基于递推最小二乘法的分布式低压配电网络线路参数估计方法技术

本发明专利技术公开一种基于递推最小二乘法的分布式低压配电网络线路参数估计方法，包括：第一步，根据低压配电网网络拓扑，对电力线路段和节点进行编号，同时根据基尔霍夫电压定律和基尔霍夫电流定律建立方程组；第二步，对集抄系统或者智能电表采集到的量测数据通过低通滤波处理方法进行异常数据清洗；第三步，根据最小二乘法对线路参数估计进行数学建模，设计递推最小二乘估计参数，采用递推最小二乘法设计线路阻抗参数估计算法；第四步，采用核估计和点估计对线路参数估计结果进行可信度分析。

A recursive least square method for line parameter estimation of distributed low voltage distribution network

【技术实现步骤摘要】
基于递推最小二乘法的分布式低压配电网络线路参数估计方法
本专利技术涉及一种基于递推最小二乘法的分布式低压配电网络线路参数估计方法，属于配网状态估计领域。
技术介绍
随着时代的高速发展，低压配电网网络分支众多、结构复杂、变化快，给配网安全稳定运行带来极大的挑战。一方面，由于线路使用时间增加，恶劣自然环境的侵蚀等原因引起线路老化，加上由于施工、改造、事故等影响，线路参数发生较大变化；另一方面，面对分支庞大而复杂的低压配电网，线路参数仍是监测空白，额外安装量测装置需要巨大的人力物力。PMU由于成本高昂，主要装备于500kV变电站及重要电厂出线处，因此低压配网线路一般不配备PMU同步量测装置，在低压配电网中可以大量获得的是基于集抄系统或家用智能电表的量测数据。测量数据存在不可避免的误差，最小二乘法作为一种非统计学的参数估计方法，在随机环境中，并不需要知道测量数据的概率统计信息，但获得的估计结果却有较好的统计性质，因而具有较好的容差能力。因此如何利用现有的量测数据，针对低压配电网线路参数特性，建立一种简单实用而又准确的线路参数估计方法，对提高配电网分析和运行水平，具有极强的现实意义。
技术实现思路
专利技术目的：针对上述现有技术中存在的问题与不足，本专利技术提出一种基于递推最小二乘法的分布式低压配电网络线路参数估计方法，可简单而准确估计低压配电网线路参数。技术方案：一种基于递推最小二乘法的分布式低压配电网络线路参数估计方法，其特征在于，包括以下几个步骤：第一步，根据低压配电网网络拓扑，对电力线路段和节点进行编号，同时根据基尔霍夫电压定律和基尔霍夫电流定律建立方程组；第二步，对集抄系统或者智能电表采集到的量测数据通过低通滤波处理方法进行异常数据清洗；第三步，根据最小二乘法对线路阻抗参数估计进行数学建模，设计递推最小二乘估计参数，采用递推最小二乘法设计线路阻抗参数估计算法；第四步，采用核估计和点估计对线路参数估计结果进行可信度分析。优选的，在所述第一步中，以低压配网变压器二次侧为首节点，配网其余节点依次编号，根据KVL、KCL建立方程组，并改写成矩阵形式，最后通过矩阵初等变换的性质得到低压配电网络拓扑的状态估计方程。优选的，在所述第二步中，将采用低通滤波算法滤波输入数据中的异常数据：其中，x表示输入的数据，y表示滤波后的数据，s表示拉普拉斯算子，表示截止频率。优选的，所述第三步中，低压配电网线路参数视为不变，采用集抄系统获得的电压电流有效值代入最小二乘递推方程进行计算。优选的，在所述第四步中，采用核密度估计和点估计方法，得到线路参数估计结果的概率密度分布、置信区间、期望以及方差，再对线路参数估计结果进行可信度分析。优选的，在第四步中，采用高斯核函数对结果进行可信度分析，线路参数估计结果经过高斯核密度估计可得到其概率密度函数，再通过获得包含参数真值p的置信度为１－的置信区间。优选的，在第四步中，所述点估计方法采用矩估计，无需假设其数据分布，式中，和分别为低压配网线路参数估计结果样本的期望和方差，表示总样本数。有益效果：与现有技术相比，本专利技术所提出的基于递推最小二乘法的分布式低压配电网络线路参数估计方法能够实现线路阻抗参数的分布式实时计算，具有实时性，且可以消除当负荷变化较小时引起的最小二乘法两次采样数据相同所造成的无解现象。附图说明图1为本专利技术实施例中低压配电网络拓扑结构分析原理示意图。图2为本专利技术实施例流程图。图3为递推最小二乘计算示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本专利技术。如图1-3所示，本实施例提出一种基于递推最小二乘法的分布式低压配电网络线路参数估计方法，用于低压交流配电网，其具体方法包括以下几个步骤：第一步，首先根据低压配电网网络拓扑，对电力线路段和节点进行编号，同时根据基尔霍夫电压定律（KVL）和基尔霍夫电流定律(KCL)建立方程组；如图1所示，对该实例中低压配电网拓扑进行读取，对各节点编号为1-10，其中ug表示配网变压器二次侧电压，x表示线路参数，u2…u4,u6…u10表示各节点电压，i3,i4,i6…i10分别表示各负荷电流,i12表示线路电流；以节点10为例，根据KVL、KCL建模：（1）附图1中虚线标注处参数为测量所得量，改写上式为：（2）经过n次测量可得到n个方程组：（3）将上式写成矩阵形式（4）即　（5）矩阵H和y均为测量值。第二步，从集抄系统中读取N组量测数据，并进行异常数据处理。异常数据会影响最小二乘法的计算精度，异常数据清洗的基本思路是采用低通滤波算法滤波输入数据中的异常数据：x表示输入的数据，y表示滤波后的数据，s表示拉普拉斯算子，表示截止频率。第三步，根据最小二乘法对线路参数估计进行数学建模，设计递推最小二乘估计参数，采用递推最小二乘法设计线路阻抗参数估计算法；基于递推最小二乘法的线路参数估计方法，根据采样数据实施估计线路阻抗参数，低压配电网线路参数视为变化缓慢，并由于低压配电网络线路较短，线路参数基本呈现纯电阻特性，因此低压配电网络可以近似为纯电阻网络，可以采用集抄系统获得的电压电流有效值代入状态估计方程进行计算，无需PMU等同步测量装置。递推最小二乘法计算示意图如图3所示，根据递推最小二乘法可进行阻抗参数估计：（6）其中I表示单位矩阵，R为测量噪声协方差矩阵，可取为aI，a为可调系数，用于调节收敛速度，一般可取0.1。第四步，根据集抄系统可获得大量配电网量测数据，进而得到多时间断面的大量线路参数估计结果，因此本步骤采用核密度估计和点估计方法，得到线路参数估计结果的概率密度分布、置信区间、期望以及方差等，从而对线路参数估计结果进行可信度分析。核密度估计无需有关数据分布的先验知识，即对数据分布无任何假设，是一种直接从样本数据本身出发研究数据分布特征的方法，本步骤采用高斯核函数对结果进行可信度分析。大量线路参数估计结果经过高斯核密度估计可得到其概率密度函数，再通过获得包含参数真值p的置信度为置信区间。另外，低压配网线路参数估计结果一般为单个结果，点估计是一种用样本统计量来估计总体参数的方法，包括矩估计和最大似然估计等。本步骤采用的矩估计，无需假设其数据分布，具有无偏性、有效性与一致性等特点。式中，和分别为配网线路参数估计结果样本的期望和方差，表示总样本数。以上所述仅是本专利技术的优选实施方式，应当指出，对于本
的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术原理的前提下，还可以作出若干改进，这些改进也应视为本专利技术的保护范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于递推最小二乘法的分布式低压配电网络线路参数估计方法，其特征在于，包括以下几个步骤：/n第一步，根据低压配电网网络拓扑，对电力线路段和节点进行编号，同时根据基尔霍夫电压定律和基尔霍夫电流定律建立方程组；/n第二步，对集抄系统或者智能电表采集到的量测数据通过低通滤波处理方法进行异常数据清洗；/n第三步，根据最小二乘法对线路阻抗参数估计进行数学建模，设计递推最小二乘估计参数，采用递推最小二乘法设计线路阻抗参数估计算法；/n第四步，采用核估计和点估计对线路参数估计结果进行可信度分析。/n

【技术特征摘要】
1.基于递推最小二乘法的分布式低压配电网络线路参数估计方法，其特征在于，包括以下几个步骤：
第一步，根据低压配电网网络拓扑，对电力线路段和节点进行编号，同时根据基尔霍夫电压定律和基尔霍夫电流定律建立方程组；
第二步，对集抄系统或者智能电表采集到的量测数据通过低通滤波处理方法进行异常数据清洗；
第三步，根据最小二乘法对线路阻抗参数估计进行数学建模，设计递推最小二乘估计参数，采用递推最小二乘法设计线路阻抗参数估计算法；
第四步，采用核估计和点估计对线路参数估计结果进行可信度分析。


2.根据权利要求1所述的基于递推最小二乘法的分布式低压配电网络线路参数估计方法，其特征在于，在所述第一步中，以低压配网变压器二次侧为首节点，配网其余节点依次编号，根据KVL、KCL建立方程组，并改写成矩阵形式，最后通过矩阵初等变换的性质得到低压配电网络拓扑的状态估计方程。


3.根据权利要求2所述的基于递推最小二乘法的分布式低压配电网络线路参数估计方法，其特征在于，在所述第二步中，将采用低通滤波算法滤波输入数据中的异常数据：



其中，x表示输入的数据，y表示滤波后的数据，s表示拉普拉斯算子，表示截止频...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪梦余，戴成涛，王义辉，黄海云，吴前进，
申请(专利权)人：光一科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32