[发明专利]一种配电系统及负荷侧协同状态估计方法及系统

说明书

本发明提供了一种配电系统及负荷侧协同状态估计方法及系统。其中，该方法包括：对预先划分的各个配电系统子区域并行进行配电系统‑负荷运营商协同状态估计，直至当地协同状态估计收敛；若当地状态估计不收敛，则交互配网侧与负荷侧所求的负荷运营商的对外聚合功率作为新增伪量测，重复进行配电系统‑负荷运营商协同状态估计及收敛判断；交互相邻配电系统子区域的信息，交换重叠节点状态估计值，直至全局收敛，结束协同状态估计；若全局不收敛，则将交互的相邻子区域重叠节点状态作为本区域新增伪量测，重复进行协同状态估计及收敛判断。

技术领域

本发明属于电力系统领域，尤其涉及一种配电系统及负荷侧协同状态估计方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

配电系统状态估计可以利用量测信息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，为其他高级应用提供数据基础，是配电管理系统的核心功能。精准高效的状态估计对实现配电系统运行状态的实时感知至关重要。

在实际配电系统中，考虑到量测装置的成本及系统规模，配电系统实时量测十分匮乏。为保证配电系统的可观性，配电管理系统将使用大量基于历史数据、电费账单以及负荷预测的伪量测。近年来，智能电网技术不断发展，为负荷侧资源参与电力系统调控供了条件。诸如以空调负荷为代表的恒温控制负荷由于具有一定的热储性能，短时间中断运行不会对用户体验造成明显的影响。而随着社会、经济的发展，空调负荷容量已经占到较大比重，尤其在夏季高峰负荷时，空调负荷比重高达30％～50％。通过合理的控制设计，空调负荷能够快速响应电网的控制信号。然而，空调负荷是对气象因素最为敏感的负荷类型，其消耗的有功、无功功率易受外界环境温度等影响。同时，由于空调负荷占比大，若无法准确把握其运行状态，则很难准确刻画其对外聚合功率，从而影响伪量测精度，进而影响配电系统状态估计的准确性。

随着配电系统的发展，配电系统的规模越来越庞大，导致状态估计维度不断上升。若仍采用集中式状态估计方法，则会因其维数大、计算复杂度高而需要付出更大的计算时间代价，计算效率难以满足配电系统状态估计的实时性要求。因此，需要考虑采用分布式计算的方法来解决计算量巨大的问题，从而提高配电系统状态估计的求解速度。

发明人发现，目前配电系统状态估计方法存在以下问题：1)以空调负荷为代表的恒温控制负荷对气象因素更为敏感，其消耗的有功、无功功率易受外界环境温度等影响，若无法准确把握其对外聚合功率，将严重影响伪量测精度，进而影响配电系统状态估计的准确性。2)由于配电系统的规模较大，集中式状态估计会因其维数大、计算复杂度高而需要付出更大的计算时间代价，计算效率难以满足配电系统状态估计的实时性要求。

发明内容

为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供一种配电系统及负荷侧协同状态估计方法及系统，其基于分解-协调思想，将负荷侧估计纳入配电系统状态估计中，通过负荷侧估计获取较高精度伪量测信息，从而提高配电系统状态估计精度；同时基于分解-协调思想将大规模配电系统状态估计问题分解，能够降低状态估计规模，通过并行计算提高状态估计计算效率。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明的第一个方面提供一种配电系统及负荷侧协同状态估计方法。

一种配电系统及负荷侧协同状态估计方法，其包括：

对预先划分的各个配电系统子区域并行进行配电系统-负荷运营商协同状态估计，直至当地协同状态估计收敛；

交互相邻配电系统子区域的信息，交换重叠节点状态估计值，直至全局收敛，结束协同状态估计；若全局不收敛，则将交互的相邻子区域重叠节点状态作为本区域新增伪量测，重复进行协同状态估计及收敛判断。

进一步地，并行进行配电系统-负荷运营商协同状态估计的过程为：