基于抗差理论的P-Q分解状态估计算法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第35卷第3期继电器Vo1．35NO．32007年2月1日RELAYFeb．1．2007基于抗差理论的P-0分解状态估计算法卢志刚，张宗伟，杨斌(燕山大学电气工程学院，河北秦皇岛066004)摘要：状态估计是能量管理系统(EMS)的重要组成部分，提高状态估计的计算精度具有重要意义，基于此，在当前状态估计计算中广泛应用的P—Q分解法的基础上，应用抗差估计理论中的极大似然型估计(M估计)，构造出一组权函数，从第二次迭代计算开始，根据每次迭代计算后各量测量残差与量测量自身之比的大小，对相应加权值进行修正，

2、使不良数据的权值越来越小，达到弱化不良数据对后续迭代过程影响的目的。最后，以某地区的220kV电网为实际背景，通过Matlab编程仿真，与P，Q分解的估计数据相比较，证明该改进方法简单实用，并在提高状态估计的估计精度和自动弱化不良数据影响上有很好的效果。关键词：状态估计；P—Q分解；抗差；电力系统P-QdecoupiedstateestimationalgorithmbasedonrobusttheoryLUZhi—gang，ZHANGZong—wei，YANGBin(SchoolofElectricalEngineering，YanshanUn

3、iversity，Qinhuangdao066004，China)Abstract：SateestimationisanimportantpartofEMS．ithasimportantsenseinadvancingthecalculationprecisionofstateestimation．BasedonthewidelyemployedP—Qdecoupledstateestimationmethod，andM—estimationinrobusttheory，asetofweightfunctionisconformed，andthe

4、ntheweightvalueiscorrectedreferingtotheratiobetweenmeasurement’Sresidualandmeasurementfromthesecondcalculation．Thereforetheweightvalueofthebaddataislessandless，andthebaddata’Seffecttoaftercalculationisweakened、Finally，takingonearea’S220kVpowernetworkasrealbackgroundanddoingsi

5、mulationexperimentusingMatlab，itisprovedthatthenewmethodissimpleandpractical，andhasagoodeffectinadvancingcalculationprecisionofstateestimationandweakeningthebaddata’Sefect、Keywords：stateestimation：P—Qdecoupled：robust；powersystem中图分类号：TM7l1文献标识码：A文章编号：1003—4897(2007)03—0020—05

6、本文将应用抗差估计理论的思想，在现有P-00引言分解法的基础上，构造权函数对加权值作一些处随着电力系统的迅速发展，自动化水平的不断理，并以河北秦皇岛市220kV主网为实际背景，提高，为了保证电力系统运行的安全性和经济性，用改进算法作仿真算例分析，验证其实用效果。能快速、准确地掌握电力系统的运行状态就显得尤1改进P-0快速分解法为重要，而电力系统状态估计作为一种根据冗余量测量求解整个系统运行状态量的方法，自20世纪1．1P-0快速分解法⋯7O年代被提出以来，就日益受到人们的重视”。由于电力系统的有功与电压模值、无功与电压其中，状态估计算法是状态估计

7、程序的核心部相角之间联系很弱，因此可以把状态向量分解成电分，它的选择对整个状态估计程序的性能有很大影压模值与电压相角两部分，即X=10I，于是量响。目前的状态估计算法有很多，除了基本加权最测量向量也要作相应的变换z=【Z，Zr]，其中Z小二乘法、P-Q快速分解法、正交变换法、混合算表示有功量测，Z表示无功、电压模值量测。法、HachtelS算法以及非二次估计准则外，人们还在此基础上进行了很多其它的研究(参见文献于是非线性测量方程Z=h(x)+V，可写成式[3]～[7])。但在工程实践中广泛应用的仍然是基f1)形式，V为量测误差向量。本加权最小二乘

8、法和P—Q分解法。维普资讯http://www.cqvip.com卢志刚，等基f抗差理论的P—Q分解状态估计算法一21一具体做法如下：以