电力系统不良数据监测和辨识方法.pdf

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1、<电气开关>(2010．No．4)67文章编号：1004—289X(2010)04—0067—04电力系统不良数据监测和辨识方法王艳红，刘承志，胡春江，温蕊芳(西南交通大学电气工程学院，四川成都610031)摘要：电力系统量测数据的质量是影响电力系统状态估计效率和结果的重要因素，而量测数据中客观地存在少量不良数据，检测和辨识这些不良数据是电力系统状态估计的重要组成部分。分析了不良数据的检测方法及识别方法，采用IEEE一4、IEEE一14、IEEE一30节点系统对等效电流量测变换算法进行算例分析验证此方法的优越性。关键词：电力系统；状态估计；不良数据；检

2、测和辨识中图分类号：TM76文献标识码：BAMethodtoDetectandIdentifyBadDatainPowerSystemWANGYan—hong，LIUCheng-zhi，HUChun-jiang，删成(CollegeofElectricalEngineering，SouthwestJiaotongUniversity，Chengdu610031)Abstract：1’hequalityofthemeasureddataisoneoftheimportanthctomimpactingtheefficiencyandresultofpow

3、ersystemstateestimation．Unfortunatelybaddataalwaysexistinmeasureddataobjectively．SOthedetectionandidentifica—tionofbaddataare出eimportantcomponentsinpowersystemstateestimation．Theall￡horsresearch￡hebaddatadetec．tionmethodandidentificationmethod．Theexcellenceoftheequivalentcurrent

4、measurementtransformationalgorithmiSverifiedbynumericalexampleresuhsofIEEE-4。IEEE．14．IEEE．30．bussystem．Keywords：powersystemstate；estimation；baddata；detectionandidentification能可靠地检测出多不良数据。另一种为量测量突变检1引言测。在上一次计算结果正确、网络不变的前提下，且负荷不变的情况下，可以检测出多不良数据。电力系统状态估计自上世纪7O年代被提出以来，(1)残差方程日益受到人们的

5、重视。在电力系统的实际运行中，由作为状态估计的一部分，不良数据检测与辨识的于量测量和量测通道的误差以及可能受到的干扰，会基本思想是利用系统的冗余量测信息来检测和修正量出现各种测量误差。而我们电力系统的量测数据，通测信息，使状态估计结果更加准确。常可看作有效的量测数据和量测噪声的线性组合，通变换后的残差方程为：常情况下量测噪声为白噪声，通过一定的技术处理一r=W'v般可消除白噪声对电力系统状态估计结果的影响。但式中r=[r，ri]，=[i，口i]且有当量测数据中包含不良数据时，这些不良数据对电力W，：，一日『日JRI1日1-1日I1(1)系统状态估计结果

6、的影响是不容忽视的。因雅可比矩阵没有自然解耦特性，因此残差协方2不良数据检测差矩阵也不能自然解耦，但其内涵着解耦特性。化简后有：不良数据一般是把实时数据分为可靠数据和可疑'+BGYiBrCC；'B-BC；'Cr]R数据两个数据集。然后对可疑数据辨识，找出全部可=【-CG~l。Gr。；】疑数据，保证估计顺利进行。现有的不良数据检测方一Gci．cGc+G。法有量测量残差检测法，这种方法计算简单直观，但存(2)在“残差污染”、“残差淹没”、“残差转移”的问题。不由于以上分块矩阵的非对角块矩阵元素较对角块<电气开关)(2010．No．4)矩阵元素小的多，故可实

7、现残差协方差矩阵解耦，有良数据后的状态估计是可靠的。(2)识别与处理快速：不仅能迅速识别出不良数：(哪1(3)【卜(co,-C+G)盯J据，并且对修正错误的状态估计和量测估计也应该是快速的。快速性是实时性的基本要求。对于式(3)，可利用行变换来计算残差协方差矩(3)节省内存：根据电力系统规模和所具有的计阵。最后，利用快速解耦状态估计的不良数据检测、辨算机水平条件，此项特征具有程度不同的重要性。识方法即可实现不良数据检测和辨识。(4)程序简单：前两项特征是最基本的，需要指出(2)量测量突变检测的是识别可靠性和不良数据的可识别性密切相关，后量变量突变检测方

8、法是利用前一刻采样时刻的量者取决于量测系统硬件的配置是否完善。在配置良好测信息，能有效的克服“