[发明专利]一种配电网数据平差方法及系统

说明书

本发明提供的技术方案一种配电网数据平差方法，包括：获取历史量测数据和实时量测数据；对所述历史量测数据进行量测值预测得到先验估计值，并基于实时量测数据得到先验误差；对所述先验误差进行卡尔曼增益计算；基于卡尔曼增益和先验估计、先验误差计算后验估计和后验方差。有效提高了预测估计值的准确性，解决了预测估计值不准确导致的滤波效果下降问题。

技术领域

本发明涉及电力系统领域，具体涉及一种配电网数据平差方法及系统。

背景技术

近年来，生产生活领域对电力的需求逐年增长，配电网承担的负载越来越高，用户对供电质量的要求越来越严格。为了对电力系统的运行情况进行监控，配电网终端对电流、电压、开关位置等状态量进行了采集，因此配电网的数据质量关乎配电网的安全稳定运行，低质量的电力系统监测数据即使使用再精准的处理逻辑、再高效的并行策略都不会获得正确结果。

配电网量测系统数据主要取决于量测系统量测采样时产生的量测误差，其误差源主要包括：(1)测量仪器：一是测量表本身存在的误差，二是仪器精度不匹配产生的误差。(2)观测者或自读设备：观测者与自读设备的鉴别能力都有一定的局限性，所以在量测值读取甚至在设备安置时都会存在一定的误差，对观测结果有着重要的影响。(3)外界条件：观测时所处的外界条件，如温度、湿度、风力等都会对观测结果甚至被观测对象有一定的影响。因此只要是发生在工程实际中的观测量测都会存在这样或那样的误差，因此，配电网中测量产生的误差是不可避免的。

传统测量平差学对被测系统的属性要求较为苛刻，被测系统或对象需要具有无偏性，这意味着在多次测量之后量测量需要收敛为一个定值，换句话说也就是被测系统为一静态系统。但实际上配电网为一时变的动态系统，多次测量时其真值在将会根据实时电源出力、负荷变动情况而波动，无法统计大量的误差信息，没有足够的敏感度捕捉系统波动、暂降等信息，预测估计值不准确导致的滤波效果下降问题。

发明内容

本发明提供的技术方案是：

一种配电网数据平差方法，包括：

获取历史量测数据和实时量测数据；

对所述历史量测数据进行量测值预测得到先验估计值，并基于实时量测数据得到先验误差；

对所述先验误差进行卡尔曼增益计算；

基于卡尔曼增益和先验估计、先验误差计算后验估计和后验方差。

优选的，所述历史数据包括：

节点电压幅值、相角差、支路有功、无功潮流量测、节点注入有功、无功量测、支路电流量测或节点注入电流。

优选的，所述对所述历史量测数据进行量测值预测得到先验估计值，包括：

将所述配电网历史数据通过自适应滤波处理；

将通自适应滤波处理的配电网数据信息加入对统计误差的判断滤出部分误差；

将所述滤出部分误差后的数据进行量测值预测得到先验估计值。

优选的，所述将通自适应滤波处理的配电网数据信息加入对统计误差的判断滤出部分误差后的数据如下式所示：

式中，σ为U(k)的标准差，U(k)为k时刻的配电网节点电压量测值，y(k) 为自适应滤波的输出的处理后的数据信息；w^T(k)为预估系数的转置；预估系数w(k)的计算式如下：

w(k+1)＝w(k)+2g*e(k)*U(k)

式中，g为控制因子；e(k)为误差；

所述e(k)为误差的计算式如下：

e(k)＝U(k-1)-y(k-1)。