[发明专利]基于多种时间周期测量数据的配电网混合状态估计方法

摘要

本发明公开了一种基于多种时间周期测量数据的配电网混合状态估计方法，基于当前配电网系统测量与信息系统的现状，通过AMI、PMU和RTU测量信息的数据融合得到短时限高质量的状态估计结果。所提出的方法可以显著地缩短估计的周期并且为类似于电压控制和系统堵塞控制之类的高级控制应用提供实时状态信息。该方法有助于探测出状态的突变情况。可以进一步通过优化算法的鲁棒性并减小不良数据和杠杆点对估计结果带来的影响。此外，DKF过程的细节可以进一步优化。

主权项

1.基于多种时间周期测量数据的配电网混合状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)确定配电网系统的拓扑结构信息以及不同测量装置的安装情况，包括类型与数量信息；(2)根据具体的厂家说明和系统状态估计需要确定配电网系统中测量装置PMU、RTU和AMI各自的数据的采集频率；(3)根据系统的拓扑结构以及负荷调查情况确定计算中使用的系统状态变量；(4)根据负荷调查情况进行潮流计算，将计算结果作为系统状态变量的初值；(5)确定最初的预测模型误差矩阵Q；(6)利用Holt两参数指数平滑处理方法进行状态的预测，得到预测的状态变量测量变量的预测值以及预测状态变量的协方差矩阵(7)当PMU实测数据更新的时候，根据测量变量的预测值与实测值的差值，确定是否存在不良数据或者系统的运行状态发生变化；如果不存在上述情况，利用Kalman滤波器方法，计算得到校正之后的状态变量以及估计状态变量的协方差矩阵(8)当RTU实测数据更新时，利用上一个时刻线性动态状态估计的结果对RTU所直接测量的信息进行直角坐标化处理；(9)根据PMU和RTU的实测数据以及与AMI上一次等效的节点注入电流或者负荷电流，建立状态估计的目标函数，利用线性最小二乘方法计算出系统状态变量作为下一时刻动态状态估计的基准状态向量，并且对下一个RTU数据更新时刻的伪量测数据进行线性预测；(10)当AMI测量数据更新的时候，将负荷功率或者节点注入功率的信息转换为等效的节点注入电流或者负荷电流；(11)根据PMU、RTU以及AMI的实测数据，进行全系统静态线性状态估计，获得系统状态变量向量x。