[发明专利]一种基于多源数据融合的电网抗差状态估计方法

权利要求书

1.一种基于多源数据融合的电网抗差状态估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤A：电网混合量测数据的融合；

步骤B：利用基于最小二乘和一乘之和的抗差状态估计算法，对融合后的量测数据进行状态估计求解；

所述步骤A包括：

步骤A1:确定混合量测的基准时刻，

一段时间序列的PMU量测z_m与RTU量测z_n的相关系数ρ_mn为：其中，C为互协方差函数，t₁为当前RTU的时刻，由于RTU量测没有时标，所以t₁无法确定；t₂为当前PMU序列的截止时刻，τ为当前PMU的时间序列长度；ρ_mn(t₁,t₂-τ)是一系列按时间顺序排列的RTU量测和PMU量测的相关系数矩阵，其中相关系数最大的列向量所对应的PMU量测时刻即为混合量测系统的基准量测时刻；

在C_mn(t₁,t₂-τ)＝E{z_m(t₁)[z_n(t₂)]^T}-μ_mμ_n^T中，μ_m与μ_n分别为PMU和RTU这段时间内量测的均值；因此，RTU量测与PMU量测的最大相关系数表示为：ρ_mn(t₁,t₂-τ₀)＝max[ρ_mn(t₁,t₂-τ)]，其中，τ₀表示最大相关系数的那一列所对应的时间序列，t₂-τ₀表示PMU和RTU的基准量测时刻；

步骤A2:生成量测数据伪量测，

对齐一段数据后，用z_m和z_n分别表示PMU量测向量和RTU量测向量；其采样周期分别为T_m和T_n，T_n＝rT_m，即在连续的两个z_n的采样点之间，z_m采样r次；根据未来的伪量测值能预知，在有线性内插和线性外推两种方法代替原来直接用最近时刻的量测值作为伪量测的方法；如果量测数据多到可以获得数据的变化情况，那么外推法的精度是很好的；生成RTU伪量测的外推法公式如下：其中，z_n,j代表t_j时刻的RTU量测向量，z_n,j-1代表t_j-1时刻的RTU量测向量，z_n,k代表t_j时刻与t_j+1时刻之间任意t_k时刻的RTU量测向量；实践中，未来的伪量测值一般是可用的，在这种情况下，通过对连续的伪量测进行线性内插，也能够获得中间的伪量测值；生成RTU伪量测的内插法公式如下：其中，z_n,j+1代表t_j+1时刻的RTU量测，通过预测得到；当系统变化波动小的时候，采用外推法生成RTU量测即可，速度快；但是在系统状态变化波动大的时候，当系统的负荷由增大变为减少时，为了使RTU量测追踪系统的变化情况，先预测RTU下一量测时间断点的量测数据，再进行内插生成与PMU同步的伪量测；

步骤A3:基于深度信念网络DBN的预测

通过预测生成RTU的伪量测时，运用DBN进行预测，需要先对其网络结构进行训练，训练过程包括预训练和反向微调；首先，预训练过程采用无监督贪心算法单独对每一层RBM训练，并保证特征向量到下一层时保留尽可能多的特征信息，并为DBN网络提供良好的权重初值；然后，通过BP网络反向传播算法对参数进行微调，使模型收敛到最优点；基于DBN方法的RTU伪量测预测模型输入层为上一个时刻RTU量测数据、前一天预测时刻量测数据以及同类型日预测时刻量测数据，输出层为预测时刻的RTU量测数据；量测类型包括电压幅值、电流幅值、有功功率和无功功率，针对不同的输入量测类型，得到不同的输出量测类型。

2.根据权利要求1所述一种基于多源数据融合的电网抗差状态估计方法，其特征在于，所述步骤B包括：

具体的WLSAV(Weighted Least Squares and Absolute Value)模型为s.t.g(x)＝0，r＝z-h(x)，其中，z表示量测向量，x表示状态向量，r表示量测误差向量，h表示状态向量到量测向量的非线性映射，即量测表达式，g表示零注入功率等式约束，w_i表示第i个量测量在WLS中的权重，y_i表示第i个量测量在WLSAV中的权重，r_i表示第i个量测误差，k表示量测量个数，经过转换，得到处处可导的WLSAV模型的等价模型为：其约束条件为g(x)＝0，z-h(x)-u+v＝0，u,v≥0；

基于RTU数据和PMU数据的混合量测模型为：

其约束条件为g(x)＝0，r_m＝z_m-h_m(x)，r_n＝z_n-h_n(x)；等价模型为：

约束条件为g(x)＝0，z_m-h_m(x)-u_m+v_m＝0，z_n-h_n(x)-u_n+v_n＝0，u_m,v_m,u_n,v_n≥0；采用内点法对WLSAV模型进行求解。