杨建平,肖 飞,叶 康,齐敬先,曹越峰

1(国网上海市电力公司,上海 200122)

2(南瑞集团公司(国网电力科学研究院),南京 211000)

基于改进局部异常因子算法的拓扑辨识技术①

杨建平1,肖 飞1,叶 康1,齐敬先2,曹越峰2

1(国网上海市电力公司,上海 200122)

2(南瑞集团公司(国网电力科学研究院),南京 211000)

针对电网中的拓扑错误和不良遥测信息严重影响电网的安全运行的现象,提出了基于改进局部异常因子算法的拓扑辨识方法.该方法利用统计理论对开关及刀闸的状态信息和电网的遥测信息进行评估,同时考虑到遥测及遥信信息对拓扑错误辨识的影响不同,采用相对熵对其数据进行加权处理,并在异常拓扑状态检测过程中,通过网格来屏蔽那些非异常的对象,提升算法效率.实验结果表明,该算法能够快速识别电网中的拓扑错误,发现其中的不良遥测信息.

局部异常因子;权重;开关变位;拓扑辨识

电网拓扑结构的正确与否对于状态估计有重要影响,拓扑错误经常导致状态估计结果不可用或者状态估计不收敛[1].拓扑错误分为支路型拓扑错误和厂站拓扑错误[2],且支路型拓扑错误通常是由厂站拓扑错误引起的.目前拓扑错误辨识方法主要有规则法[3-5]、人工神经网络法[6,7]、残差法[8-11]、新息图法[12-14]、最小信息损失法[15,16]、转移潮流法[17]及状态估计法[18,19].规则法虽然应用简单,但规则间容易存在冲突现象.人工神经网络法对于规模较大且网络拓扑结构经常变化的网络适应能力较差……