一种基于灰色‑马尔可夫链的配网状态估计方法技术

一种基于灰色‑马尔可夫链的配网状态估计方法，将配电网的潮流状态看成一个灰色系统，采用灰色模型得到量测信息的拟合和预测结果，并求得拟合数据与实际数据间的残差序列。然后对残差序列进行分析求得残差转移向量，构造状态转移概率矩阵。最后根据历史状态数据、最后一个残差值及残差转移向量的变化率求得状态估计结果。本发明专利技术算法将灰色理论和马尔可夫链相结合，具有较高的精度，并且计算速度快，使用内存小，有很好的实用价值。

A distribution state estimation method based on Grey Markov chain

A state estimation method for distribution network based on Grey Markov chain, the distribution network power flow state as a grey system, using grey model to obtain the measurement information of fitting and forecasting results, and the residual sequence fitting data and the actual data obtained between. Then the residual sequence is analyzed and the residual transfer vector is obtained, and the state transition probability matrix is constructed. Finally, the state estimation results are obtained according to the historical state data, the last residual value and the change rate of the residual transfer vector. The algorithm combines the grey theory with Markov chain, and has high accuracy, fast computation speed and small memory, and has very good practical value.

【技术实现步骤摘要】
一种基于灰色-马尔可夫链的配网状态估计方法
本专利技术涉及一种基于灰色-马尔可夫链的配网状态估计方法，属于电力系统运行与控制

技术介绍
随着在智能配电网中，作为“态势感知工具”的核心版块，状态估计有着重要的研究价值。状态估计就是利用实时量测系统的冗余度来提高系统精度，自动排除随机干扰所引起的错误信息，估计或预报系统的运行状态。它主要处理对象是某一时间断面上的高位空间问题。状态估计在电力系统中所起到的作用已经被电力行业人士普遍认可，现在我国输电网中的DMS已经成功运用状态估计技术，而这一技术在配电网中仍处于初步阶段。由于输电网与配电网在电压等级、职能、拓扑结构等方面都存在着差异，因此将输电网中成熟的状态估计方法运用到配电网并不可取，这就使得对配电网状态估计方法的研究分析成为本领域的难点和重点。目前，配电网状态估计广泛采用最小二乘法。在此基础上又发展了一系列改进算法，可分为以下几类：以牛顿法为基础的配电网状态估计，以节点电压方程为基础的状态估计，基于支路电流、支路功率的状态估计等。中国专利“CN101964525A”提出了“一种支持大规模电流量测的配电网状态估计方法”，利用配电本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于灰色‑马尔可夫链的配网状态估计方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：根据灰色模型得到量测信息的拟合和预测结果，并求得拟合数据与实际数据间的残差序列e＝[e1,e2,…,ek,…en]，其中

【技术特征摘要】
1.一种基于灰色-马尔可夫链的配网状态估计方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：根据灰色模型得到量测信息的拟合和预测结果，并求得拟合数据与实际数据间的残差序列e＝[e1,e2,…,ek,…en]，其中步骤2：对残差序列进行分析，求得残差转移向量△ek＝ek+1-ek，表明残差变化的方向与大小，根据残差转移向量数据的分布情况进行状态划分为：[s1,s2,…,s6]＝[(-∞,-0.50),(-0.50,-0.25),(-0.25,-0.00),(0.00,0.25),(0.25,0.50),(0.50,+∞)]；步骤3：构造一步状态转移概率矩阵，将每个状态用转移矩阵表示；步骤4：根据最后一个残差的状态和一步状态转移概率矩阵，求出残差预测点所处的状态，然后以此状态的概率最大值作为其可能的变化值y(k+1)；步骤5：根据历史状态数据、最后一个残差值及残差转移向量的变化率求得状态估计结果为步骤6：更新原始状态数据序列，加入新的数据作为原始序列重复上述步骤进行估计，直至完成估计目标。2.根据权利要求1所述一种基于灰色-马尔可夫链的配网状态估计方法，其特征在于：所述步骤1中，将配电网的潮流状态看成一个灰色系统，设已知的历史量测值序列为：x(0)＝[x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n)]，对历史量测值序列进行一阶累加生成得到新序列：x(1)＝[x(1)(1),x(1)(2),…,x(0)(k),…x(0)(n)]，式中：k表示第k个数据；n为数据总数。3.根据权利要求1所述一种基于灰色-马尔可夫链的配网状态估计方法，其特征在于：所述步骤1中，用得到的新序列生成紧邻均值序列M(1)：M(1)＝[M(1)(2),M(1)(2),…M(1)(k),…M(1)(n)]，式中：M(1)(k)＝0.5x(1)(k)+0.5x(1)(k-1),k＝2,3,…,n。4.根据权利要求3所述一种基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶渊，康振南，雷小林，李乾坤，王毛毛，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42