电力系统抗差状态估计研究

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电力系统抗差状态估计研究

作者：谢照军

来源：《价值工程》2014年第31期

摘要：状态估计能高效地估计出电力系统最佳的运行状态。测试并比较了基于原对偶内

点法的加权最小绝对值估计与基于牛顿法求解的二次-线性准则、加权最小二乘估计的估计精度与计算效率，由测试结果可知，加权最小二乘估计虽有较高的计算效率，但估计精度偏差，而加权最小绝对值估计有着较高的估计精度，但较低的计算效率也限制了其工程应用。

关键词：电力系统；抗差估计；加权最小绝对值；原对偶内点法

中图分类号：TM732 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）31-0068-02

0 引言

状态估计根据遥测数据估计电力系统的实时运行状态，是能量管理系统（energy management system，EMS）中各高级应用软件的基石。传统的加权最小二乘（weighted least estimation，WLS）估计在量测噪声服从严格的高斯分布时，能有效地估计出系统最佳的状态。然而WLS结果易受不良数据的影响，从而偏离实际的真值[1]。

由于在估计过程中能实现对量测粗差的自适应，抗差估计引起了国内外学者的广泛研究，其中以加权最小绝对值（weighted least absolute values，WLAV）[2]、非二次准则、最小中位数（least median of squares，LMS）为主。此外，基于指数型目标函数、最大合格率的状态估计也是抗差估计领域的新方法。抗差估计器以增加计算复杂度为代价，提高了状态估计的精度，然而相比于WLS估计器，较低的计算效率一定程度上也限制了其在工程实践中的应用[3]。

1 WLAV估计

WLAV状态估计模型为：

2 算例测试

选取IEEE30、57、118、300标准节点以及波兰2383（PL2383）节点为测试算例，比较QC、QL、WLAV的估计精度与计算效率。

其中，算例的评价指标为：

随机模拟200次，比较SV与Sθ概率密度分布图（probability density functions，pdf）。