計(jì)及PMU的魯棒電力系統(tǒng)預(yù)測輔助狀態(tài)估計(jì).pdf

1、電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)在現(xiàn)代能量管理系統(tǒng)(EMS)中扮演著至關(guān)重要的作用，是調(diào)度人員進(jìn)行正確決策的基礎(chǔ)。但量測數(shù)據(jù)常因量測裝置內(nèi)在誤差、傳輸噪聲等原因受到污染，干擾狀態(tài)估計(jì)結(jié)果，誤導(dǎo)調(diào)度人員。因此，提高狀態(tài)估計(jì)算法的魯棒性以及抑制不良數(shù)據(jù)的能力，對保證電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行有重要意義。
　　隨著量測裝置技術(shù)的發(fā)展，同步相量量測裝置(PMU)在電力系統(tǒng)中推廣應(yīng)用，為狀態(tài)估計(jì)提供高精度、高同步的量測。同時(shí)，PMU量測與SCADA量測來源不同，相互

2、獨(dú)立，從而互為備用，可以有效抑制SCADA量測中的不良數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提高算法的魯棒性。因此，本文主要是提出一種魯棒性更好的預(yù)測輔助狀態(tài)估計(jì)算法，并探究PMU量測對該算法估計(jì)精度和魯棒性的影響。本文主要內(nèi)容如下:
　　1.簡單介紹了幾種應(yīng)用在狀態(tài)估計(jì)中的算法，包括加權(quán)最小二乘法、卡爾曼濾波和擴(kuò)展卡爾曼濾波。
　　2.基于SCADA量測，在擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)的基礎(chǔ)上改進(jìn)，提出了廣義最大似然類型—擴(kuò)展卡爾曼濾波算法(GM-EK

3、F)?；舅悸?首先，利用EKF的狀態(tài)方程與量測方程構(gòu)建線性回歸框架。然后，利用投影統(tǒng)計(jì)算法(PS)辨識(shí)異常值并構(gòu)建等價(jià)權(quán)函數(shù)。接著，評(píng)價(jià)函數(shù)選擇Huber函數(shù)，構(gòu)建類似WLS形式的目標(biāo)函數(shù)并利用IRLS求解。為驗(yàn)證算法的有效性和魯棒性，將GM-EKF算法在IEEE標(biāo)準(zhǔn)測試系統(tǒng)中仿真，并與相關(guān)算法進(jìn)行結(jié)果比較。
　　3.基于SCADA/PMU混合量測，探究PMU量測對于GM-EKF算法估計(jì)精度和魯棒性的影響?；舅悸?針對PMU量