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1、Seediscussions,stats,andauthorprofilesforthispublicationat:https://www.researchgate.net/publication/290885132WeightfunctionbasedpowersystemstateestimationalgorithmArticle·April1999CITATIONSREADS12184authors,including:YushengXueStateGridElectricPowerResearchInstitute326PUBLICATIONS3,219CITATIONSSE
2、EPROFILEAllcontentfollowingthispagewasuploadedbyYushengXueon14March2016.Theuserhasrequestedenhancementofthedownloadedfile.电力系统自动化321999年4月AutomationofElectricPowerSystems第23卷第8期基于权函数的电力系统状态估计算法李碧君薛禹胜顾锦汶韩祯祥(浙江大学310027杭州)(电力自动化研究院210003南京)(浙江大学310027杭州)摘要提出基于权函数的电力系统状态估计算法,该方法较好地综合了加权最小二乘法(WLS)和加权最
3、小绝对值(WLAV)两种估计方法的优点,仅需对应用广泛的WLS软件作很少的修改即可实现该算法。在求解迭代过程中,以残差变化量作为加速因子,修正权函数,减少了迭代次数,加快了算法的计算速度。用IEEE30和IEEE118节点系统验证了此方法的优越性。关键词电力系统状态估计算法权函数分类号TM7320引言将两者的优点综合于一体是有益的探索,追求的目标是对WLS软件进行少量的修改,略增加计算量,电力系统的实时运行和控制需要了解系统的真使之具有一定的抑制坏数据的能力。实运行工况,由于测量和传输等方面的原因,得到的生数据难免存在误差,甚至是坏数据。状态估计能在1基本算法一定程度上提高数据的精度。状
4、态估计软件是能量电力系统状态估计的量测方程是:管理系统的一个重要组成部分,紧急控制系统中也[1]z=h(x)+v(1)需要状态估计软件。其中z是m×1量测矢量;x是n×1状态矢量;加权最小二乘法(WLS)是电力系统状态估计h()是m×1非线性量测函数;当x是真值中应用最多的算法,其中面向行处理、基于二乘时,v是m×1量测误差矢量;当x是估计值Givens变换的正交变换法被认为是最好的算法之时,v是m×1量测残差矢量。一。对于严格服从正态分布的量测数据,WLS估计状态估计就是由量测值按估计准则计算状态变结果具有方差最小且无偏的统计特性,WLS的数学量,使目标函数最小。WLS估计的目标函数为
5、:模型简洁,计算方法简单,但却不具备抗御坏数据m2(估计理论上称之为粗差)的能力。状态估计中坏数J(x)=∑rivi(2)i=1据的检测与辨识问题至今尚未得到完全解决。为了其中ri是量测i的权;vi是量测i的残差。提高状态估计抑制坏数据的能力,提出了非二次估WLAV估计的目标函数为:计准则(non-quadraticcriterion)[2,3],其中加权最小mJ(x)=∑ri
6、vi
7、(3)绝对值(WLAV)估计准则是广大学者研究最多的i=1非二次估计准则之一,近来受到许多学者的关式(3)可变为:[3～5]m2注。WLAV属于L1范数估计,L1范数估计具有rivi[6]J(x)=∑(4)
8、很强的抗御坏数据的能力,在电力系统状态估计i=1
9、vi
10、中,在检测辨识坏数据和抑制坏数据方面,WLAV*ri令ri=(5)与WLS相比具有较好的性能[3,7]。求解WLAV问
11、vi
12、题的方法大多是基于线性规划和非线性规划的内点则式(4)可写成与式(2)类似的形式:m法(interiorpointmethod,缩写为IPM)[3],计算工*2J(x)=∑rivi(6)i=1作量大,较难检测、辨识并抑制杠杆量测中的坏数*式(5)中的ri是量测i的残差的函数,称为权据,不利于它的实时应用。[6,8]函数(weightfunction)。这样,借助权函数的概WLS和WLAV各有优缺点,它们估计性
13、能的念,建立了WLAV问题与WLS问题之间的联系,优劣与生数据的误差分布特性有关,研究估计算法,用求解WLS的方法求解WLAV问题,在此基础上综合两种方法的优点,这是基于权函数的电力系统1998-10-21收稿。状态估计算法的基本着眼点。从理论上讲,该算法与·学术论文与应用研究·李碧君等基于权函数的电力系统状态估计算法33用其它方法(如线性规划和非线性规划)求解差绝对值较大且两次迭代残差绝对值变化很小的量WLAV问题得到的估计结果相
