SCADA混合量测状态估计及不良数据检测方法

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1、第38卷第4期四川电力技术V01．38。No．42015年8月SichuanElectricPowerTechnologyAug．。2015基于PMU／SCADA混合量测状态估计及不良数据检测方法许勇(西南交通大学电气工程学院，四川成都610031)摘要：充分利用PMU量测及SCADA量测值，讨论并发展了一种基于PMU／SCADA混合量测的电力系统状态估计及不良数据检测方法。首先利用快速分解状态估计得到估计结果，再将状态估计结果和PMU量测值进行二次线性状态估计。同时利用二次线性状态估计更新残差协方差矩阵的方式来对SCADA量测量中的关键量测量是否存在不良数据进行检测。最

2、后采用IEEE30节点系统验证了该方法的有效性。关键词：电力系统；相量测量单元；混合状态估计；TV良数据检测Abstract：AnewstateestimationmethodforbaddatadetectionandidentificationbasedonPMU／SCADAhybridmeasurementispresentedbymakingfulluseofPMUandSCADAmeasurements．Atfirst，therapiddecompositionstateestimationisdoneontheconditionoftakingnodessta

3、tusvaluesmeasuredbySCADA，andthenthelinearstateestimationisdonewithbothstateestimationresultsandPMUmeasurements．Meanwhile，whetherthereisbaddataornotincriticalmeasurementsinSCADAisdetectedandidentifiedbyusingthesecondlinearstateestimationtoupdatetheresidualcovariancematrix．Finallytheeffec—t

4、ivenessofthemodelisverifiedbythenumericalcalculationresultsofIEEE一30bussystem．Keywords：powersystem；phasormeasurementunit(PMU)；hybridstateestimation；baddatadetection中图分类号：TM7文献标志码：A文章编号：1003—6954(2015)04—0051—05可以提高状态估计的精度、缩短估计运行时间，又能0引言很好地满足电力系统实时性的要求。评价一种状态估计算法是否优良，不仅要保证电力系统状态估计(stateest

5、imator)是电力调度该算法能够高效快速地估计出电力系统中状态量的中心能量管理系统(energymanagementsystem，值，同时具备一定的不良数据处理能力，以确保状态EMS)非常重要的组成部分，更是电网安全评估、预估计结果的准确性。首先对混合量测电力系统状态防控制和运行分析等各种高级应用的基础J。其估计算法进一步探讨，并提出了一种对SCADA量基本原理是根据量测数据的冗余度，按照最佳估计测量中的关键量测量出现不良数据的检测方法，最准则对生数据进行相关处理，使得量测数据更好的后，通过实验验证了该方法的有效性。接近真实值。近年来，同步相量测量单元(phasorme

6、asure—1混合量测线性状态估计算法mentunit，PMU)相对于数据监控及采集系统(SCA-DA)能对测量节点提供更高精度的相量测量。但是1．1非线性状态估计模型PMU量测装置成本较高，不能在短时间内将SCADA快速解耦状态估计算法是将加权最小二乘法进行完全取代，这将会与SCADA长期共存J，因此，将了改进，其量测量是通过SCADA获取，其数学模型为SCADA和PMU量测相结合进行混合状态估计是一z种比较理想的方法。目前相关研究已经取得了一定的成果J，文献[7]提出了二次状态估计的思想，式中：和分别为电压幅值和电压相角的量测数这对提高状态估计的精度有明显提高，但是耗

7、时较据；。和，分别为电压幅值和电压相角的量测误差。长，通过对非线性状态估计进行优化的方法，这样既由于在电网中电压幅值主要受无功功率Q·5l·第38卷第4期四川I电力技术Vo1．38。No．42015年8月SichuanElectricPowerTechnologyAug．。2015的影响，节点相角0主要受有功功率P的影响，因[]以及由PMU支路电流相量量测此，z。主要是支路有功功率或有功注入量测量，z[，，]。主要是支路无功功率或无功注人量测量。由于雅可比矩阵高度稀疏，且与系统拓扑及参同样地，雅可比矩阵可改写为数无关，从而大大