【技术实现步骤摘要】
基于自适应抗差无迹卡尔曼滤波的配电网状态估计方法及系统
本公开涉及配电网状态估计
，特别是涉及基于自适应抗差无迹卡尔曼滤波的配电网状态估计方法及系统。
技术介绍
配电网状态估计是保障电网安全稳定运行的一个重要手段，也是电力调度系统的重要组成部分。传统的静态状态估计，只能获取当前时间断面的数据，过滤掉大误差、低精度的不良数据，建立估计模型，对量测不全的点补充伪量测点，进行计算后得到当前时刻精确的运行状态。但是算法本身的限制导致其没有预测下一个时间断面的能力，随着配电网复杂程度的不断提高，针对配电网多个时间断面预测能力的要求也逐步提高。获得系统接下来一段时间的运行状态可以有效地控制负荷的出力，提高经济效益，也可以探知配电网中将要发生的情况，提前预警并提出相应的处理策略，避免事故的发生。动态状态估计的出现解决了这一问题，基于无迹卡尔曼滤波算法的动态状态估计模型利用过去的状态估计值和当前时刻的状态量对系统实时状态进行模拟，并通过量测数据对系统模拟量进行修正和预测，但滤波算法中噪声误差的存在使估计精确度还有进一步提升的空间，亟需重新设计状态估计的数学模型和相应的求解算...
【技术保护点】
1.基于自适应抗差无迹卡尔曼滤波的配电网状态估计方法，其特征是，包括：确定配电网系统的动态模型和采样方案，建立无迹卡尔曼滤波模型，确定量测混合手段；引入自适应抗差的优化模型，利用时变Sage‑Husa噪声统计估值器，在每个时间断面对配电网系统噪声进行优化处理，吸纳新近数据；建立抗差估计模型对系统存在的不良数据进行处理，获得具有抗差效果状态预测值和协方差，从而进行下一个时刻的状态估计。
【技术特征摘要】
1.基于自适应抗差无迹卡尔曼滤波的配电网状态估计方法，其特征是，包括：确定配电网系统的动态模型和采样方案，建立无迹卡尔曼滤波模型，确定量测混合手段；引入自适应抗差的优化模型，利用时变Sage-Husa噪声统计估值器，在每个时间断面对配电网系统噪声进行优化处理，吸纳新近数据；建立抗差估计模型对系统存在的不良数据进行处理，获得具有抗差效果状态预测值和协方差，从而进行下一个时刻的状态估计。2.如权利要求1所述的基于自适应抗差无迹卡尔曼滤波的配电网状态估计方法，其特征是，配电网系统的动态模型为：其中，xk为n维状态向量，且xk＝[Uk,θk]∈Rn，其中Uk为系统各节点的电压幅值，θk为系统各节点的相角；yk为m维量测向量，且yk＝[Uk,Pk,Qk,Pi,Qi]T∈Rm，其中Pk和Qk分别为系统内各节点潮流有功功率和无功功率，Pi和Qi分别为系统内各支路潮流有功功率和无功功率，f为状态转移函数；h为量测函数；qk和vk分别为n维的系统误差和m维的量测误差，服从均值为零、标准差为Q和R的白噪声分布。3.如权利要求2所述的基于自适应抗差无迹卡尔曼滤波的配电网状态估计方法，其特征是，配电网系统的状态方程采用Holt两指数平滑法，通过设置不同的平滑参数，来平滑原状态时间数列里的两种因素，状态方程为：其中，xk表示k时刻针对配电网的状态预测值；表示k时刻状态估计值；αk和βk为平滑参数，介于0～1之间；sk表示当前状态的平滑后的值；bk表示当前状态的平滑后的趋势。4.如权利要求3所述的基于自适应抗差无迹卡尔曼滤波的配电网状态估计方法，其特征是，对配电网状态量的采样方案采用比例修正对称采样法，通过对状态量取多个sigma点赋予不同权值后相加进行采样，针对配电网是高维的非线性系统，获得更加准确的状态量随机分布信息。5.如权利要求1所述的基于自适应抗差无迹卡尔曼滤波的配电网状态估计方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：张宏伟，刘磊，李保忠，张开元，梁涛，王恒杰，董江涛，刘源，袁野，邱成龙，张文，赵彤，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司青岛供电公司，
类型：发明
国别省市：山东,37
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