CN110417009A - 基于不同采样周期数据的配电网混合抗差状态估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于不同采样周期数据的配电网混合抗差状态估计方法，包括：当估计时刻的量测数据中包含SCADA时，将支路电流和根节点电压作为状态变量，并将节点电压相量和电压幅值表示为支路电流和根节点电压的函数；利用量测数据和量测函数之差得到各个量测数据对应的残差，并将量测残差标准化；通过对不同量测数据赋予不同权值的方法，将量测数据分为正常量测、可利用量测和有害量测，根据权值求解修正量；线性状态估计的状态变量选择支路电流与根节点电压，将上一估计时刻的估计结果与PMU量测数据作为量测函数，基于修正量求得状态变量。本发明有效利用高刷新频率、高精度的PMU量测数据，且能够过滤SCADA量测数据中的不良数据。

Description

基于不同采样周期数据的配电网混合抗差状态估计方法

技术领域

本发明涉及配电网调度自动化领域，尤其涉及一种基于不同采样周期数据的配电网混合抗差状态估计方法。

背景技术

配电系统中传统的实时量测数据主要来源于数据釆集与监视控制系统(Supervisory Control and Data Acquisition System,SCADA)，其采样周期为2-5s，三相电压和功率量测主要配置在配电网变压器的高、低压侧和部分关键节点，在开闭所、环网柜、电缆分支箱和柱上开关中只配置有电流幅值量测，没有电压和功率量测。同步相量测量单元(Phasor Measurement Unit,PMU)数据的采样周期为30-40ms，高频率的采样周期使得PMU量测能够捕捉配电系统的动态变化。此外，PMU不仅能够精确地测量节点电压相量和支路电流相量，还能够提供时间同步的实时量测(参照GPS时间)。由于PMU对配电网的状态估计、故障定位、高阻接地、孤岛及系统振荡检测及实时控制等方面的研究具有重要意义，已有一些示范区域将PMU应用于配电网中。

此外，随着主动配电网的发展和双向潮流的影响，配电系统的状态变化更加频繁，电网的不平衡性和母线电压与线路电流相量之间的小角度差对状态估计精度提出了更高的要求，基于SCADA系统的状态估计方法由于量测数据刷新频率较低而不能准确捕获系统状态，而PMU量测成本较高，其量测数据不能保证配电系统的可观性，所以PMU量测不可能在短时间内取代SCADA量测，而是与SCADA长期并存，因此考虑PMU与SCADA混合量测的配电网状态估计方法将是未来数年内的发展趋势。

SCADA系统在采集、数模转换等过程中均有误差，有时还存在干扰，因此必然存在不良数据，且随着配电系统规模的扩大以及随之带来的数据采集信息量的增多，不良数据也会增多。

因此，为了保证配电系统状态估计(Distribution System State Estimation,DSSE)的准确性，且有效地跟踪配电系统的状态变化，提出了一种基于SCADA和PMU量测的配电网混合抗差状态估计方法。

发明内容

本发明提供了一种基于不同采样周期数据的配电网混合抗差状态估计方法，本发明有效利用高刷新频率、高精度的PMU量测数据，且能够过滤SCADA量测数据中的不良数据，有效地跟踪配电系统的状态变化，详见下文描述：

一种基于不同采样周期数据的配电网混合抗差状态估计方法，所述方法包括以下步骤：

当估计时刻的量测数据中包含SCADA时，将支路电流和根节点电压作为状态变量，并将节点电压相量和电压幅值表示为支路电流和根节点电压的函数；

利用量测数据和量测函数之差得到各个量测数据对应的残差，并将量测残差标准化；

通过对不同量测数据赋予不同权值的方法，将量测数据分为正常量测、可利用量测和有害量测，根据权值求解修正量；

线性状态估计的状态变量选择支路电流与根节点电压，将上一估计时刻的估计结果与PMU量测数据作为量测函数，基于修正量求得状态变量。

所述残差具体为：

r＝[I-H(H^TWH)^-1H^TW]Δz

式中，Δz为量测值和量测函数之差；H为雅可比矩阵；W为量测函数的权值，可由量测误差的平方倒数求得；I为m×m维单位矩阵，m为量测数。

所述将量测残差标准化具体为：

式中，r_s为标准残差，r_s,i为标准化之后的残差，r_i为残差相量中的元素，J_ii为J＝H(H^TWH)^-1H^TW的对角元素；l为标准化处理的尺度参数，其计算公式为l²＝r^TR^-1r/(m-n)，n为状态变量数目，ε为一很小的数，防止1-J_ii＝0。

所述对不同量测数据赋予不同权值具体为：

式中，为对应第i个标准化残差的权值；w_i为量测权值W的对角元素；k₀、k₁为抗差阈值；d_i＝(k₁-r_i)/(k₁-k₀)为平滑因子，0≤d_i≤1。

本发明提供的技术方案的有益效果是：

(1)本发明在配电网状态估计中使用PMU量测数据可以提高安装节点附近的估计精度，通过快速的线性状态估计可以保证量测信息的实时性，避免PMU量测数据的浪费；

(2)本发明中归一化残差和自适应抗差阈值可以提高状态估计的抗差性能，用于处理实时测量中的不良数据，减少辨识和剔除不良数据模块的数量；

(3)本发明提出的混合状态估计方法在量测数据出现较大误差的情况下能有效地收敛并保证估计精度，快速跟踪配电系统的状态变化。

附图说明

图1为本发明提供的SCADA与PMU测量数据的融合图；

图2为本发明提供的基于SCADA和PMU测量的混合估计方法的流程图；

图3为实施例改进的IEEE 33节点配电系统的测量配置图；

图4为实施例改进的两种状态估计算法的计算流程和计算时间的示意图；

图5为实施例改进的不良数据情况下节点6的状态跟踪情况的示意图；

其中，(a)为电压幅值曲线示意图；(b)为电压相角曲线示意图。

图6为不良数据情况下节点30的状态跟踪情况的示意图。

其中，(a)为电压幅值曲线示意图；(b)为电压相角曲线示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。

本发明实施例提供了一种基于不同采样周期数据的配电网混合抗差状态估计方法，配电系统的状态变化更加频繁，基于SCADA系统的状态估计方法由于量测数据刷新频率较低而不能准确捕获系统状态，SCADA系统在采集、数模转换等过程中均有误差，有时还存在干扰，因此必然存在不良数据，且随着配电系统规模的扩大以及随之带来的数据采集信息量的增多，不良数据也会增多。

从电网的不平衡性和母线电压与线路电流相量之间的小角度差对状态估计精度提出了更高的要求来看，本发明实施例能够有效利用高刷新频率、高精度的PMU量测数据，且能够过滤SCADA量测数据中的不良数据，有效地跟踪配电系统的状态变化。

实施例1

本发明实施例的目的是针对基于SCADA量测数据的状态估计方法刷新频率较低且SCADA量测中存在不良数据而不能准确捕获配电系统状态的问题，提出一种考虑PMU量测数据和抗差性能的配电网混合状态估计方法，参见图1、图2，该方法包括以下步骤：

步骤101：判断估计时刻的量测数据中是否包含SCADA量测数据，如果是，执行步骤102，如果否，则执行步骤108；

步骤102：量测数据包括：SCADA和PMU量测数据，将支路电流和根节点电压作为状态变量，并将节点电压相量和电压幅值表示为支路电流和根节点电压的函数，如下所示：

式中，为节点h的电压相量量测；为节点h的电压幅值量测；为支路l的电流实部；为支路l的电流虚部；为节点h到根节点之间的路径；分别为路径上各条线路的电阻和电抗；为第(k-1)次迭代时节点h的电压相角；为根节点电压的实部、虚部；为节点h的量测电压幅值和相角；φ，为a，b，c中的某一相；和为状态变量。

电流相量、电流幅值和支路功率通过量测转换表示为相应的支路电流，从而可以直接表示为支路电流的函数，注入功率通过量测转换表示为注入电流，从而可以表示为流入、流出支路电流的函数，如下所示：

式中，为支路h-k的电流相量量测；为对应的支路h-k的电流实部状态变量；为对应的支路h-k的电流虚部状态变量；为第(k-1)次迭代过程中求得的节点h的电压相量；分别为量测的支路h-k电流幅值和相角；为量测的支路h-k有功功率和无功功率；为节点h的注入有功功率和无功功率。

步骤103：对应于节点电压相量和节点电压幅值的雅可比矩阵元素由支路阻抗、±1和0组成，可由下式得到：

式中，为节点h的电压实部，为节点h的电压虚部。

对应电流相量、电流幅值、支路功率和注入功率量测转换后对应的雅可比矩阵的元素由±1和0组成。

步骤104：利用量测值和量测函数之差可以得到各个量测对应的残差，可以表示为；

r＝[I-H(H^TWH)^-1H^TW]Δz (9)

式中，Δz为量测值和量测函数之差；H为雅可比矩阵；W为量测函数的权值，可由量测误差的平方倒数求得；I为m×m维单位矩阵，m为量测数。

步骤105：将量测残差标准化，第k次迭代过程中的第i个残差可以表示为：

式中，r_s为标准残差，r_s,i为标准化之后的残差，r_i为式(9)残差相量中的元素，J_ii为J＝H(H^TWH)^-1H^TW的对角元素；l为标准化处理的尺度参数，其计算公式为l²＝r^TR^-1r/(m-n)，n为状态变量数目，ε为一很小的数，防止1-J_ii＝0。

步骤106：IGGIII估计方法通过对不同量测赋予不同权值的方法，将量测分为正常量测、可利用量测和有害量测，此处采用IGGIII估计方法根据标准化后的残差将量测数据对应权值分为三类，表示为：

式中，为对应第i个标准化残差的权值；w_i为量测权值W的对角元素；k₀、k₁为抗差阈值；d_i＝(k₁-r_i)/(k₁-k₀)为平滑因子，0≤d_i≤1。

迭代过程中抗差阈值随着残差自适应变化，设计如下：

式中，k_t1＝αr_s,i和k_t2＝k_t1+(|r_s,i|-k_t1)/3；α设置为1.438。

步骤107：根据下式进行迭代求解修正量：

其中，的对角元素为式(11)中的Δx^(k)为第k次迭代过程中状态变量的修正值；z为；h(x^(k-1))为第k-1次迭代过程中对应的量测函数值。

步骤108：线性状态估计的状态变量选择支路电流与根节点电压，将上一估计时刻的估计结果与PMU量测数据作为量测函数，利用下式直接求得状态变量：

x＝(H^TW_linearH)^-1H^TW_linearz (14)

其中，W_linear为量测值对应的权值，可以通过量测误差的协方差求得。

之后返回步骤101，继续等待下一估计时刻并进行判断。

实施例2

本发明实施例改进的IEEE 33节点配电系统和量测配置如图3所示，PMU配置的节点是节点12和节点30，为了证明本方法的有效性，将潮流计算结果作为真实值，并在此基础上叠加服从一定均值、标准差的正态分布的随机量测误差形成量测值。使用绝对误差表示每个节点电压幅值估计的精度，使用相对误差表示每个节点电压相角估计的精度。

混合状态估计方法的估计过程如图4所示，以SCADA数据采集时间为混合状态估计的起始时刻，结合SCADA、PMU实时量测值和注入功率伪测量值进行改进的抗差状态估计。当到达线性状态估计的起始时间时，将上次估计时刻的结果结合PMU量测数据更新估计结果，当再次到达SCADA数据采集时刻时，重复上述过程。

算例中采用的负荷伪量测精度为36％时，节点6电压幅值量测误差为50％，支路5-6的有功功率量测误差为75％，所提出的混合状态估计方法的性能在存在不良数据条件下都得以验证。

为了突出所提出的混合状态估计方法的优点，使用了指数型等价权抗差方法(EXP)与线性状态估计(LSE)相结合(EX-LSE)，与本发明提出的抗差状态估计(IIGGIII)与线性状态估计(LSE)相结合IIGGIII-LSE状态跟踪过程相对比。表1为节点6(不安装PMU节点)和节点30(安装PMU节点)在一个SCADA数据采集周期内的估计结果，图5-图6为1分钟内本发明在两个节点的状态跟踪情况。

表1节点6和节点30在不良数据情况下的状态跟踪情况

可以看出，对于本发明所提出的IIGGIII-LSE混合状态估计方法，节点30处的状态跟踪效果与EXP-LSE方法相差不大，这是因为节点30具有高采样频率的PMU数据对其进行更新；对于节点6，IIGGIII-LSE的状态跟踪性能比EXP-LSE好很多，一方面这是因为在SCADA估计时刻，IIGGIII-LSE的估计误差较小，另一方面，正是基于SCADA估计时刻的高精度结果，PMU量测数据进行的更新更加贴近真实情况。这突出了混合状态估计方法的实时状态跟踪性能。

参考文献

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本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于不同采样周期数据的配电网混合抗差状态估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

当估计时刻的量测数据中包含SCADA时，将支路电流和根节点电压作为状态变量，并将节点电压相量和电压幅值表示为支路电流和根节点电压的函数；

利用量测数据和量测函数之差得到各个量测数据对应的残差，并将量测残差标准化；

通过对不同量测数据赋予不同权值的方法，将量测数据分为正常量测、可利用量测和有害量测，根据权值求解修正量；

线性状态估计的状态变量选择支路电流与根节点电压，将上一估计时刻的估计结果与PMU量测数据作为量测函数，基于修正量求得状态变量。

2.根据权利要求1所述的一种基于不同采样周期数据的配电网混合抗差状态估计方法，其特征在于，所述残差具体为：

r＝[I-H(H^TWH)^-1H^TW]Δz

式中，Δz为量测值和量测函数之差；H为雅可比矩阵；W为量测函数的权值，可由量测误差的平方倒数求得；I为m×m维单位矩阵，m为量测数。

3.根据权利要求1所述的一种基于不同采样周期数据的配电网混合抗差状态估计方法，其特征在于，所述将量测残差标准化具体为：

式中，r_s为标准残差，r_s,i为标准化之后的残差，r_i为残差相量中的元素，J_ii为J＝H(H^TWH)^-1H^TW的对角元素；l为标准化处理的尺度参数，其计算公式为l²＝r^TR^-1r/(m-n)，n为状态变量数目，ε为一很小的数，防止1-J_ii＝0。

4.根据权利要求1所述的一种基于不同采样周期数据的配电网混合抗差状态估计方法，其特征在于，所述对不同量测数据赋予不同权值具体为：

式中，为对应第i个标准化残差的权值；w_i为量测权值W的对角元素；k₀、k₁为抗差阈值；d_i＝(k₁-r_i)/(k₁-k₀)为平滑因子，0≤d_i≤1。