一种考虑测量数据相关性的电网区间状态估计方法及系统与流程

技术特征：
1.一种考虑测量数据相关性的电网区间状态估计方法，其特征在于，方法包括：步骤一：获取电网拓扑结构，输入输电线路的额定参数；步骤二：输入变压器设备的额定参数；步骤三：输入电网pq节点负荷数据、pv节点注入有功功率和电压幅值、平衡节点的电压；步骤四：对电网潮流进行计算至收敛，输出节点电压、线路电流、线路潮流、节点注入功率，作为电网各状态量和测量量的真实值；步骤五：确定电网中各scada电气测量装置的安装位置；步骤六：获取各scada电气测量装置的测量量真实值，形成m
×
1维列向量；步骤七：确定各scada电气测量装置及测量量的相关性，形成m
×
m维测量量的相关系数矩阵c；步骤八：确定测量量的抽样次数n；步骤九：确定测量装置的白噪声分布形式及参数情况；步骤十：利用拉丁超立方抽样技术，形成m
×
n维独立标准正态分布变量的初始抽样矩阵y；步骤十一：利用步骤七至十中获得的相关系数矩阵c和初始抽样矩阵，基于cholesky分解和nataf变换技术，形成考虑测量数据相关性的scada测量最终抽样矩阵z；步骤十二：确定状态量n维列向量x，并为状态量赋初始值；步骤十三：启动状态估计程序，选取获得的最终抽样矩阵z中的第一列向量，通过加权最小二乘法不断迭代，获得状态量的最优估计值的第一列向量；步骤十四：继续选取最终抽样矩阵z中的第二列向量，重复上述迭代过程，并依次完成n组抽样值的状态估计；步骤十五：根据期望的状态估计结果进行输出，并利用树状图、折线图、概率密度函数、概率分布函数进行展示；步骤十六：通过预设算法对结果进行评价。2.根据权利要求1所述的考虑测量数据相关性的电网区间状态估计方法，其特征在于，步骤四中，对电网潮流进行计算采取牛顿-拉夫逊算法，或者pq分解法计算；潮流计算的输出量包括：各个节点的电压幅值v
i
和相角θ
i
，线路i-j的电流幅值i
ij
，线路i-j的支路有功潮流p
ij
、无功潮流q
ij
，节点i的注入有功功率p
i
、注入无功功率q
i
。3.根据权利要求2所述的考虑测量数据相关性的电网区间状态估计方法，其特征在于，步骤六中各scada电气测量装置的测量量真实值，选取步骤四中潮流计算所得结果；其中，测量共有5个，包括：节点i电压幅值v
i
、注入有功功率p
i
、无功功率q
i
、线路i-j方向有功潮流p
ij
和线路i-j方向无功潮流q
ij
，所述v
i
、p
i
、q
i
、p
ij
和q
ij
记作z
scada,i
；在获得全部scada电气测量装置的测量量真实值后，按照注入有功功率、注入无功功率、线路有功潮流、线路无功潮流、节点电压幅值的顺序重新排列如下：
4.根据权利要求1或2所述的考虑测量数据相关性的电网区间状态估计方法，其特征在于，步骤八中抽样次数n为100次以上；步骤九中确定测量装置的噪声分布形式及特征参数，获得测量量的概率密度函数和累积分布函数。5.根据权利要求1或2所述的考虑测量数据相关性的电网区间状态估计方法，其特征在于，步骤十通过拉丁超立方抽样方法对m维均值为0、标准差为1的独立标准正态分布的变量进行n次抽样，形成m
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n维初始抽样矩阵y；步骤十一中利用相关系数矩阵和初始抽样矩阵，形成考虑测量数据相关性的最终抽样矩阵的步骤如下：(1)首先对相关系数矩阵c进行cholesky分解：c＝bb
t
式中，b为对c进行cholesky分解后形成的下三角矩阵；(2)生成相关系数矩阵为c的标准正态分布样本矩阵y’：y’＝by(3)利用nataf变换形成具有任意分布形式的随机变量z的抽样矩阵：z＝f-1
[φ(y')]式中，φ为标准正态分布的累积分布函数，f为待求测量量z的累积分布函数。通过上述cholesky分解和nataf变换技术，即实现了从标准正态分布φ到任意分布形式f的变量z的一一映射。由于累积分布函数具有单调递增性，因此该映射前后变量具有一一对应性。6.根据权利要求1或2所述的考虑测量数据相关性的电网区间状态估计方法，其特征在于，步骤十二中状态量x选取为节点电压幅值v和相角θ组成的n维列向量；采用平启动方式，为各节点电压幅值赋初始值1，为各节点电压相角赋初始值0。7.根据权利要求1或2所述的考虑测量数据相关性的电网区间状态估计方法，其特征在于，步骤十三中加权最小二乘法状态估计程序的实施步骤如下：(1)建立测量量z关于状态量x的测量方程：z＝h(x) v(2)建立目标函数使得加权残差平方和最小：j(x)＝[z-h(x)]
t
r-1
[z-h(x)](3)为使得目标函数最小，令上述目标函数的偏导数为0，得到：
(4)得到状态量的迭代公式如下：其中，v为测量残差矢量；r-1
为测量对角权矩阵，权重矩阵选取为各测量量的方差的倒数，即r＝diag(1/σ
i2
)；k为迭代次数；h为信息矩阵，且
△
z为计算残差列向量，且有δz＝z-h(x
(k)
)；经过k步迭代后，状态量的估计值||δx
(k)
||≤ε(ε为某一确定的较小值，如0.0001)后，证明状态估计收敛，该步状态估计迭代完成。8.根据权利要求7所述的考虑测量数据相关性的电网区间状态估计方法，其特征在于，步骤十三中所述测量方程如下：v
i
＝v
ii
p
ij
＝v
i2
(g g
c
)-v
ivj
g cosθ
ij-v
ivj
b sinθ
ij
q
ij
＝-v
i2
(b b
c
)-v
ivj
g sinθ
ij
v
ivj
b cosθ
ij
其中，g、b、g
c
、b
c
分别表示线路的串联电导、电纳和并联电导、电纳。9.根据权利要求7所述的考虑测量数据相关性的电网区间状态估计方法，其特征在于，步骤一至三中电网设备的相关参数选取标幺化后的数值，采取格式文本的形式存入txt文档或者excel表格中，系统执行时自动读取参数并保存。10.一种考虑测量数据相关性的电网区间状态估计系统，其特征在于，包括：电网设备参数输入模块、电网潮流计算模块、电网区间状态估计模块、自定义输出与图形化展示模块以及算法性能评价模块；电网设备参数输入模块，用于获取电网拓扑结构，输入输电线路的额定参数；获取变压器设备的额定参数；获取电网pq节点负荷数据、pv节点注入有功功率和电压幅值、平衡节点的电压；电网潮流计算模块，用于对电网潮流进行计算至收敛，输出节点电压、线路电流、线路潮流、节点注入功率，作为电网各状态量和测量量的真实值；测量数据生成与处理模块，用于确定电网中各scada电气测量装置的安装位置；获取各scada电气测量装置的测量量真实值，形成m
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1维列向量；确定各scada电气测量装置及测量量的相关性，形成m
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m维测量量的相关系数矩阵c；确定测量量的抽样次数n；确定测量装置的白噪声分布形式及参数情况；利用拉丁超立方抽样技术，形成m
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n维独立标准正态分布变量的初始抽样矩阵y；
利用获得的相关系数矩阵c和初始抽样矩阵，基于cholesky分解和nataf变换技术，形成考虑测量数据相关性的scada测量最终抽样矩阵z；电网区间状态估计模块，用于确定状态量n维列向量x，并为状态量赋初始值；启动状态估计程序，选取获得的最终抽样矩阵z中的第一列向量，通过加权最小二乘法不断迭代，获得状态量的最优估计值的第一列向量；继续选取最终抽样矩阵z中的第二列向量，重复上述迭代过程，并依次完成n组抽样值的状态估计；自定义输出与图形化展示模块，用于根据期望的状态估计结果进行输出，并利用树状图、折线图、概率密度函数、概率分布函数进行展示；算法性能评价模块，用于通过均方根误差、或最大绝对误差、或期望值的相对偏差、或标准差的相对偏差、或t检验对结果进行评价。

技术总结
本发明提供一种考虑测量数据相关性的电网区间状态估计方法及系统，属于电网状态估计领域，获取电网拓扑结构，输入输电线路的额定参数、额定参数、电网PQ节点负荷数据、PV节点注入有功功率和电压幅值、平衡节点的电压；对电网潮流进行计算至收敛，作为电网各状态量；确定电网中电气测量装置的安装位置；获得的相关系数矩阵和初始抽样矩阵，根据期望的状态估计结果进行输出，并进行展示；通过预设算法对结果进行评价。本发明的原理简单易懂，便于程序实现，采用拉丁超立方抽样技术，能够在保证估计精度的前提下有效减少抽样数目。此外，本发明能够模拟测量量各种分布形式的误差，对于电网运行实际情况的拟合程度较高。网运行实际情况的拟合程度较高。网运行实际情况的拟合程度较高。


技术研发人员：于学良 惠鑫欣 范志毅 刘栋 夏文强 曾乐宏 范贝贝 方立华 唐行萍 禚笑 于霞 吕海林 陈文佼
受保护的技术使用者：国家电网有限公司
技术研发日：2021.12.03
技术公布日：2022/6/7