CN102723711B - 一种基于可信度的电缆配电网状态估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于可信度的电缆配电网状态估计方法：首先对负荷数据质量进行评价，根据所建立的可信度加分规则计算得到配电自动化系统采集的负荷数据的可信度值；之后再根据计算得到的可信度值对不良数据进行修正，对“老数据”或未采集数据进行估计，并再次对修正后的负荷数据质量进行评价，当总体可信度有所提高时则继续进行状态估计，当总体可信度不能继续提高则停止循环。利用多次循环估计，可以有效的提高数据质量和可信度，弥补配电自动化系统在量测装置种类和数量上的不足以及通信传输手段的限制。
Description
技术领域
本发明属于配电网状态估计领域，涉及一种电缆配电网状态估计方法，尤其是一种基于可信度的电缆配电网状态估计方法。
背景技术
电力系统状态估计问题的研究已经有近40年的历史，取得了丰富的研究和应用成果，但是这些状态估计方法主要是针对输电网的调度自动化系统，对于配电网的配电自动化系统不能完全照搬其研究成果。
在国际上，1983年，Van Cutsem和Pavella将配电网状态估计提上议程。1993年，Rotelman等人提出一种给予最少量测量的模拟实时条件下的状态估计方法。该方法利用有关网络重新配置，电压、有功和无功远距离测量值及配电网变电站馈线电流等方面的信息，进行了状态估计，采用基于参考文献的预筛选处理技术，以定向图表方式对现有方案的结构进行了检查。讨论了远距离测量值的允许误差范围和可靠性，但对量测系统有特殊要求。1995年C.N.Lu和J.H.Teng等提出了基于量测变换的状态估计方法，该算法以节点电压为状态变量，经过量测变换将所有的量测量变成电流量，实现雅可比矩阵常数化，但量测变换后的等值支路电流量测在迭代过程这变化较大，实部和虚部不能解耦，影响了算法的收敛性。1995年Baran和Kellv提出了基于支路电流的配电网状态估计算法，该方法以支路电流作为状态量，通过量测变换使各种量测变化成等值的复电流量测，使得信息矩阵与支路阻抗无关，数值条件好，计算效率高。但这种方法要求PQ量测成对的出现，且权系数相同，在实际配电网系统中较难满足。
A.P.Sakis Meliopoulos，Fazhang等到也提出运用多相模拟基础上的配电网状态估计，在配电网状态估计中，多采用历史上数据来增加量测的冗余度，但如果这些数据表现为关键数据的话，对它使用较低的权值也不能避免整个估计得出的错误结果，而一个量测所有负荷的SCADA系统又太过昂贵，因此，他提出在全局有重要意义并装设有量测仪表的节点上计算总的负荷而不是线路所连接的每个独立负荷，这样系统将大大简化，然后在三相模型上采用最小加权二乘并阐述了传统的中观测性分析的扩展法。1997年Atish.Ghosh David Lubkeman等人提出了一种利用遥测变量和配电网放射状结构的概率配电网电力潮流算法，他提出针对配电网特点将配电网负荷描绘成β分布曲线，用逐月电费和负荷曲线确定有功功率，以遥测数据为约束迭代计算无功功率，但未能考虑负荷置信区间的约束且没有对有功功率进行迭代，可能会导致结果不合理。
国内对配电网的状态估计研究尚处于初期阶段。孙宏斌、张伯明、相年德等首先在1998年7月提出以配电网潮流技术来进行配电网状态估计，即在特定的量测配置下，假设辐射状配电网无冗余量测数据，以量测权重系数确定分配系数，以匹配潮流计算来代替状态估计，计算简单，收敛性好，计算效率高。1998年8月又提出基于支路功率的配电网状态估计方法，以系统化的量测变换方法为理论依据，以支路父节点侧流向子节点侧的功率作为状态量，将功率量测量变换为状态量的线型函数建立方程，使有功、无功的迭代方程解耦，信息矩阵为常数阵，且与支路阻抗参数无关。因此，数值条件好、估计精度高、收敛快。但这两种方法没有考虑量测数据的误差。
对于配电网状态估计，以上方法各有其优缺点，但一般均存在着数学模型复杂，计算量大的问题，本发明为了避免上述问题，提出一种基于可信度的电缆配电网状态估计方法，可以达到简化数学模型、减小计算量的目的。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种基于可信度的电缆配电网状态估计方法，该种方法可以达到简化数学模型、减小计算量的目的。
本发明的目的是通过以下技术方案来解决的：
这种基于可信度的电缆配电网状态估计方法，包括以下步骤：
（1）首先对负荷数据质量进行评价，得到配电自动化系统采集的负荷数据的可信度值，具体规则如下：
1）遍历所有母线，若与某一条母线相连的各个开关均有效地采集到负荷数据，并且所采集的负荷数据符合负荷平衡约束，即其中IA表示潮流流入开关的电流，Ii表示潮流流出开关的电流，B表示该母线上所有潮流流出开关的集合，则潮流流入开关的可信度加x分，其余开关的可信度各加y分；y的值取为1，x的取值满足x≥y+1即可；
2）遍历所有直接相连的开关，若直接相连的两个开关均有效地采集到负荷数据，并且所采集的负荷数据基本相等，即|Ir-Ic|≤0.01min(Ir,Ic)，其中Ir表示潮流入点开关的负荷，Ic表示潮流出点开关的负荷，则该两个开关的可信度加x分，并且，若入点所连接母线的各个开关所采集的负荷数据符合负荷平衡约束，则对与该母线相连的其余开关的可信度各加y分；若出点所连接母线的各个开关所采集的负荷数据符合负荷平衡约束，则对与该母线相连的潮流流入开关的可信度加y分；
3）对于品质标识为“老数据”的采集负荷数据，将其等同为未采集负荷数据对待；
（2）根据步骤1）计算得到的负荷数据的可信度值对不良数据进行修正，对“老数据”或未采集数据进行估计，具体方法如下：
1）若两个直接连接的开关的负荷数据基本相等，而可信度不同，则它们的可信度都采用较大的可信度；
2）若两个直接连接的开关的负荷数据存在差别，且它们的可信度差别大于1的情形，则将可信度小的开关的负荷数据和可信度用可信度大的开关的负荷数据和可信度替代；
3）若与某条母线相连的开关的负荷数据不符合负荷平衡约束，且潮流流入开关的可信度不是最低，则流过可信度最低的开关的负荷之和为流过潮流流入开关的负荷与流过其余开关的负荷之差，若只有一个可信度最低的开关，则得出的就是该开关的估计负荷；
4）若与某条母线相连的开关的负荷数据不符合负荷平衡约束，且潮流流入开关的可信度最低而其余开关的可信度都比它高，则潮流流入开关的负荷用流过其余开关的负荷之和替代；
5）若流过处于分闸状态开关的负荷大于零漂值，且可信度大于1，则将该开关的状态修正为合闸状态；
6）若经过修正的是“老数据”或未采集数据，则将其视为“有效采集数据”对待。
（3）根据步骤（2）计算结果，再次进行步骤（1）描述的负荷数据质量评价；
（4）若与上一次负荷数据质量评价结果相比，所有开关的负荷数据可信度之和不再增加，则将得到的负荷数据作为状态估计结果，退出；否则返回步骤（2）。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
（1）本发明的基于可信度原则进行状态估计，原理及模型均较为简单。
（2）本发明避免了现有技术的状态估计求解状态方程的复杂算法，减小了分析规模和计算量,尤其适合对状态估计实时性要求比较高的场合。
附图说明
图1为应用本发明所提出的方法对一个电缆配电网配电自动化系统采集的负荷数据进行状态估计的一个实例，图中方块代表开关，实心代表采集到的状态为合闸，空心代表采集到的状态为分闸，数值代表采集到的电流信息。共有A-∏ 31个开关，α-μ 8条母线。
具体实施方式
本发明的该种基于可信度的电缆配电网状态估计方法，具体包括以下步骤：
（1）首先对负荷数据质量进行评价，得到配电自动化系统采集的负荷数据的可信度值，具体规则如下：
1）遍历所有母线，若与某一条母线相连的各个开关均有效地采集到负荷数据，并且所采集的负荷数据符合负荷平衡约束，即（其中IA表示潮流流入开关的电流，Ii表示潮流流出开关的电流，B表示该母线上所有潮流流出开关的集合），则潮流流入开关的可信度加x分，其余开关的可信度各加y分；y的值取为1，x的取值满足x≥y+1即可；
2）遍历所有直接相连的开关，若直接相连的两个开关均有效地采集到负荷数据，并且所采集的负荷数据基本相等，即|Ir-Ic|≤0.01min(Ir,Ic)（其中Ir表示潮流入点开关的负荷，Ic表示潮流出点开关的负荷），则该两个开关的可信度加x分，并且，若入点所连接母线的各个开关所采集的负荷数据符合负荷平衡约束，则对与该母线相连的其余开关的可信度各加y分；若出点所连接母线的各个开关所采集的负荷数据符合负荷平衡约束，则对与该母线相连的潮流流入开关的可信度加y分；
3）对于品质标识为“老数据”的采集负荷数据，将其等同为未采集负荷数据对待；
（2）根据步骤1）计算得到的负荷数据的可信度值对不良数据进行修正，对“老数据”或未采集数据进行估计，具体方法如下：
1）若两个直接连接的开关的负荷数据基本相等，而可信度不同，则它们的可信度都采用较大的可信度；
2）若两个直接连接的开关的负荷数据存在差别，且它们的可信度差别大于1的情形，则将可信度小的开关的负荷数据和可信度用可信度大的开关的负荷数据和可信度替代；
3）若与某条母线相连的开关的负荷数据不符合负荷平衡约束，且潮流流入开关的可信度不是最低，则流过可信度最低的开关的负荷之和为流过潮流流入开关的负荷与流过其余开关的负荷之差，若只有一个可信度最低的开关，则得出的就是该开关的估计负荷；
4）若与某条母线相连的开关的负荷数据不符合负荷平衡约束，且潮流流入开关的可信度最低而其余开关的可信度都比它高，则潮流流入开关的负荷用流过其余开关的负荷之和替代；
5）若流过处于分闸状态开关的负荷大于零漂值，且可信度大于1，则将该开关的状态修正为合闸状态；
6）若经过修正的是“老数据”或未采集数据，则将其视为“有效采集数据”对待。
（3）根据步骤（2）计算结果，再次进行步骤（1）描述的负荷数据质量评价；
（4）若与上一次负荷数据质量评价结果相比，所有开关的负荷数据可信度之和不再增加，则将得到的负荷数据作为状态估计结果，退出；否则返回步骤（2）。
下面结合附图对本发明的实施做进一步详细描述：
如图1（a）所示的一个电缆配电网，由图可见，配电自动化系统采集到的数据存在相互矛盾的不良数据，在图中用“*”标出；此外，开关Z处于分闸状态但仍流过电流，也不合理；母线γ处于“孤岛”但是仍供出负荷电流，仍然不合理。利用本发明所提出的方法对采集的负荷数据进行状态估计的具体过程如下：
1）数据质量评价。
用B(i)表示开关i的负荷数据的可信度，按照如下规则进行数据质量评价：
（1）遍历所有母线，若与一条母线相连的各个开关均有效地采集到负荷数据，并且所采集的负荷数据符合流入与流出负荷相等的负荷平衡约束，则潮流流入开关的可信度加2分，其余开关的可信度各加1分。
（2）遍历所有直接相连的开关，若直接相连的两个开关均有效地采集到负荷数据，并且所采集的负荷数据基本相等，则该两个开关的可信度加2分，并且：若入点所连接母线的各个开关所采集的负荷数据符合流入与流出负荷相等的负荷平衡约束，则对与该母线相连的其余开关的可信度各加1分；若出点所连接母线的各个开关所采集的负荷数据符合流入与流出负荷相等的负荷平衡约束，则对与该母线相连的潮流流入开关的可信度加1分。
（3）对于品质标识为“老数据”的采集负荷数据，将其等同为未采集负荷数据对待。
首先清零B(A)-B(∏)。
然后进行母线遍历：
比如：母线α不符合规则（1），则：
B(A)=B(B)=B(C)=B(D)=0
母线β不符合规则（1），则：
B(E)=B(F)=B(G)=B(H)=0
母线δ不符合规则（1），则：
B(P)=B(Q)=B(R)=B(T)=0
母线λ不符合规则（1），则：
B(Ω)=B(Φ)=B(∏)=B(Γ)=0
母线γ不符合规则（1），则：
B(U)=B(V)=B(W)=0
比如：母线χ符合规则（1），则：
B(L)=B(L)+2=2，B(M)=B(M)+1=1，B(N)=B(N)+1=1，B(O)=B(O)+1=1
母线μ符合规则（1），则：
B(K)=B(K)+2=2，B(I)=B(I)+1=1，B(J)=B(J)+1=1
母线η符合规则（1），则：
B(X)=B(X)+2=2，B(Y)=B(Y)+1=1，B(Z)=B(Z)+1=1，B(Ψ)=B(Ψ)+1=1
由此得到各个开关的可信度如表1所示：
表1母线遍历得到的各个开关负荷数据的可信度
| 开关 | A | B | C | D | E | F | G |
| B() | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 开关 | H | I | J | K | L | M | N |
| B() | 0 | 1 | 1 | 2 | 2 | 1 | 1 |
| 开关 | O | P | Q | R | S | T | U |
| B() | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 开关 | V | W | X | Y | Z | Ψ | ∏ |
| B() | 0 | 0 | 2 | 1 | 1 | 1 | 0 |
| 开关 | Γ | Ω | Φ | ||||
| B() | 0 | 0 | 0 |
接下来对所有的直接连接的开关进行遍历：
比如：S与A直接连接且符合规则(2)，但是母线α不符合流入与流出负荷相等的负荷平衡约束，则：
B(S)＝B(S)+2＝2，B(A)＝B(A)+2＝2
B与E直接连接且符合规则(2)，但是母线α和β都不符合流入与流出负荷相等的负荷平衡约束，则：
B(B)＝B(B)+2＝2，B(E)＝B(E)+2＝2
Q与U直接连接且符合规则(2)，但是母线δ和γ都不符合流入与流出负荷相等的负荷平衡约束，则：
B(Q)＝B(Q)+2＝2，B(U)＝B(U)+2＝2
比如：O与X直接连接且符合规则(2)，母线χ和η都符合流入与流出负荷相等的负荷平衡约束，则：
B(O)＝B(O)+2＝3，B(X)＝B(X)+2＝4；
B(L)＝B(L)+1＝3，B(Y)＝B(Y)+1＝2；
B(Z)＝B(Z)+1＝2，B(Ψ)＝B(Ψ)+1＝2；
Z与W直接连接且符合规则(2)，母线η符合流入与流出负荷相等的负荷平衡约束，但Z处于分闸状态非出点开关。则：
B(Z)＝B(Z)+2＝4，B(W)＝B(W)+2＝2
Φ与Y直接连接且符合规则(2)，则：
B(Φ)＝B(Φ)+2＝2，B(Y)＝B(Y)+2＝4
由此得到各个开关的可信度如表2所示，总的可信度为42。
表2对直接相连开关遍历得到的各个开关负荷数椐的可信度
| 开关 | A | B | C | D | E | F | G |
| B() | 2 | 2 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 |
| 开关 | H | I | J | K | L | M | N |
| B() | 0 | 1 | 1 | 2 | 3 | 1 | 1 |
| 开关 | O | P | Q | R | S | T | U |
| B() | 3 | 0 | 2 | 0 | 2 | 0 | 2 |
| 开关 | V | W | X | Y | Z | Ψ | ∏ |
| B() | 0 | 2 | 4 | 4 | 4 | 2 | 0 |
| 开关 | Γ | Ω | Φ | ||||
| B() | 0 | 0 | 2 |
2）状态估计
用L(i)表示开关i的负荷数据，采用如下的规则进行状态估计：
（1）若两个直接连接的开关的负荷数据基本相等，而可信度不同，则它们的可信度都采用较大的可信度；
（2）若两个直接连接的开关的负荷数据存在较大的差别，且它们的可信度差别大于1的情形，则将可信度小的开关的负荷数据和可信度用可信度大的开关的负荷数据和可信度替代；
（3）若与某条母线相连的开关的负荷数据不符合流入与流出负荷相等的负荷平衡约束，且潮流流入开关的可信度不是最低，则流过可信度最低的开关的负荷之和为流过潮流流入开关的负荷与流过其余开关的负荷之差，若只有一个可信度最低的开关，则得出的就是该开关的估计负荷；
（4）若与某条母线相连的开关的负荷数据不符合流入与流出负荷相等的负荷平衡约束，且潮流流入开关的可信度最低而其余开关的可信度都比它高，则潮流流入开关的负荷用流过其余开关的负荷之和替代；
（5）若流过处于分闸状态开关的负荷大于零漂值，且可信度大于1，则将该开关的状态修正为合闸状态；
（6）若经过修正的是“老数据”或未采集数据，则将其视为“有效采集数据”对待。
比如：W与Z直接连接且负荷数据基本相等，但B(Z)＞B(W)，则B(W)=B(Z)=4；
Φ与Y直接连接且负荷数据基本相等，但B(Y)＞B(Φ)，则B(Φ)=B(Y)=4；
O与X直接连接且负荷数据基本相等，但B(X)＞B(O)，则B(O)=B(X)=4。
比如：F与L直接连接，它们的负荷数据存在较大差别，且B(L)-B(F)=3>1，则：
L(F)=L(L)=160,B(F)=B(L)=3
K与∏直接连接，它们的负荷数据存在较大差别，且B(K)-B(∏)=2>1，则:
L(∏)=L(K)=50,B(∏)=B(K)=2
比如：与母线α相连的开关的负荷数据不符合流入与流出负荷相等的负荷平衡约束，且C和D的可信度最低，则流过C和D的负荷之和为：
L(C+D)=L(A)-L(B)=64
与母线β相连的开关的负荷数据符合流入与流出负荷相等的负荷平衡约束，且G和H的可信度最低，则流过G和H的负荷之和为：
L(G+H)=L(E)-L(F)=84
比如：采集到Z的状态为分闸，但流过Z的负荷远大于零漂值，且B(Z)=4，则将该Z的状态修正为合闸状态。
第1次状态估计后的结果如附图1（b）中加粗所示。
再次进行步骤1）描述的负荷数据质量评价，得到各个开关的可信度如表3所示：
表3第1次状态估计后得到的各个开关负荷数据的可信度
| 开关 | A | B | C | D | E | F | G |
| B() | 2 | 2 | 0 | 0 | 2 | 2 | 0 |
| 开关 | H | I | J | K | L | M | N |
| B() | 0 | 2 | 2 | 4 | 5 | 2 | 2 |
| 开关 | O | P | Q | R | S | T | U |
| B() | 4 | 0 | 2 | 0 | 2 | 0 | 4 |
| 开关 | V | W | X | Y | Z | Ψ | ∏ |
| B() | 2 | 4 | 5 | 3 | 4 | 2 | 3 |
| 开关 | Γ | Ω | Φ | ||||
| B() | 1 | 3 | 3 |
总的可信度为67，比上次的42大，则继续进行状态估计：
比如：F与L直接连接且负荷数据基本相等，但B(L)>B(F)，则B(F)=B(L)=5；
O与X直接连接且负荷数据基本相等，但B(X)＞B(O)，则B(O)=B(X)=5；
Q与U直接连接且负荷数据基本相等，但B(U)＞B(Q)，则B(Q)=B(U)=4；
K与∏直接连接且负荷数据基本相等，但B(K)＞B(∏)，则B(∏)=B(K)=4。
比如：M与P直接连接，它们的负荷数据存在较大差别，且B(M)-B(P)=2>1，则：
L(P)=L(M)=46,B(P)=B(M)=2
比如：Ω与G直接连接，它们的负荷数据存在较大差别，且B(Ω)-B(G)=3>1，则：
L(G)=L(Ω)=71，B(G)=B(Ω)=3
比如：与母线δ相连的开关的负荷数据不符合流入与流出负荷相等的负荷平衡约束，且R和Γ的可信度最低，则流过R和Γ的负荷之和为：
L(R+Γ)=L(P)-L(Q)=46
第2次状态估计后的结果如附图1（c）中斜体所示。
再次进行步骤1）描述的负荷数据质量评价，得到各个开关的可信度如表4所示：
表4第2次状态估计后得到的各个开关负荷数据的可信度
| 开关 | A | B | C | D | E | F | G |
| B() | 2 | 2 | 0 | 0 | 6 | 4 | 4 |
| 开关 | H | I | J | K | L | M | N |
| B() | 2 | 2 | 2 | 4 | 6 | 4 | 2 |
| 开关 | O | P | Q | R | S | T | U |
| B() | 4 | 2 | 2 | 0 | 2 | 0 | 4 |
| 开关 | V | W | X | Y | Z | Ψ | ∏ |
| B() | 3 | 5 | 5 | 4 | 4 | 2 | 4 |
| 开关 | Γ | Ω | Φ | ||||
| B() | 2 | 5 | 4 |
总的可信度为92，比上次的63大，则继续进行状态估计，但是已经不能再得到更好的结果了，因此退出。
附图1（c）所示就是最终的状态估计结果，可见数据质量和可信度得到了很大的提高，而且还修正了开关Z的状态信息。但是，C和D的负荷仍无法估计出来，但它们之和可以估计出来且可信度较高，类似的还有R和T。
Claims (1)
1.一种基于可信度的电缆配电网状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）首先对负荷数据质量进行评价，得到配电自动化系统采集的负荷数据的可信度值，具体规则如下：
1）遍历所有母线，若与某一条母线相连的各个开关均有效地采集到负荷数据，并且所采集的负荷数据符合负荷平衡约束，即其中IA表示潮流流入开关的电流，Ii表示潮流流出开关的电流，B表示该母线上所有潮流流出开关的集合，则潮流流入开关的可信度加x分，其余开关的可信度各加y分；y的值取为1，x的取值满足x≥y+1即可；
2）遍历所有直接相连的开关，若直接相连的两个开关均有效地采集到负荷数据，并且所采集的负荷数据基本相等，即|Ir-Ic|≤0.01min(Ir,Ic)，其中Ir表示潮流入点开关的负荷，Ic表示潮流出点开关的负荷，则该两个开关的可信度加x分，并且，若入点所连接母线的各个开关所采集的负荷数据符合负荷平衡约束，则对与入点所连接母线相连的其余开关的可信度各加y分；若出点所连接母线的各个开关所采集的负荷数据符合负荷平衡约束，则对与该母线相连的潮流流入开关的可信度加y分；
3）对于品质标识为“老数据”的采集负荷数据，将其等同为未采集负荷数据对待；
（2）根据步骤（1）计算得到的负荷数据的可信度值对不良数据进行修正，对“老数据”或未采集数据进行估计，具体方法如下：
1）若两个直接连接的开关的负荷数据基本相等，而可信度不同，则它们的可信度都采用较大的可信度；
2）若两个直接连接的开关的负荷数据存在差别，且它们的可信度差别大于1的情形，则将可信度小的开关的负荷数据和可信度用可信度大的开关的负荷数据和可信度替代；
3）若与某条母线相连的开关的负荷数据不符合负荷平衡约束，且潮流流入开关的可信度不是最低，则流过可信度最低的开关的负荷之和为流过潮流流入开关的负荷与流过其余开关的负荷之差，若只有一个可信度最低的开关，则得出的就是该可信度最低的开关的估计负荷；
4）若与某条母线相连的开关的负荷数据不符合负荷平衡约束，且潮流流入开关的可信度最低而其余开关的可信度都比它高，则潮流流入开关的负荷用流过其余开关的负荷之和替代；
5）若流过处于分闸状态开关的负荷大于零漂值，且可信度大于1，则将该开关的状态修正为合闸状态；
6）若经过修正的是“老数据”或未采集数据，则将其视为“有效采集数据”对待；
（3）根据步骤（2）计算结果，再次进行步骤（1）描述的负荷数据质量评价；
（4）若与上一次负荷数据质量评价结果相比，所有开关的负荷数据可信度之和不再增加，则将得到的负荷数据作为状态估计结果，退出；否则返回步骤（2）。
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