抗差最小二乘法在電力系統狀態估計中的應用

隨著我國電力系統的迅速發展，電力系統的結構和運行方式日趨復雜，電力系統調度中心的自動化水平也正在由低級向高級發展。在現代的調度系統中，計算機已成為重要的一環，其高級自動化功能主要體現在它所具備的程序功能，因此，狀態估計算法的可靠性是我們必需關注的問題。 目前的狀態估計算法大多是沿用經典的加權最小二乘估計法，它的前提是建立在隨機噪聲為正態分布的基礎上，當出現粗差時，加權最小二乘法必須結合其它不良數據檢測和辨識方法才能得到較好的估計結果，由于量測噪聲不可能嚴格服從正態分布，結合其它檢測辨識方法剔除不良數據增加了程序的復雜性，延長了算法的計算時間。針對這些問題，本論文提出將抗差思想應用于電力系統狀態估計中，應用抗差最小二乘法對電力系統進行狀態估計，并將估計結果與同等環境下的加權最小二乘法的估計結果進行比較，證明抗差最小二乘法的抗差效果良好，效率比加權最小二乘估計法高。 選取不同的等價權函數，其相應的抗差能力也不一樣。用已有的huber法和IGG法的等價權函數進行驗算時，相同情況下，huber法比IGG法的抗差效果要好。從這一情況出發，本文提出了幾種新的方案，在等價權函數的選取原則下構造了三種新的等價權函數，并將這三種新方案在具體算例中進行狀態估計驗算，結果表明：不同的等價權函數都具有一定的抗差能力，但它們的抗差效果不同，方案一、三的效果較huber法好，方案二的效果較huber法差。由此可見，選取好的等價權函數也是提高狀態估計算法效率的重要途徑之一。 估計的抗差性是通過在估計計算過程中變權實現的，迭代修正方程的系數矩陣隨著量測噪聲的情況而變化，有可能導致數值解的不穩定，因此，本文將正交變換法用于抗差最小二乘法中，并在實例中進行驗算，結果表明：算法的狀態估計數值解的穩定性良好。