电网状态估计系统的评估方法和系统技术方案

一种电网状态估计系统的评估方法和系统，其中方法包括：获取电力系统的初始断面数据；当初始断面数据不匹配故障数据库时，用非线性回归方法计算所述初始断面数据对应的回归系数，其中，故障数据库记录故障数据的判据；根据所述初始断面数据对应的回归系数、评估目标信息从案例库中匹配出对应的案例数据；将所述初始断面数据与案例数据进行叠加，获得评估电网状态估计系统的断面数据；根据所述断面数据对电网状态估计系统进行评估。通过本发明专利技术方案，提高了评估电网状态估计系统的准确性。

【技术实现步骤摘要】
电网状态估计系统的评估方法和系统
本专利技术涉及电网
，特别是涉及一种电网状态估计系统的评估方法和系统。
技术介绍
状态估计是利用实时量测系统的冗余度来提高数据精度，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。电力系统状态估计是电力系统调度、控制、安全评估等方面的基础，也是电能管理系统的核心组成部分。近年来，电力企业始终致力于提高EMS高级应用软件的实用化，而状态估计软件的实用化又是其中的重点，如何提高状态估计的计算精度，使之带动整个高级应用软件的实用化，是EMS运行维护人员非常关心的问题。目前各厂家已开发出不同的状态估计系统，各系统具有自己特殊的模型，特点各异，且使用的估计算法差异极大，使得各系统的性能评价非常困难。但由于电力系统的安全行要求，状态估计系统运行前必须实施严格的策略测试和功能及性能核查，确保投运后的零风险。这就需要一个全面有效的评估手段对预计投入运行的状态估计系统进行安全分析和有效性评估。传统技术中，直接获取的断面数据没有典型性。比如，需要某种故障数据时，实际电网可能几年才发生一次这样的故障，利用直接获得的断面数据进行状态估计系统的评估，导致评估的准确性低。
技术实现思路
基于此，有必要针对评估电网状态估计系统准确性低的问题，提供一种电网状态估计系统的评估方法和系统。一种电网状态估计系统的评估方法，包括：获取电力系统的初始断面数据，其中，断面数据是指电网中发生在同一时间截面上的电网各种设备的状态数据；当初始断面数据不匹配故障数据库时，用非线性回归方法计算所述初始断面数据对应的回归系数，其中，故障数据库记录故障数据的判据；根据所述初始断面数据对应的回归系数、评估目标信息从案例库中匹配出对应的案例数据；将所述初始断面数据与案例数据进行叠加，获得评估电网状态估计系统的断面数据；根据所述断面数据对电网状态估计系统进行评估；所述用非线性回归方法计算所述初始断面数据对应的回归系数包括：若一组故障数据y1,y2,…,yn对应断面数据计x1,x2,…,xn；xi，yi均呈非线性关系；选用指数模型后，借助变量代换Y＝f(y),X＝g(x)，转化为线性回归模型：其中，为估计值，a,b为回归系数；所述将所述初始断面数据与案例数据进行叠加，获得评估电网状态估计系统的断面数据包括：利用曲线拟合的方法将所述初始断面数据与案例数据进行叠加，获得评估电网状态估计系统的断面数据；或者，根据M序列反馈函数将初始断面数据进行非线性变换，获得具有周期性的前馈序列；根据前馈序列将所述初始断面数据与案例数据进行叠加，获得评估电网状态估计系统的断面数据。一种电网状态估计系统的评估系统，包括：获取模块，用于获取电力系统的初始断面数据，其中，断面数据是指电网中发生在同一时间截面上的电网各种设备的状态数据；计算模块，用于当初始断面数据不匹配故障数据库时，用非线性回归方法计算所述初始断面数据对应的回归系数，其中，故障数据库记录故障数据的判据；匹配模块，用于根据所述初始断面数据对应的回归系数、评估目标信息从案例库中匹配出对应的案例数据；叠加模块，用于将所述初始断面数据与案例数据进行叠加，获得评估电网状态估计系统的断面数据；评估模块，用于根据所述断面数据对电网状态估计系统进行评估；所述将所述初始断面数据与案例数据进行叠加，获得评估电网状态估计系统的断面数据包括：利用曲线拟合的方法将所述初始断面数据与案例数据进行叠加，获得评估电网状态估计系统的断面数据；或者，根据M序列反馈函数将初始断面数据进行非线性变换，获得具有周期性的前馈序列；根据前馈序列将所述初始断面数据与案例数据进行叠加，获得评估电网状态估计系统的断面数据。上述电网状态估计系统的评估方法和系统，在初始断面数据不匹配故障数据库时，用非线性回归方法分析初始断面数据对应的回归系数，并匹配出对应的案例数据，采用叠加的方式将初始断面数据与案例数据进行叠加，从而获得符合要求的断面数据，利用该断面数据对电网状态评估系统进行评估，可以提高评估的可靠性、准确性。附图说明图1为本专利技术电网状态估计系统的评估方法实施例的流程示意图；图2为本专利技术电网状态估计系统的评估系统实施例的结构示意图。具体实施方式以下针对本专利技术电网状态估计系统的评估方法和系统的各实施例进行详细的描述。如图1所示，为本专利技术电网状态估计系统的评估方法实施例的流程示意图，包括步骤：步骤S101：获取电力系统的初始断面数据；其中，断面数据是指电网中一批发生在同一时间截面上的电网各种设备的状态数据。也称静态数据，即不同主体在同一时间点或同一时间段的数据，是样本数据中的常见类型之一。这些断面数据包括电网所有设备的断面数据，而初始断面数据是指直接获取的断面数据。步骤S102：当初始断面数据不匹配故障数据库时，用非线性回归方法计算所述初始断面数据对应的回归系数，其中，故障数据库记录故障数据的判据。具体步骤如下：若一组故障数据y1,y2,…,yn对应断面数据计x1,x2,…,xn。xi，yi呈非线性关系。选用指数模型后，借助变量代换Y＝f(y),X＝g(x)，转化为线性回归模型：其中，为估计值，a,b为回归系数。考察新变量误差项在不同的Yi处，相同的偏差转换到原变量时会产生不同的yi值的偏差。偏差显然与成正比。原变量的误差项为原变量的误差平方和为选择a,b的值，使Qr最小，对方程组可解得其中，故障数据库记录故障数据的判据；可以设置很多判定条件，比如：电压是否高于1.2或者低于0.8，线路是否过载，发电机出力是否大于视在容量等，具体可以根据实际需要进行设定。在一个优选实施例中，步骤S102之前，还包括：根据各电力系统的故障数据判据，建立故障数据库；判断初始断面数据是否匹配故障数据库的故障数据判据。这是建立故障数据库的过程和判断过程。案例数据库中，除了有故障数据外，为了方便查询和索引，还对应有初始断面数据对应的回归系数，以及评估目标信息，形成对应关系，比如形成一个故障数据、初始断面数据对应的回归系数、评估目标信息的列表。建立故障数据库的过程，例如，可以建立遥测量不良数据的辨识模型，将实施数据输入到辨识模型当中，如果数据匹配，则出现不良数据，并且输出不良数据，如果数据不匹配，则没有出现不良数据，需要后续步骤的处理才能得到不良数据。步骤S103：根据初始断面数据对应的回归系数、评估目标信息从案例库中匹配出对应的案例数据。案例，就是电网运行中所经历的典型的富有多种意义的事件陈述。它是电网所经历的状态当中的有意截取。案例数据就是案例所经历状态的断面数据。如某条本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电网状态估计系统的评估方法，其特征在于，包括：获取电力系统的初始断面数据；当初始断面数据不匹配故障数据库时，用非线性回归方法计算所述初始断面数据对应的回归系数，其中，故障数据库记录故障数据的判据；根据所述初始断面数据对应的回归系数、评估目标信息从案例库中匹配出对应的案例数据；将所述初始断面数据与案例数据进行叠加，获得评估电网状态估计系统的断面数据；根据所述断面数据对电网状态估计系统进行评估。

【技术特征摘要】
1.一种电网状态估计系统的评估方法，其特征在于，包括：获取电力系统的初始断面数据，其中，断面数据是指电网中发生在同一时间截面上的电网各种设备的状态数据；当初始断面数据不匹配故障数据库时，用非线性回归方法计算所述初始断面数据对应的回归系数，其中，故障数据库记录故障数据的判据；根据所述初始断面数据对应的回归系数、评估目标信息从案例库中匹配出对应的案例数据；将所述初始断面数据与案例数据进行叠加，获得评估电网状态估计系统的断面数据；根据所述断面数据对电网状态估计系统进行评估；所述用非线性回归方法计算所述初始断面数据对应的回归系数包括：若一组故障数据y1,y2,…,yn对应断面数据计x1,x2,…,xn；xi，yi均呈非线性关系；选用指数模型后，借助变量代换Y＝f(y),X＝g(x)，转化为线性回归模型：其中，为估计值，a,b为回归系数；所述将所述初始断面数据与案例数据进行叠加，获得评估电网状态估计系统的断面数据包括：利用曲线拟合的方法将所述初始断面数据与案例数据进行叠加，获得评估电网状态估计系统的断面数据；或者，根据M序列反馈函数将初始断面数据进行非线性变换，获得具有周期性的前馈序列；根据前馈序列将所述初始断面数据与案例数据进行叠加，获得评估电网状态估计系统的断面数据。2.根据权利要求1所述的电网状态估计系统的评估方法，其特征在于，所述当初始断面数据不匹配故障数据库时，用非线性回归方法计算所述初始断面数据对应的回归系数步骤之前，还包括：根据各电力系统的故障数据判据，建立故障数据库；判断所述初始断面数据是否匹配故障数据库的故障数据判据。3.根据权利要求1或2所述的电网状态估计系统的评估方法，其特征在于，所述初...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏亚君，黄曙，孙建伟，刘菲，唐升卫，黄缙华，顾博川，刘俊勇，沈晓东，刘洋，吕林，魏震波，黄媛，李成鑫，刘继春，
申请(专利权)人：广东电网公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44