华北电力大学电力系统分析2010.ppt

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1、第二章电力系统状态估计§2-1概述一、状态估计的概念考察任何目标的运动状态，如果已知其运动规律，则可以根据理想的运动方程从状态初值推算出任一时刻的状态。这种方法是确定性的，不存在任何估计问题。1．随机噪声、随机测量误差与状态估计一、状态估计的概念如果考虑到一些不可预测的随机因素的存在，则这种运动方程是无法精确求解的。即使采取了各种近似处理，其计算结果也必然会出现某种程度的偏差而得不到实际状态（或称为状态真值）。这种环境叫做噪声环境，这些介入的和不可预测的随机因素或干扰称为动态噪声。干扰或噪声具有随机性。因而，状态计算值的偏差也具

2、有随机特性。1．随机噪声、随机测量误差与状态估计一、状态估计的概念在实际应用中常遇到的另一种情况是对运动目标的参数进行观测（或测量）以确定其状态。假若测量系统是理想的，则所得到的测量量向量是理想的，亦即可以用来确定状态的真值。但是实际的测量系统是有随机误差的，测量向量不能直接通过理想的测量方程，亦即状态量与测量量的关系方程直接求出状态真值。1．随机噪声、随机测量误差与状态估计一、状态估计的概念可见，由于随机噪声及随机测量误差的介入，无论是理想的运动方程或测量方程均不能求出精确的状态向量。为此，只有通过统计学的方法加以处理以求出对

3、状态向量的估计值。这种方法，称为状态估计。1．随机噪声、随机测量误差与状态估计一、状态估计的概念动态估计按运动方程和以某一时刻的测量数据作为初值进行下一个时刻状态量的估计；静态估计仅仅根据某时刻测量数据，确定该时刻的状态量的估计。2．状态估计的分类二、电力系统状态估计的必要性现代化大型电力系统的调度中心都配有计算机系统，电力系统的信息通过远动装置传送到调度中心，并存入实时数据库。由于测量装置的误差及在传送过程中的误码，使得传送到调度中心的数据不精确。1．提高数据精度的重要性二、电力系统状态估计的必要性尽管实测通道的误码率很低，但

4、由于数据量很大，使得传送到调度中心的数据出现不良数据的概率很高。若实测通道的误码率为10-4，每个数据为10位二进制数，对于一个200个测点、采样周期为30秒的采样系统，每天就可能出现576个不良数据。10×200×24×60×60/30×10-4=5761．提高数据精度的重要性二、电力系统状态估计的必要性硬件措施：提高数据采集（测量）、传送（通道）系统设备元件的精度、速度及可靠性。缺点：投资大，受技术水平限制。软件措施：状态估计——根据已知信息求解系统状态变量的最佳估计值。2．提高数据精度的途径二、电力系统状态估计的必要性由于

5、测量装置在数量上或种类上的限制，往往不可能得到完整的、足够的电力系统计算分析所需要的数据。为解决该问题，除了不断改善测量和传输系统外，还可采用数学处理的方法来提高测量数据的完整性。3．提高数据的完整性三、电力系统状态估计的基本原理1．重复测量（冗余度）在测量技术中的作用重复测量是提高测量量精度和可靠性的重要手段重复测量是指用多次测量同一测量量的值作为该测量量的最佳值。测量次数越多，它们的平均值就越接近真值，这是基于测量误差服从均值为零的正态分布的随机变量的认识。从数理统计的观点看，在求均值过程中，测量误差相互抵消作用而被削弱，即

6、被滤波。两个问题：1)重复测量利用了多余数据，即冗余度大；2)该方法仅适用于静态不变的数据。三、电力系统状态估计的基本原理2．电力系统的状态估计处理对象：某一时间断面上的高维空间问题。同一时刻、多变量，重复测量行不通！实践上，采样周期足够短时就认为所有数据是同一时刻的。基本原理：设网络结构已知，通过确定的网络方程建立系统的状态变量与更多的变量（扰动变量、控制变量）的约束关系。从而可以同时获得多于状态变量的更多测量，以实现一定的冗余度水平。四、电力系统状态估计的作用(功能)1．提高实时测量数据的精度利用网络方程（基尔霍夫定律），按

7、最佳估计准则对原始数据（通过远动装置传送到调度中心的未经处理的数据）进行计算，得到最接近于系统真实状态的最佳估计值。2．检测和辨识不良数据将因偶然原因而产生的错误数据检测和辨识出来，并改正为正确数据。四、电力系统状态估计的作用(功能)3．推算出电力系统的完整而准确的状态量和需要的各种电气量由于测量装置及在传送过程中各个环节上的限制，往往不可能得到完整的、足够的电力系统计算分析所需要的数据。为解决这个问题，除了不断改善测量与传输系统外，还可以采用数学处理的方法来提高测量数据的完整性。四、电力系统状态估计的作用(功能)4．网络接线辨

8、识（开关状态辨识）纠正远动信息错误。5．参数估计例如带负荷调压变压器分接头位置估计等。综上所述，电力系统状态估计程序是电力系统的数据采集和传送系统与数据库之间的重要环节。它把从数据采集和传输系统接受的低精度、不完整、偶尔还有错误的“生数据”（原始数据）变为精度较