[发明专利]电网状态估计系统的评估方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及电网技术领域，特别是涉及一种电网状态估计系统的评估方法和系统。

背景技术

状态估计是利用实时量测系统的冗余度来提高数据精度，自动排除随机干扰所引起的错误信息，估计或预报系统的运行状态。电力系统状态估计是电力系统调度、控制、安全评估等方面的基础，也是电能管理系统的核心组成部分。

近年来，电力企业始终致力于提高EMS高级应用软件的实用化，而状态估计软件的实用化又是其中的重点，如何提高状态估计的计算精度，使之带动整个高级应用软件的实用化，是EMS运行维护人员非常关心的问题。目前各厂家已开发出不同的状态估计系统，各系统具有自己特殊的模型，特点各异，且使用的估计算法差异极大，使得各系统的性能评价非常困难。但由于电力系统的安全行要求，状态估计系统运行前必须实施严格的策略测试和功能及性能核查，确保投运后的零风险。这就需要一个全面有效的评估手段对预计投入运行的状态估计系统进行安全分析和有效性评估。

传统技术中，直接获取的断面数据没有典型性。比如，需要某种故障数据时，实际电网可能几年才发生一次这样的故障，利用直接获得的断面数据进行状态估计系统的评估，导致评估的准确性低。

发明内容

基于此，有必要针对评估电网状态估计系统准确性低的问题，提供一种电网状态估计系统的评估方法和系统。

一种电网状态估计系统的评估方法，包括：

获取电力系统的初始断面数据；

当初始断面数据不匹配故障数据库时，用非线性回归方法计算所述初始断面数据对应的回归系数，其中，故障数据库记录故障数据的判据；

根据所述初始断面数据对应的回归系数、评估目标信息从案例库中匹配出对应的案例数据；

将所述初始断面数据与案例数据进行叠加，获得评估电网状态估计系统的断面数据；

根据所述断面数据对电网状态估计系统进行评估。

一种电网状态估计系统的评估系统，包括：

获取模块，用于获取电力系统的初始断面数据；

计算模块，用于当初始断面数据不匹配故障数据库时，用非线性回归方法计算所述初始断面数据对应的回归系数，其中，故障数据库记录故障数据的判据；

匹配模块，用于根据所述初始断面数据对应的回归系数、评估目标信息从案例库中匹配出对应的案例数据；

叠加模块，用于将所述初始断面数据与案例数据进行叠加，获得评估电网状态估计系统的断面数据；

评估模块，用于根据所述断面数据对电网状态估计系统进行评估。

上述电网状态估计系统的评估方法和系统，在初始断面数据不匹配故障数据库时，用非线性回归方法分析初始断面数据对应的回归系数，并匹配出对应的案例数据，采用叠加的方式将初始断面数据与案例数据进行叠加，从而获得符合要求的断面数据，利用该断面数据对电网状态评估系统进行评估，可以提高评估的可靠性、准确性。

附图说明

图1为本发明电网状态估计系统的评估方法实施例的流程示意图；

图2为本发明电网状态估计系统的评估系统实施例的结构示意图。

具体实施方式

以下针对本发明电网状态估计系统的评估方法和系统的各实施例进行详细的描述。

如图1所示，为本发明电网状态估计系统的评估方法实施例的流程示意图，包括步骤：

步骤S101：获取电力系统的初始断面数据；其中，断面数据是指电网中一批发生在同一时间截面上的电网各种设备的状态数据。也称静态数据，即不同主体在同一时间点或同一时间段的数据，是样本数据中的常见类型之一。这些断面数据包括电网所有设备的断面数据，而初始断面数据是指直接获取的断面数据。

步骤S102：当初始断面数据不匹配故障数据库时，用非线性回归方法计算所述初始断面数据对应的回归系数，其中，故障数据库记录故障数据的判据。具体步骤如下：

若一组故障数据y₁,y₂,…,y_n对应断面数据计x₁,x₂,…,x_n。x_i，y_i呈非线性关系。选用指数模型后，借助变量代换Y＝f(y),X＝g(x)，转化为线性回归模型：其中，为估计值，a,b为回归系数。考察新变量误差项在不同的Y_i处，相同的偏差转换到原变量时会产生不同的y_i值的偏差。偏差显然与成正比。原变量的误差项为原变量的误差平方和为