公茂法，柳岩妮，姜 文，王来河，侯林源



基于可信状态集合的状态估计方法在最优潮流中的应用

公茂法1，柳岩妮1，姜 文2，王来河1，侯林源1

(1.山东科技大学，山东 青岛 266590；2.国网山东平度市供电公司，山东 潍坊 261000)

针对电力系统状态估计的可信度问题和执行效率问题，提出了一种状态估计新方法。在该方法中，求取的状态估计结果不再按照设定的估计准则求得的唯一“最优解”或“次优解”，而是包含若干个可行解(即电力系统状态)的解集。根据可信度已知的求解约束条件求取可信状态集合，解决了电力系统状态估计可信度的问题。将该算法应用在最优潮流模型中，IEEE-118节点测试系统算例表明，该算法能够确保节点电压安全，计算效率较高，且具有较好的经济性。

电力系统；可信状态集合；状态估计；最优潮流；煤耗最低

0 引言

最优潮流(Optimal Power Flow, OPF)主要思想是指当系统的结构参数和负荷情况都已经给定时，通过添加控制策略使系统的潮流分布符合安全约束条件，同时实现经济性最优。求解最优潮流，需要运用系统的拓扑结构、网络参数和节点负荷等信息，只有确保这些信息完备、准确，才能使约束条件成立，进而确保求得准确最优解。而调度控制中心收集到信息可靠性不足，采用此类生数据求得的控制策略不能保证潮流最优。

传统状态估计方法，如牛顿法、线性规划法、内点法[1]等，以及现在常用的加权最小二乘法方法[2]和人工智能算法[3-4]，都是将状态估计看作是优化问题：假定量测误差或量测数据服从某一特定的分布准则，求取与其分布准则拟合最好的状态变量。……