[发明专利]基于进化计算的电力系统分数阶预测辅助状态估计方法

权利要求书

1.一种基于进化计算的电力系统分数阶预测辅助状态估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)通过机理分析法和分数阶微积分理论建立基于分数阶状态转移矩阵电力系统预测辅助状态估计模型，具体为：

▽^αx_k＝f_k-1(x_k-1)+ω_k-1 (1)

z_k＝h(x_k)+v_k (3)

其中，k表示采样时刻，w表示过去采样时刻，w＝1,2,..,k，n表示状态估计的数量，α＝[α₁,…,α_n]表示分数阶阶次，▽表示哈密顿算子；x_k表示k时刻系统向量，包括所有节点电压幅值和电压相角；z_k表示k时刻监测与数据采集系统的测量值，包括节点的有功和无功功率、支路的有功和无功功率；v_k表示k时刻观测噪声，ω_k-1表示k-1时刻过程噪声，f_k-1(·)表示k-1时刻状态变量转换公式，h(·)表示状态变量和测量变量的关系函数；

(2)设置进化计算的参数值；

(3)随机产生一个实数编码的种群PG；

(4)根据分数阶卡尔曼滤波方法，按照优化目标对当前种群PG中的所有个体进行适应度函数评价，个体根据适应度函数值进行由小到大排序；

(5)选择操作：从种群PG中选择适应度函数值较小的一半种群规模的个体，并复制，一起组成新的种群PS；

(6)交叉操作：种群PS中所有个体两个为一组，针对每一组产生0-1之间的随机数，只有随机数大于预设的交叉概率时进行交叉生成两个新个体，否则不变，最后得到新的种群PC；

(7)变异操作：针对种群PC中的每个个体，产生0-1之间的随机数，只有随机数大于预设的变异概率时进行变异生成一个新个体，否则不变，最后得到新的种群PG；其中，新种群PG保留上一代种群PG中适应度函数值最小的个体；

(8)重复步骤(4)～(7)直到遗传优化求解器的迭代次数达到预设的最大迭代次数；

(9)将最后一次迭代得到的适应度函数值最小的个体，作为电力系统分数阶状态转移矩阵的最优阶次输出，并将其应用到电力系统的能量管理系统中，实时获取电力系统中所有节点电压幅值和电压相角的状态估计值。