行更新，t＝t+1，并執(zhí)行步驟8)；否則，迭代計算器K＝K+1，并執(zhí)行步驟5)。本技術方案減少迭代次數(shù)，提高處理速度；進一步提高算法的收斂特性。
【專利說明】基于多預測-校正內(nèi)點法的WLAV抗差狀態(tài)估計方法

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種電力系統(tǒng)運行和控制方法。

【背景技術】
[0002] 隨著西電東送的實施、電力市場的迅速推行，特高壓、遠距離、交直流混合輸電技 術在我國電網(wǎng)中的發(fā)展迅速，電力系統(tǒng)調(diào)度中心自動化水平也需要逐步提高。狀態(tài)估計作 為現(xiàn)代能量管理系統(tǒng)（EMS)的核心與基石，通過對數(shù)據(jù)采集監(jiān)控（SCADA)系統(tǒng)傳送的量測 數(shù)據(jù)進行實時處理，可大幅度提高電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)精度。傳統(tǒng)的基于最小二乘法及由最小二 乘法派生出的快速解耦法狀態(tài)估計程序在現(xiàn)場已有多年實際運行經(jīng)驗。然而由于最小二乘 法是對服從高斯分布樣本的最優(yōu)估計，而實際SCADA中可能存在誤差較大的不良數(shù)據(jù)，這 些不良數(shù)據(jù)不服從高斯分布。因此，傳統(tǒng)狀態(tài)采用加權最小二乘狀態(tài)估計精度難于進一步 提尚。
[0003] 針對狀態(tài)估計中如何抑制不良數(shù)據(jù)影響的問題，國內(nèi)外學者提出了大量解決方 法，主要包括以下2個方面：一是尋求新的不良數(shù)據(jù)辨識方法，將其從有效量測系統(tǒng)中剔 除；二是提出新的抗差估計器。當SCADA中存在不良杠桿量測或多個強相關的不良數(shù)據(jù)時， 很難完全辨識出來，而抗差估計無需不良數(shù)據(jù)檢測，能夠有效抑制不良數(shù)據(jù)的影響。其中， WLAV狀態(tài)估計由于能夠保證多個量測殘差為〇,從而有效利用正確的量測值摒棄不良數(shù) 據(jù)，近年來受到多者學者的關注。Irving及Owen最早將WLAV引入電力系統(tǒng)狀態(tài)估計，他們 將WLAV轉(zhuǎn)化為線性規(guī)劃進行求解。Kotiuga與Vidyasagar認為，WLAV估計的本質(zhì)是量測 集的插值，故具有一定的排除不良數(shù)據(jù)能力。韋化提出基于原-對偶內(nèi)點法（primal-dual interior point method，PDIPM)的WLAV狀態(tài)估計，該方法具有較好的數(shù)值穩(wěn)定性，但存在 迭代次數(shù)偏多的缺點。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明要解決的技術問題和提出的技術任務是對現(xiàn)有技術方案進行完善與改進， 提供基于多預測-校正內(nèi)點法的WLAV抗差狀態(tài)估計方法，達到抑制狀態(tài)估計中不良數(shù)據(jù)影 響、并提高處理速度的目的。為此，本發(fā)明采取以下技術方案。
[0005]基于多預測-校正內(nèi)點法的WLAV抗差狀態(tài)估計方法，其特征在于包括以下步驟： [0006] 1)獲取電力系統(tǒng)參數(shù)，包括：母線編號、基于多預測-校正內(nèi)點法的WLAV抗差狀態(tài) 估計方法、補償電容、輸電線路的支路號、首端節(jié)點和末端節(jié)點編號、串聯(lián)電阻、串聯(lián)電抗、 并聯(lián)電導、并聯(lián)電納、變壓器變比和阻抗；
[0007] 2)獲取檢測數(shù)據(jù)，包括電壓幅值、發(fā)電機有功功率、發(fā)電機無功功率、負荷有功功 率、負荷無功功率、線路首端有功功率、線路首端無功功率、線路末端有功功率以及線路末 端無功功率；
[0005] 3)初始化，包括：對狀態(tài)量設置初值（直角坐標系）、對拉格朗日乘子和罰因子設 置初值、節(jié)點次序優(yōu)化、形成節(jié)點導納矩陣、恢復迭代計算器K = 1，設置最大迭代次數(shù)Kmax， 設置收斂精度要求ε ;
[0009] 4 )申請各量測量海森矩陣內(nèi)存空間并求解；
[0010] 5)計算對偶間隙Qap= α τ1+ β Tu，判斷是否滿足Ccap < ε或κ < Κ_，若是，則輸出 計算結(jié)果，退出循環(huán)；若否，則執(zhí)行步驟6);
[0011] 6)預測步：設置擾動因子μ = 0,根據(jù)以下公式進行預測，求出仿射方向：
[0012]

【權利要求】
1.基于多預測-校正內(nèi)點法的WLAV抗差狀態(tài)估計方法，其特征在于包括以下步驟： 1) 獲取電力系統(tǒng)參數(shù)，包括：母線編號、基于多預測-校正內(nèi)點法的WLAV抗差狀態(tài)估 計方法、補償電容、輸電線路的支路號、首端節(jié)點和末端節(jié)點編號、串聯(lián)電阻、串聯(lián)電抗、并 聯(lián)電導、并聯(lián)電納、變壓器變比和阻抗； 2) 獲取檢測數(shù)據(jù)，包括電壓幅值、發(fā)電機有功功率、發(fā)電機無功功率、負荷有功功率、負 荷無功功率、線路首端有功功率、線路首端無功功率、線路末端有功功率以及線路末端無功 功率； 3) 初始化，包括：對狀態(tài)量設置初值（直角坐標系）、對拉格朗日乘子和罰因子設置初 值、節(jié)點次序優(yōu)化、形成節(jié)點導納矩陣、恢復迭代計算器K = 1，設置最大迭代次數(shù)Kmax，設置 最大校正次數(shù)tmax，設置收斂精度要求ε ; 4) 申請各量測量海森矩陣內(nèi)存空間并求解； 5) 計算對偶間隙Ceap，判斷是否滿足Ceap< ε，若是，則輸出計算結(jié)果，退出循環(huán)；若否， 則執(zhí)行步驟6); 6) 預測步：設置擾動因子μ = 0,根據(jù)以下公式進行預測，求出仿射方向：
式中：x為狀態(tài)量，包含節(jié)點電壓幅值和相角；1、u為松弛變量，即原變量；y、α、β為 拉格朗日乘子，即對偶變量；Δχ、Ay、Aw、Δ1、Διι、Δ α、Δ β分別為x、y、w、1、u、α、 β的修正量；Vxh(x)為h(x)的雅可比矩陣，
的海森矩陣，μ為擾動因 子，L = diag d，...，lm)、U = diag (?，…，um)，A = diag ( a i，…，a m)、B = diag ( β !，… ，βπ)，e= [1，···，1]τ，
；利用阻尼牛頓法對
求 解，由
，式解出Λ λ，并對原、對偶變量進行修正：A(k+1)= λ (k)+a Λ λ，α為迭代步長，其大小確定如下：
計算仿射方向的互補間隙： Cgapaf = (α+α*Δ α3?)τ(1+α*Δ13?) + (β + α*Δ ^af)T(u+a*Auaf) 動態(tài)估計中心參數(shù)： μ =min{(Cgapaf/Cgap)3,0. l}Cgap/2m 7) 校正步，設置校正次數(shù)計數(shù)器t = 1 ; 8) 判斷校正次數(shù)計數(shù)器t〈ttmax，若是，則執(zhí)行步驟9);若否，則執(zhí)行步驟5); 9) 對
方程進行求解，得到△ λ。。，并采用動態(tài)選擇校正方向在 總的牛頓方向中所占的權重，即Λ λ Mw = Λ λ af+co Λ λ。。；采用2階段法對權重進行搜索， 艮Ρ :第1階段，在[αρα d，1]中進行線性搜索，并允許在原、對偶空間尋找不同的最優(yōu)權重； 在確定高效的最優(yōu)權值搜索子區(qū)間后，第2階段在該子區(qū)間里找到最優(yōu)的權值發(fā)，與階段1 類似，在子區(qū)間進行線性搜索，最終找到最優(yōu)的<和< ; 10) 計算新的迭代步長<、《；，若< 大于原步長，按公式Λλ_ = Λ λ3?+ω Λ λ。。進行更新，校正次數(shù)計數(shù)器t = t+1，并執(zhí)行步驟8);否貝U，迭代計算器Κ = Κ+1，并執(zhí)行步驟5)。
2. 根據(jù)權利要求1所述的基于多預測-校正內(nèi)點法的WLAV抗差狀態(tài)估計方法，其特征 在于：t_=4。
3. 根據(jù)權利要求1所述的基于多預測-校正內(nèi)點法的WLAV抗差狀態(tài)估計方法，其特征 在于：對偶間隙Ceap計算公式為α τ1+βτιι。
4. 根據(jù)權利要求1所述的基于多預測-校正內(nèi)點法的WLAV抗差狀態(tài)估計方法，其特征 在于：在第6步預測步時，首先對 L (X，y，1，u，α，β ) = cT (1+u) _yT [z_h (X) +l_u] - α τ1- β Tu 按照KKT條件進行求導，得：
【文檔編號】G06F19/00GK104252571SQ201310265527
【公開日】2014年12月31日 申請日期:2013年6月28日 優(yōu)先權日:2013年6月28日
【發(fā)明者】孫維真, 王超, 倪秋龍, 葉琳, 占震濱, 衛(wèi)志農(nóng), 孫國強 申請人:國家電網(wǎng)公司, 浙江省電力公司, 河海大學