[发明专利]一种电力系统状态并行估计方法及系统

说明书

本发明属于电力系统领域，提供了一种电力系统状态并行估计方法及系统。其中，该方法包括获取电力系统的电气接线图及量测配置，构建相应的分块信息矩阵网络图，采用最小长度算法对分块信息矩阵网络图进行编号，以最少注入元为目标，形成有向因子图；根据有向因子图构建道路树，将道路树中的深度相同的节点划分为同一并行任务；基于电网状态估计的量测方程及划分的并行任务，迭代求解各并行任务中的子任务所对应的电力系统状态。

技术领域

本发明属于电力系统领域，尤其涉及一种电力系统状态并行估计方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

作为能量管理系统EMS中重要的功能模块电力系统状态估计，通常根据电网调度控制方式采用集中估计的模式。随着电网规模的扩大，计算规模成倍增加。由于电网结构的特点，在状态估计计算中的信息矩阵也呈现出高度稀疏的特点，采用稀疏矩阵技术进行计算可大大提高状态估计的计算速度。然而，对于电力系统状态估计而言，采用稀疏矩阵技术对节点优化编号须预先知道信息矩阵非零元的分布。以电力系统应用最为广泛的加权最小二乘法为例，该信息矩阵的非零元的分布取决于量测雅可比矩阵互乘的结果，在系统节点较多，量测冗余较高的情况下，量测雅可比矩阵维数相应较高，直接通过量测雅可比矩阵互乘来确定信息矩阵非零元的分布，计算量较大。

作为能量管理系统EMS中重要的功能模块电力系统状态估计，通常根据电网调度控制方式采用集中估计的模式。随着电网规模的扩大，调度的分层分区控制模式，使得传统的集中式状态估计越来越无法适应代电网的发展需求。将电网分为若干子区域，子区域各自独立估计的分布式状态更具现实意义。目前已有的分布式状态估计模型主要分为以下几类：主从协调分层估计方法，分区层各分区独立估计，分区边界点的状态经协调层修正后返回各分区，直至满足收敛条件；去中心化分散式估计，各分区仅与相邻区域交换信息，无需上层协调，该类方法易于实现，但收敛性较弱。以上分布式算法存在的主要问题有：边界点处估计结果与集中估计结果相比，存在不一致性；不同分区参考相角选取问题。PMU装置由于可以直接测得母线电压幅值或相角，在分布式估计中可有效解决参考相角的问题。已有的分布式状态估计模型在对电力系统进行划分时，主要以地理区域为参考，或在联络线路进行分割，各区不重叠，但边界点的状态变量的是重叠的；或者在边界点进行母线撕裂。以上研究的分布式算法以异步迭代为主。现有的垂直并行计算模式，任务划分与网络结构，地理位置无关，而与计算节点中信息矩阵G的结构及形成密切相关，该方法不存在异步协调估计的参考相角的问题，可实现并行计算结果与集中估计结果一致。但该方法在每个垂直纵剖面求解相关状态变量时，未考虑信息矩阵G其它节点对该值的影响，直接将各相关剖面结果取平均值，其有效性值得商榷。

发明人发现，现有的电力系统状态估计方案存在计算量大，且采用并行方案计算的有效性差的问题。

发明内容

为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供一种电力系统状态并行估计方法及系统，其基于厂站的并行计算任务划分，基于信息矩阵结构的特点，以注入边最少为原则实现矩阵方程求解，在求解过程中，根据数据流的方向，对计算任务进行划分，实现同一任务内无关联的厂站并行计算。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明的第一个方面提供一种电力系统状态并行估计方法。

一种电力系统状态并行估计方法，包括：

获取电力系统的电气接线图及量测配置，构建相应的分块信息矩阵网络图；

采用最小长度算法对分块信息矩阵网络图进行编号，以最少注入元为目标，形成有向因子图；

根据有向因子图构建道路树，将道路树中的深度相同的节点划分为同一并行任务；

基于电网状态估计的量测方程及划分的并行任务，迭代求解各并行任务中的子任务所对应的电力系统状态。