一种考虑矩阵尺度伸缩的双线性WLAV抗差状态估计方法技术

本发明专利技术公布了一种考虑矩阵尺度伸缩的双线性WLAV抗差状态估计方法。双线性WLAV抗差估计通过引入中间变量，将电力系统非线性的量测方程转变为两步线性化过程，简化了模型，降低了估计时间。但当电网中出现长短支路情况，会导致杠杆量测和信息矩阵病态，影响双线性WLAV抗差估计的数值稳定性和坏数据检测辨识。本发明专利技术通过对雅克比矩阵进行尺度伸缩，可以有效消除长短支路导致的杠杆点量测，并降低信息矩阵的条件数，提高数值稳定性，具有工程应用价值。

A Bilinear WLAV Robust State Estimation Method Considering Matrix Scaling

【技术实现步骤摘要】
一种考虑矩阵尺度伸缩的双线性WLAV抗差状态估计方法
专利技术涉及一种考虑矩阵尺度伸缩的双线性WLAV抗差状态估计方法，属于电力系统运行和控制

技术介绍
加权最小绝对值(WeightedLeastAbsoluteValues，WLAV)估计是误差数据服从拉普拉斯分布下的最优估计，传统基于原对偶内点法(Primal-DualIPM,PDIPM)的WLAV抗差估计存在2个不足：一是模型复杂，迭代系数矩阵维数大，需要计算海森矩阵，计算时间远大于加权最小二乘法(WeightedLeastSquares,WLS)；二是对于杠杆点坏数据和多相关一致坏数据的抗差效果差。为提高WLAV抗差估计的计算速度，一般通过计及高阶项，并利用高阶内点法修正障碍参数，提高单次迭代下修正量的幅值和方向精度，从而有效减少抗差估计的迭代次数并提高估计精度。但由于高阶项的计算，该类方法单次迭代的计算时间增大，无法有效提高整体的计算速度，且仍然无法检测出杠杆点坏数据。双线性WLAV抗差估计通过引入中间变量，实现状态估计的非线性量测方程分步线性化。将内点法引入分步线性化后的量测方程进行WLAV抗差估计，无需形成海森本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种考虑矩阵尺度伸缩的双线性WLAV抗差状态估计方法，其特征在于，所述方法具体包括如下步骤：步骤(1)、获得电力系统的网络参数和量测量。网络参数包括：母线编号、名称、补偿电容，输电线路的支路号、首端节点和末端节点编号、串联电阻、串联电抗、并联电导、并联电纳、变压器变比和阻抗；量测量z包括：节点电压幅值、支路首端有功功率和无功功率、支路末端有功功率和无功功率；步骤(2)、程序初始化。包括：设置迭代精度、最大迭代次数、原对偶内点法的松弛变量、拉格朗日乘子和罚因子初值，并利用步骤(1)中的网络参数形成节点导纳矩阵；步骤(3)、设置中间变量：y＝[M L O]

【技术特征摘要】
1.一种考虑矩阵尺度伸缩的双线性WLAV抗差状态估计方法，其特征在于，所述方法具体包括如下步骤：步骤(1)、获得电力系统的网络参数和量测量。网络参数包括：母线编号、名称、补偿电容，输电线路的支路号、首端节点和末端节点编号、串联电阻、串联电抗、并联电导、并联电纳、变压器变比和阻抗；量测量z包括：节点电压幅值、支路首端有功功率和无功功率、支路末端有功功率和无功功率；步骤(2)、程序初始化。包括：设置迭代精度、最大迭代次数、原对偶内点法的松弛变量、拉格朗日乘子和罚因子初值，并利用步骤(1)中的网络参数形成节点导纳矩阵；步骤(3)、设置中间变量：y＝[MLO]T式中：Mij＝UiUjcosθij,Lij＝UiUjsinθij,Oi＝Ui2，Ui和Uj表示节点i和j对应的电压幅值，θij表示节点i和j之间的相角差；步骤(4)、对雅克比矩阵进行尺度伸缩，并利用中间变量建立如下的分步状态估计模型：y'＝f(y)x＝t(x')式中：x为待求的状态量；y、y′和x′为中间变量,f(y)和t(x′)为非线性函数；εz和εy′分别为量测量z和中间变量y′的误差向量；C和D分别表示两步线性方程各自的雅克比矩阵；Sr和Sc分别表示常系数雅克比矩阵C行向量和列向量进行尺度伸缩的对角阵，其中S...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱锋，王永，胡剑锋，何桦，孙国强，臧海祥，
申请(专利权)人：南京南瑞继保电气有限公司，河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32