[发明专利]一种消除杠杆点的最优变换方法

说明书

技术领域

本发明属于电力系统自动化调度技术领域，尤其涉及一种消除杠杆点的最优变换方法(Anoptimaltransformationmethodforeliminatingleveragepoints,ELP-OT)。

背景技术

电力系统状态估计是能量管理系统的基础和核心。现在几乎每一个大型调度中心都安装了状态估计器，状态估计已成为电网安全运行的基石。自1970国外学者首次提出状态估计以来，人们对状态估计的研究和应用已经有40多年的历史了，这期间涌现出了各种各样的状态估计方法。

目前，在国内外应用最为广泛的状态估计是加权最小二乘法(Weightedleastsquares,WLS)。WLS模型简洁，求解容易，但是其抗差性很差。为了增强抗差性，一般有两种方法。第一种是在WLS估计之后加入不良数据辨识环节，例如最大正则化残差检验法(LNR)或估计辨识方法等；另一种是采用抗差状态估计方法。目前，国内外学者已经提出的抗差状态估计方法(Robuststateestimation)包括加权最小绝对值估计(Weightedleastabsolutevalue,WLAV)等。以上状态估计方法对一般的不良数据具有较好的抑制能力，但是当量测量含有杠杆点不良数据时，这些状态估计的抗差能力较差，即已有状态估计方法不能有效抑制杠杆点不良数据。若能采用某种方法消除杠杆点量测，即可增强状态估计的抗差能力。

发明内容

为了提高状态估计方法的抗差性，有效抑制杠杆点不良数据，本发明提出了一种消除杠杆点的最优变换方法，包括：

步骤1、通过对电力系统参数量测所建立的量测方程来求取电力系统状态估计的雅可比矩阵H；

步骤2、将出线度大于3的节点设为杠杆点，若某节点存在节点注入功率量测，则将雅可比矩阵H中所对应的该节点的列标记成需要旋转的列；

步骤3、求得需要旋转的列所对应的最优旋转矩阵，并将这些矩阵相乘获得雅可比矩阵的最优旋转矩阵Q；

步骤4、通过求取优化问题得到最优伸缩矩阵S，对雅可比矩阵进行最优变换得到最优雅可比矩阵H′＝SHQ。

所述量测方程为z＝h(x)+e，则状态估计的雅可比矩阵为H∈R^m×n；其中：z∈R^m为量测矢量，包括节点电压幅值量测、支路有功量测、支路无功量测、注入有功量测、注入无功量测、支路电流幅值量测；x∈Rⁿ为包括所有节点的电压幅值和相角的状态矢量，参考节点相角除外，m为量测矢量个数，n为状态变量的个数，n＝2N-1，N为电力系统网络中节点的数目；h:Rⁿ→R^m是由状态矢量到量测矢量的非线性映射；e＝[e₁,e₂,…,e_m]^T为量测噪声，常假设e～N(0,R)，其中其中为e_i的方差。

所述步骤3具体包括：