已辨識的壞數(shù)據(jù)及錯誤參數(shù)集，由（17)可得總體誤差如下：
[0074]
(25)
[00巧]假設(shè)擬對可疑量測或參數(shù)j進(jìn)行檢測，定義集合
[0076]
(26)
[0077] 則相應(yīng)的總體誤差為：
[0078]
(27)
[0079] 定義總體誤差下降指標(biāo)W衡量可疑量測或參數(shù)j的可疑度，即
[0080]
(28)
[0081] 當(dāng)j對應(yīng)于量測或參數(shù)時，則式（28)等于對應(yīng)正則化殘差或正則化拉格郞日乘 子的平方，實用中一般W大于3的正則化殘差或正則化拉格郞日乘子作為判斷不良數(shù)據(jù)或 參數(shù)錯誤的依據(jù)，故一般W大于9的總體誤差下降量作為判斷不良數(shù)據(jù)或參數(shù)錯誤的依 據(jù)。
[0082] 本步驟為該發(fā)明的關(guān)鍵。通過對電力系統(tǒng)狀態(tài)估計的量測模型進(jìn)行分解，可將傳 統(tǒng)的包含量測錯誤和參數(shù)錯誤的加權(quán)最小二乘估計轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題求解。然后定義總體誤 差下降指標(biāo)作為衡量參數(shù)或者量測是否錯誤的依據(jù)，實際應(yīng)用過程中，對于單一運行斷面 而言，存在大于9的總體誤差下降量時，即可判斷有不良數(shù)據(jù)或參數(shù)錯誤存在。將多個量測 斷面和上述總體誤差下降指標(biāo)結(jié)合起來，顯然如果存在參數(shù)錯誤，則參數(shù)錯誤將對所有量 測斷面的總體誤差產(chǎn)生影響，從而使得相應(yīng)的總體誤差下降指標(biāo)變大。而對于不良數(shù)據(jù)，其 總體誤差下降指標(biāo)則與斷面數(shù)無關(guān)。因此，采用多個量測斷面進(jìn)行聯(lián)合參數(shù)辨識有利于正 確辨識參數(shù)錯誤。
[0083] 當(dāng)給定N個量測斷面，則每個量測斷面的量測殘差向量可描述為：
[0084]
(30) 陽0財其中，
[0086] i量測斷面編號；
[0087]N量測斷面數(shù)；
[00蝴 Z'斷面i的量測向量；
[0089]hi(x\P。）對應(yīng)于量測斷面i的量測方程；
[0090] 量測斷面i的狀態(tài)向量，包括各節(jié)點的電壓幅值及相位；
[0091] "1量測斷面i的不良數(shù)據(jù)向量；
[0092] 量測斷面i的殘差向量。 陽〇9引定義向量：
[0094] (31)
[0095] 當(dāng)存在參數(shù)錯誤，則參數(shù)錯誤將對所有量測斷面的總體誤差產(chǎn)生影響，從而使得 相應(yīng)的總體誤差下降指標(biāo)變大；而對于不良數(shù)據(jù)，其總體誤差下降指標(biāo)則與斷面數(shù)無關(guān)； 采用多個量測斷面進(jìn)行聯(lián)合參數(shù)辨識參數(shù)錯誤，當(dāng)總體誤差下降指標(biāo)變大時，判斷為存在 參數(shù)錯誤，否則認(rèn)為為不良數(shù)據(jù)?；谑剑?0)及（31)的多斷面聯(lián)合參數(shù)與不良數(shù)據(jù)協(xié)同 辨識方法與基于單一斷面的參數(shù)與不良數(shù)據(jù)協(xié)同辨識方法相似。
[0096] 在5)多斷面聯(lián)合參數(shù)估計時，基于加權(quán)最小二乘法將待估計參數(shù)增廣為參數(shù)狀 態(tài)量，利用增廣狀態(tài)估計實現(xiàn)參數(shù)估計；
[0097] 電力系統(tǒng)的量測方程如下：
[0098] Zt=h(x"p)+Vt
[0099]式中：
[0100] Xt-t時刻的n維狀態(tài)矢量 陽101]p-k維擬估計參數(shù)矢量 [0102] Zt-t時刻的m維量測矢量 陽103]Vt-t時刻的m維量測誤差矢量
[0104] h(Xt，p)-m維非線性量測函數(shù)矢量，表達(dá)了量測真值與參數(shù)矢量及狀態(tài)矢量的相 互關(guān)系；
[0105] 對T個斷面進(jìn)行聯(lián)合估計，則參數(shù)估計問題的狀態(tài)向量如下： 陽106] [Xi,而，…種，p]T陽107]量測向量如下； 陽 10引[Zi,Z2，''.Zt]t
[0109] 參數(shù)估計采用正交變換法求解。
[0110] 基于擴展最小二乘估計原理的多斷面聯(lián)合參數(shù)估計方法雖然計算量較大，但估計 精度相對較高，比較適合于離線應(yīng)用。由于參數(shù)估計在線應(yīng)用的意義并不大，相反估計精度 的重要性很高，故采用多斷面聯(lián)合參數(shù)估計方法進(jìn)行參數(shù)估計。
[0111] 對于一般的狀態(tài)估計問題，參數(shù)矢量P為已知值，目的是根據(jù)t時刻的量測向量Zt 求取t時刻狀態(tài)矢量Xt的最優(yōu)估計。由于狀態(tài)估計過程中參數(shù)矢量P為已知值，從而使得 各斷面的估計問題完全解禪。
[0112] 對于參數(shù)估計問題，參數(shù)矢量P不再作為已知值，而是作為增廣的狀態(tài)矢量加入 到狀態(tài)估計問題中。顯然，參數(shù)估計問題增加了狀態(tài)矢量的維數(shù)，而量測的數(shù)量卻沒有變 化，若狀態(tài)估計問題不可觀測，或者雖然可W觀測，但沒有任何的冗余度，則參數(shù)估計問題 肯定不可觀測。因此，只有在系統(tǒng)的量測配置滿足可觀測性要求，并有適當(dāng)冗余度的條件 下，才有可能進(jìn)行參數(shù)估計。
[0113] 增大聯(lián)合估計斷面數(shù)T有利于改善參數(shù)估計問題的可觀測性，提高量測冗余度， 從而提高參數(shù)估計的精度。
[0114] 由于多斷面聯(lián)合參數(shù)估計的計算規(guī)模遠(yuǎn)大于狀態(tài)估計，正交變換的稀疏矩陣處理 技術(shù)是算法執(zhí)行效率的關(guān)鍵。
[0115] 除上述實施例外，本發(fā)明還可W有其他實施方式。凡采用等同替換或等效變換形 成的技術(shù)方案，均落在本發(fā)明要求的保護(hù)范圍。
【主權(quán)項】
1. 一種電網(wǎng)不良數(shù)據(jù)辨識與估計方法，其特征在于包括以下步驟： 1) 讀入電網(wǎng)模型和多個量測斷面；讀入電網(wǎng)模型，并自動進(jìn)行拓?fù)浞治?，生成計算?的電網(wǎng)模型；同時讀入多個歷史量測斷面的量測數(shù)據(jù)，用于后續(xù)計算； 2) 對量測斷面逐一進(jìn)行狀態(tài)估計；根據(jù)讀入的電網(wǎng)模型和量測數(shù)據(jù)，對每一個運行斷 面進(jìn)行常規(guī)狀態(tài)估計計算，計算每個斷面的量測合格率，量測合格率低于設(shè)定值的斷面不 再參與后面的參數(shù)辨識與估計計算，量測合格率高于設(shè)定值的斷面參與參數(shù)辨識與估計計 算； 3) 可疑參數(shù)和量測檢測，以相關(guān)量測的總體誤差作為衡量參數(shù)或量測可疑度的指標(biāo)； 每次檢測可疑參數(shù)時取最大加權(quán)量測殘差的平方作為閾值，當(dāng)相關(guān)量測總體誤差小于該閾 值時，認(rèn)為參數(shù)或量測可信；當(dāng)相關(guān)量測總體誤差大于該閾值時，認(rèn)為該參數(shù)或量測可疑， 將其歸入可疑參數(shù)或量測集；在下一步驟中，只對可疑參數(shù)或量測集中的參數(shù)進(jìn)行辨識； 4) 基于多斷面和總體誤差下降指標(biāo)的參數(shù)或量測錯誤協(xié)同辨識；對可疑參數(shù)或量測 集中的參數(shù)進(jìn)行辨識時，采用多個量測斷面進(jìn)行聯(lián)合參數(shù)辨識；以總體誤差下降指標(biāo)作為 衡量參數(shù)或者量測是否錯誤的依據(jù)，若可疑參數(shù)或量測的總體誤差下降指標(biāo)大于9,則判斷 為錯誤參數(shù)或不良數(shù)據(jù)； 5) 多斷面聯(lián)合參數(shù)估計；采用多斷面聯(lián)合和加權(quán)最小二乘法將待估計參數(shù)增廣為參 數(shù)狀態(tài)量，并利用步驟2)中得到的量測合格率高的各個量測斷面和每個斷面量測的估計 值，來實現(xiàn)參數(shù)估計。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的電網(wǎng)不良數(shù)據(jù)辨識與估計方法，其特征是：所述參數(shù)包括線 路參數(shù)及變壓器參數(shù)；線路參數(shù)包括串聯(lián)電阻、串聯(lián)電抗和并聯(lián)電納；變壓器參數(shù)包括激 磁電導(dǎo)、激磁電納、串聯(lián)電阻、串聯(lián)電抗和變比。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種電網(wǎng)不良數(shù)據(jù)辨識與估計方法，包括以下步驟：讀入電網(wǎng)模型和多個量測斷面；對量測斷面逐個進(jìn)行狀態(tài)估計；可疑參數(shù)或量測檢測；參數(shù)或量測錯誤協(xié)同辨識；參數(shù)估計。本發(fā)明提出了一種基于總體誤差下降指標(biāo)的新方法，不但可以實現(xiàn)單個量測錯誤或參數(shù)錯誤情況下的有效辨識與估計，而且可以在多個量測錯誤和參數(shù)錯誤同時存在的情況下，高效、精準(zhǔn)地實現(xiàn)量測錯誤和參數(shù)錯誤的協(xié)同辨識，過程無需反復(fù)迭代，降低了計算量，提高了參數(shù)辨識與估計的效率和準(zhǔn)確度。<!-- 2 -->
【IPC分類】G06F17/50
【公開號】CN105183938
【申請?zhí)枴緾N201510424728
【發(fā)明人】盧敏, 黃斌, 陳利躍, 孫柯, 盧冰, 錢海峰, 楊力強, 蔣水中, 徐軍岳, 沃建棟, 余亮, 陳家乾, 呂育青
【申請人】國家電網(wǎng)公司, 國網(wǎng)浙江省電力公司, 國網(wǎng)浙江省電力公司湖州供電公司
【公開日】2015年12月23日
【申請日】2015年7月17日