杨韵

(广东电网有限责任公司电力调度控制中心，广东 广州510600)



计及零注入约束的电力系统动态状态估计

杨韵

(广东电网有限责任公司电力调度控制中心，广东 广州510600)

已有的动态状态估计大多数都没考虑系统的约束条件，状态估计结果无法满足潮流方程。为此，提出计及零注入约束的电力系统动态状态估计模型，并利用投影无迹卡尔曼滤波(projected unscented Kalman filter，PUKF)算法求解。采用无迹变换技术处理非线性方程，避免了线性化误差；采用投影估计法将状态量估计值投影到约束表面，使估计结果严格满足约束条件。以IEEE-30节点系统为算例进行仿真分析，并将计及零注入约束的PUKF算法与不考虑约束的扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter，EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter，UKF)算法进行比较，结果表明基于PUKF的计及零注入约束的动态状态估计较不考虑约束的动态状态估计，具有更好的状态估计、量测滤波、约束满足和不良数据检测性能。

动态状态估计；投影无迹卡尔曼滤波；零注入约束；不良数据检测

随着电网结构的日益复杂，数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition，SCADA)系统等采集装置的量测数据也日益增多，若量测数据与真值之间存在较大误差，将导致能量管理系统(energy management system，EMS)的电网在线控制决策和安全稳定预警不可信，影响电网安全运行。状态估计是辨识和剔除不良数据的重要手段。传统状态估计采用静态方法，仅根据某时刻测量数据估计该时刻的状态量，难以适应电网状态的突变；而动态估计兼有状态估计和预测的功能，不仅能对某一时刻的状态量进行估计，还能根据状态转移方程预测下一个时刻的状态量，对不良数据检测更为有效[1]。……