[发明专利]含不良数据预处理的辐射网前推回代抗差状态估计方法

权利要求书

1.含不良数据预处理的辐射网前推回代抗差状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取电网基础数据；

2)以底层电网为起点、顶层电网为终点，对电网状态进行估计，得到电网状态初始估计结果；

3)以顶层电网为起点、底层电网为终点，对电网状态进行估计，得到电网状态修正结果；

4)计算电网状态初始估计结果和电网状态修正结果的差值，若差值小于预设偏差阈值，则进入步骤5)，否则返回步骤3)；

5)建立指数加权最小二乘状态估计模型；

所述指数加权最小二乘状态估计模型如下所示：

s.t.c(x)＝0 (1)

式中，z表示m维的量测量向量；h(x)表示量测函数；W表示权重矩阵；J(x)表示目标函数值；min表示取最小值；c(x)表示零注入功率约束；x表示n维状态量；m为量测量个数，n为状态量个数；

其中，权重矩阵W中的对角元素如下所示：

式中，表示初始固定权重；σ表示Parzen窗宽度，第k+1次迭代中Parzen窗宽度σ的更新方法为：若2(δ^(k))²≥δ_max，则令δ^(k+1)＝0.2δ^(k)；若2(δ^(k))²＜δ_max，则令δ^(k+1)＝δ^(k)；δ_max为更新阈值；r_Ni表示标准化残差；

权重矩阵W中的元素w_i如下所示：

式中，w_i为第i个量测量的权重；r_i为第i个量测量的残差；|r|_min为对应量测类别的残差绝对值最小值；量测类别包括节点电压幅值、有功功率和无功功率；γ为残差的检测门槛值；

6)将电网状态修正结果和电网基础数据输入到指数加权最小二乘状态估计模型中，对量测量中的不良数据进行识别；

对量测量中的不良数据进行识别的步骤如下：

6.1)对支路首末端功率和电压量测量中的不良数据进行辨识，步骤包括：

6.1.1)利用公式(4)判断当前支路首末端功率量测量是否为不良数据；判断标准为：若公式(4)不成立，则当前支路首末端功率量测量为不良数据；

/

式中，和/分别为节点i到节点j的有功功率和无功功率估计值；P_ij和Q_ij分别为节点i到节点j的有功功率和无功功率量测值；ε₁、ε₂分别为支路有功功率和无功功率辨识阈值；

6.1.2)利用公式(4)判断当前支路首末端电压量测量是否为不良数据；判断标准为：若公式(5)不成立，则当前支路首末端电压量测量为不良数据；

式中：U_i为节点i电压量测值，为节点i电压估计值；ε₃为电压辨识阈值；

6.2)利用公式(6)判断当前节点功率量测量是否为不良数据；判断标准为：若公式(6)不成立，则当前节点功率量测量为不良数据；

式中，k_hωj表示节点k_h直接和节点j相连，且k_h≠j；ε₄、ε₅分别为节点有功功率和无功功率辨识阈值；P_j、Q_j分别表示需要求解的节点j的有功功率状态量和无功功率状态量。

2.根据权利要求1所述的含不良数据预处理的辐射网前推回代抗差状态估计方法，其特征在于，所述电网基础数据包括电网拓扑结构、节点j的有功功率量测量P_mj、节点j的无功功率量测量Q_mj、节点j和节点k所在支路的有功功率量测量P_mjk、节点j和节点k所在支路的无功功率量测量Q_mjk、支路首末端节点电压幅值量测量和支路首末端功率量测量。