一种有源配电网不良数据辨识方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种有源配电网不良数据辨识方法和装置，基于获取的配电网中所有量测量确定最优分区策略，并基于最优分区策略得到每个分区；确定每个分区的可疑量测量，并基于所有分区的可疑量测量构建可疑量测量集合，避免出现残差污染和残差淹没现象，不会造成误判或漏检的情况，即使出现多个不良数据时，也不会发生错误判断，辨识效果好；本发明专利技术提供的技术方案通过增添可疑量测量，结合假设检验辨识法能够正确的辨识出不良数据，有效地对发生残差淹没的量测量进行辨识，提升了辨识的可靠性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种有源配电网不良数据辨识方法和装置
本专利技术涉及配电网
，具体涉及一种有源配电网不良数据辨识方法和装置。
技术介绍
当前，随着大量间歇性电源、储能系统等分布式电源(DistributedGeneration，DG)在配电网广泛应用，传统无源辐射状的配电网转变成潮流双向流动的有源配电网，通过在配电网中配置大量统计表计以达到传统意义上的数据采集是不实际的。为完成更好电网规划与调度的目的，需要借助状态估计实现实时数据跟踪与监测。但从实际考虑,状态估计的准确性是建立在准确的量测值的基础上，而量测通道的误差以及外界的信号干扰等因素，会出现量测误差很大的量测数据，即不良数据，在进行调度方式安排时，调度工作人员做出错误的调度决策，因此，完成不良数据的检测和辨识是实现正确状态估计的重要前提。现有技术中有源配电网不良数据辨识中大多数是利用加权残差或者标准残差为特征值，按照一定的置信度设置阈值，在对量测结果进行“非此即彼”的逻辑判断，该方法可能出现残差污染和残差淹没现象，造成误判或漏检的情况，尤其是出现多个不良数据时，容易发生错误判断，辨识效果差。
技术实现思路
为了克服上述现有技术中辨识效果差的不足，本专利技术提供一种有源配电网不良数据辨识方法和装置，基于获取的配电网中所有量测量确定最优分区策略，并基于最优分区策略得到每个分区；确定每个分区的可疑量测量，并基于所有分区的可疑量测量构建可疑量测量集合，避免出现残差污染和残差淹没现象，不会造成误判或漏检的情况，即使出现多个不良数据时，也不会发生错误判断，辨识效果好。为了实现上述专利技术目的，本专利技术采取如下技术方案：一方面，本专利技术提供一种有源配电网不良数据辨识方法，包括：基于获取的配电网中所有量测量确定最优分区策略，并基于最优分区策略得到每个分区；确定每个分区的可疑量测量，并基于所有分区的可疑量测量构建可疑量测量集合；基于可疑量测量集合，采用假设检验辨识法对不良数据进行辨识。所述基于获取的配电网中所有量测量确定最优分区策略，包括：基于获取的配电网中所有量测量确定多个分区策略；通过F统计量对所述多个分区策略进行筛选，得到最优分区策略。所述多个分区策略的确定，包括：对量测量残差矢量进行标准化处理；基于标准化处理后的量测量残差矢量计算标准化残差协方差矩阵；基于标准化残差的协方差矩阵建立量测量间相似系数矩阵；基于量测量间相似系数矩阵得到多个分区策略。所述对量测残差矢量进行标准化处理，如下式：式中，rN为标准化处理后的量测量残差矢量，r为量测量残差矢量，D为中间量，且D＝diag(WR)，R为权值矩阵，W为残差灵敏度矩阵，v为量测量误差矢量，WN为标准化残差转换矩阵；所述量测量残差矢量r按下式确定：其中，z为量测量实际值，x为状态量实际值，为量测量估计值，代表状态量估计值，H为常数化状态估计矩阵，R为权值矩阵，W为残差灵敏度矩阵，T为转置，I为单位矩阵。所述基于标准化处理后的量测量残差矢量计算标准化残差协方差矩阵，如下式：式中，RN为标准化残差协方差矩阵，E表示期望。所述基于标准化残差的协方差矩阵建立量测量间相似系数矩阵，包括：将量测量i与量测量j间的相似程度rij作为量测量间相似系数矩阵中的第i行、第j列元素，建立量测量间相似系数矩阵；所述rij按下式确定：式中，rij为量测量i与量测量j间的相似程度，m为特征量总数，M为距离系数，xik为量测量i的第k个特征值，xjk为量测量j的第k个特征值，且xik和xjk均由RN确定。所述基于量测量间相似系数矩阵得到多个分区策略，包括：基于量测量间相似系数矩阵，采用传递闭包法按下式确定模糊等价矩阵：t(R)＝(rij(λ))n*n式中，t(R)为n*n的模糊等价矩阵，rij(λ)为t(R)的第i行、第j列元素，且λ为预设分区策略阈值；将λ按照预设步长由1逐次递减，得到多个分区策略。所述通过F统计量对所述多个分区策略进行筛选，得到最优分区策略，包括：基于预设显著性水平，通过查F临界值表得到预设显著性水平对应的临界值Fα；选择F统计量大于Fα对应的分区策略作为最优分区策略；所述F统计量按下式计算：式中，F为F统计量，r为分区个数，n为量测量个数，np为第p个分区中量测量个数，为第p个分区中量测量的第k个特征值的平均值，为所有量测量的第k个特征值的平均值，xpjk为第p个分区第j个量测量的第k个特征值。所述确定每个分区的可疑量测量，并基于所有分区的可疑量测量构建可疑量测量集合，包括：将最优分区策略对应的各个分区中标准化处理后的量测量残差矢量与预设残差阈值对比，将超过预设的残差阈值的量测量确定为分区中的可疑量测量，形成可疑量测量集合；判断某个分区中是否包含不仅一个可疑量测量，若是，则结束，否则计算各个分区内所有正常量测量与聚类中心的距离，并将分区内正常量测量按所述正常量测量与聚类中心的距离从小到大的顺序加入到可疑量测量集合中。另一方面，本专利技术还提供一种有源配电网不良数据辨识装置，包括：确定模块，用于基于获取的配电网中所有量测量确定最优分区策略，并基于最优分区策略得到每个分区；构建模块，用于确定每个分区的可疑量测量，并基于所有分区的可疑量测量构建可疑量测量集合；辨识模块，用于基于可疑量测量集合，采用假设检验辨识法对不良数据进行辨识。所述确定模块包括：分区策略确定单元，用于基于获取的配电网中所有量测量确定多个分区策略；最优分区策略确定单元，用于通过F统计量对所述多个分区策略进行筛选，得到最优分区策略。分区策略确定单元包括：标准化处理单元，用于对量测量残差矢量进行标准化处理；计算单元，用于基于标准化处理后的量测量残差矢量计算标准化残差协方差矩阵；建立单元，用于基于标准化残差的协方差矩阵建立量测量间相似系数矩阵；第一确定单元，用于基于量测量间相似系数矩阵得到多个分区策略。所述标准化处理单元按下式对量测残差矢量进行标准化处理：式中，rN为标准化处理后的量测量残差矢量，r为量测量残差矢量，D为中间量，且D＝diag(WR)，R为权值矩阵，W为残差灵敏度矩阵，v为量测量误差矢量，WN为标准化残差转换矩阵；所述量测量残差矢量r按下式确定：其中，z为量测量实际值，x为状态量实际值，为量测量估计值，代表状态量估计值，H为常数化状态估计矩阵，R为权值矩阵，W为残差灵敏度矩阵，T为转置，I为单位矩阵。所述计算单元按下式计算标准化残差协方差矩阵：式中，RN为标准化残差协方差矩阵，E表示期望。所述建立单元具体用于：按下式确定量测量i与量测量j间的相似程度：式中，rij为量测量i与量测量j间的相似程度，m为特征量总数，M为距离系数，xik为量测量i的第k个特征值，xjk为量测量j的第k个特征值，且xik和xjk均由RN确定；将量测量i与量测量j间的相似程度rij作为量测量间相似系数矩阵中的第i行、第j列元素，建立量测量间相似系数矩阵。所述第一确定单元具体用于：基于量测量间相似系数矩阵，采用传递闭包法按下式确定模糊等价矩阵：t(R)＝(rij(λ))n*n式中，t(R)为n*n的模糊等价矩阵，rij(λ)为t(R)的第i行、第j列元素，且λ为预设分区策略阈值；将λ按照预设步长由1逐次递减，得到多个分区策略。所述最优分区策略确定单元具体用于：基于预设显著性水平，通过查F临界值表本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种有源配电网不良数据辨识方法，其特征在于，包括：基于获取的配电网中所有量测量确定最优分区策略，并基于最优分区策略得到每个分区；确定每个分区的可疑量测量，并基于所有分区的可疑量测量构建可疑量测量集合；基于可疑量测量集合，采用假设检验辨识法对不良数据进行辨识。

【技术特征摘要】
1.一种有源配电网不良数据辨识方法，其特征在于，包括：基于获取的配电网中所有量测量确定最优分区策略，并基于最优分区策略得到每个分区；确定每个分区的可疑量测量，并基于所有分区的可疑量测量构建可疑量测量集合；基于可疑量测量集合，采用假设检验辨识法对不良数据进行辨识。2.根据权利要求1所述的有源配电网不良数据辨识方法，其特征在于，所述基于获取的配电网中所有量测量确定最优分区策略，包括：基于获取的配电网中所有量测量确定多个分区策略；通过F统计量对所述多个分区策略进行筛选，得到最优分区策略。3.根据权利要求2所述的有源配电网不良数据辨识方法，其特征在于，所述多个分区策略的确定，包括：对量测量残差矢量进行标准化处理；基于标准化处理后的量测量残差矢量计算标准化残差协方差矩阵；基于标准化残差的协方差矩阵建立量测量间相似系数矩阵；基于量测量间相似系数矩阵得到多个分区策略。4.根据权利要求3所述的有源配电网不良数据辨识方法，其特征在于，所述对量测残差矢量进行标准化处理，如下式：式中，rN为标准化处理后的量测量残差矢量，r为量测量残差矢量，D为中间量，且D＝diag(WR)，R为权值矩阵，W为残差灵敏度矩阵，v为量测量误差矢量，WN为标准化残差转换矩阵；所述量测量残差矢量r按下式确定：其中，z为量测量实际值，x为状态量实际值，为量测量估计值，代表状态量估计值，H为常数化状态估计矩阵，R为权值矩阵，W为残差灵敏度矩阵，T为转置，I为单位矩阵。5.根据权利要求4所述的有源配电网不良数据辨识方法，其特征在于，所述基于标准化处理后的量测量残差矢量计算标准化残差协方差矩阵，如下式：式中，RN为标准化残差协方差矩阵，E表示期望。6.根据权利要求5所述的有源配电网不良数据辨识方法，其特征在于，所述基于标准化残差的协方差矩阵建立量测量间相似系数矩阵，包括：将量测量i与量测量j间的相似程度rij作为量测量间相似系数矩阵中的第i行、第j列元素，建立量测量间相似系数矩阵；所述rij按下式确定：式中，rij为量测量i与量测量j间的相似程度，m为特征量总数，M为距离系数，xik为量测量i的第k个特征值，xjk为量测量j的第k个特征值，且xik和xjk均由RN确定。7.根据权利要求6所述的有源配电网不良数据辨识方法，其特征在于，所述基于量测量间相似系数矩阵得到多个分区策略，包括：基于量测量间相似系数矩阵，采用传递闭包法按下式确定模糊等价矩阵：t(R)＝(rij(λ))n*n式中，t(R)为n*n的模糊等价矩阵，rij(λ)为t(R)的第i行、第j列元素，且λ为预设分区策略阈值；将λ按照预设步长由1逐次递减，得到多个分区策略。8.根据权利要求6所述的有源配电网不良数据辨识方法，其特征在于，所述通过F统计量对所述多个分区策略进行筛选，得到最优分区策略，包括：基于预设显著性水平，通过查F临界值表得到预设显著性水平对应的临界值Fα；选择F统计量大于Fα对应的分区策略作为最优分区策略；所述F统计量按下式计算：式中，F为F统计量，r为分区个数，n为量测量个数，np为第p个分区中量测量个数，为第p个分区中量测量的第k个特征值的平均值，为所有量测量的第k个特征值的平均值，xpjk为第p个分区第j个量测量的第k个特征值。9.根据权利要求1所述的有源配电网不良数据辨识方法，其特征在于，所述确定每个分区的可疑量测量，并基于所有分区的可疑量测量构建可疑量测量集合，包括：将最优分区策略对应的各个分区中标准化处理后的量测量残差矢量与预设残差阈值对比，将超过预设的残差阈值的量测量确定为分区中的可疑量测量，形成可疑量测量集合；判断某个分区中是否包含不仅一个可疑量测量，若是，则结束，否则计算各个分区内所有正常量测量与聚类中心的距离，并将分区内正常量测量按所述正常量测量与聚类中心的距离从小到大的顺序加入到可疑量测量集...

【专利技术属性】
技术研发人员：季宇，盛万兴，吴鸣，刘海涛，潘静，于辉，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，国家电网有限公司，国网安徽省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11