考慮抗差狀態(tài)估計大誤差點的電網(wǎng)可疑參數(shù)辨識及其應(yīng)用
相關(guān)鏈接： 中國安全網(wǎng) 中國質(zhì)量網(wǎng) 中國論文網(wǎng) 中國資訊網(wǎng)
金學(xué)成，鄒根華，張浩，孫玥，崔波
（1，國網(wǎng)江西省電力公司，江西南昌 330077;
2，國網(wǎng)冀北電力有限公司，北京 100053；
3，清華大學(xué)電機系電力系統(tǒng)國家重點實驗室，北京 100084）
——
摘要：錯誤的電網(wǎng)參數(shù)導(dǎo)致電力系統(tǒng)中狀態(tài)估計結(jié)果出現(xiàn)偏差，嚴(yán)重影響各種高級應(yīng)用的實用性。首先分析了一種能夠自動排除不良數(shù)據(jù)對狀態(tài)估計的影響且具有較高計算效率的抗差狀態(tài)估計模型；然后提出了通過計算量測偏差與線路平衡狀態(tài)來生成可疑線路的方法；最后采用變步長積分法估計可疑線路的參數(shù)修正值。通過在某省級電網(wǎng)調(diào)度中心的應(yīng)用，實測結(jié)果驗證了該方法的正確性與有效性。
關(guān)鍵詞：電網(wǎng)參數(shù)；辨識與估計；電力系統(tǒng)；狀態(tài)估計
0引言
近些年隨著經(jīng)濟發(fā)展的需要，電網(wǎng)建設(shè)的規(guī)模越來越大，電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)與運行模式也越來越復(fù)雜。為保證電網(wǎng)運行的安全性與可靠性，要求智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確并快速地獲取電力系統(tǒng)中的運行狀態(tài)，完成對電網(wǎng)的在線決策與控制。在實際的電網(wǎng)智能管理系統(tǒng)運行中，表征系統(tǒng)運行狀態(tài)的基礎(chǔ)是電網(wǎng)的狀態(tài)估計計算模塊，而狀態(tài)估計計算的結(jié)果正確與否又取決于量測采集的準(zhǔn)確性及電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的精確程度。如何從海量的電網(wǎng)數(shù)據(jù)中，有效辨識出參數(shù)不正確的設(shè)備，提高調(diào)度自動化基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和狀態(tài)估計的合格率，已成為制約電力系統(tǒng)高級應(yīng)用水平進(jìn)一步提高的瓶頸問題。
電網(wǎng)模型的參數(shù)辨識與估計已成為智能電網(wǎng)系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)。在可疑參數(shù)辨識研究中，拉格朗日辨識法計算量較大且與已有狀態(tài)估計系統(tǒng)兼容性差，存在不少需要解決的問題�；趨�(shù)一目標(biāo)函數(shù)靈敏度的參數(shù)估計方法針對可疑支路，計算出該支路的參數(shù)對狀態(tài)估計目標(biāo)函數(shù)的靈敏度，通過逐漸改變參數(shù)迭代逼近真實值的方法尋找模型參數(shù)，解決了傳統(tǒng)參數(shù)估計方法的數(shù)值穩(wěn)定性問題。而基于參數(shù)一目標(biāo)函數(shù)靈敏度的參數(shù)估計方法對于量測質(zhì)量較為敏感，容易出現(xiàn)誤報的問題。針對參數(shù)辨識過程中狀態(tài)估計計算結(jié)果存在大誤差點的情況，本文提出了一種考慮抗差狀態(tài)估計大誤差點的電網(wǎng)可疑參數(shù)辨識與估計方法，開發(fā)了基于D5000平臺系統(tǒng)的智能電網(wǎng)模型參數(shù)辨識與估計系統(tǒng)，并成功將該系統(tǒng)應(yīng)用到某省級電網(wǎng)調(diào)度中心。
1 抗差狀態(tài)估計模型
傳統(tǒng)的抗差狀態(tài)估計模型主要包括廣義M估計、平方一最小絕對值型等。近年來又出現(xiàn)了SHGM模型、最大支持率模型等不少新型抗差狀態(tài)估計模型，這些方法主要是通過增加有利于估計的信息從而大大提高估計的抗差性。
文獻(xiàn)[13]提出了指數(shù)型目標(biāo)函數(shù)電力系統(tǒng)抗差狀態(tài)估計模型，該模型不僅能大大提高不良數(shù)據(jù)辨識能力而且還具備較高的計算效率�？紤]到狀態(tài)估計過程中可能存在不良量測數(shù)據(jù)情況與實際應(yīng)用系統(tǒng)對計算效率的要求，本文采用指數(shù)型目標(biāo)函數(shù)狀態(tài)估計模型，可表示為
式中：x為n維系統(tǒng)狀態(tài)變量；（cJ。為第i號量測的權(quán)重；Z為第i號量測值：^。（工）第i號量測函數(shù)；礦為Paren窗寬；c(z)=0為P維零注等式約束。
與其他傳統(tǒng)抗差狀態(tài)估計相比，指數(shù)型目標(biāo)函數(shù)連續(xù)可微，在系統(tǒng)整體量測殘差較小的數(shù)據(jù)環(huán)境下，計算結(jié)果與最小二乘估計法性能相似：而在系統(tǒng)整體量測較差、量測殘差較大的環(huán)境中，該估計模型的目標(biāo)函數(shù)具有排除不良數(shù)據(jù)的能力。
2可疑參數(shù)辨識
電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)主要包括電抗、電阻等靜態(tài)參數(shù)。在當(dāng)前的電力系統(tǒng)中，獲得完全正確的電網(wǎng)參數(shù)與量測數(shù)據(jù)非常困難，因此對錯誤參數(shù)或不良量測數(shù)據(jù)進(jìn)行辨識具有重要的意義。基于拉格朗日乘子的辨識法通過反復(fù)進(jìn)行狀態(tài)估計，可以同時消除網(wǎng)絡(luò)參數(shù)錯誤和量測錯誤數(shù)據(jù)，但該方法在實際工程應(yīng)用中對計算效率有影響。新息圖法利用新息值為辨識指標(biāo)，能夠?qū)Ρ孀R參數(shù)錯誤和單個不良數(shù)據(jù)同時存在的情況進(jìn)行辨識，但對于多個錯誤數(shù)據(jù)則需要進(jìn)一步應(yīng)用驗證。在實際工程應(yīng)用中，應(yīng)盡可能減少不良量測數(shù)據(jù)與錯誤參數(shù)之間的相互影響。本文在充分考慮量測錯誤的影響下，結(jié)合線路兩端量測平衡與母線量測平衡等情況，判別線路是否存在量測錯誤：為了避免量測錯誤對估計結(jié)果的影響，僅對量測正確的線路進(jìn)行參數(shù)估計。本文提出的可疑線路參數(shù)辨識主要步驟如下。
(1)量測大誤差點判斷。計算某條線路量測采集數(shù)據(jù)與狀態(tài)估計結(jié)果的量測偏差，將偏差大于閾值的量測定義為量測大誤差點。偏差定義為
當(dāng)量測為有功量測時，若Bsbias>2%，設(shè)為母線量測不平衡：當(dāng)量測為無功量測時，若Bsbias>3%，設(shè)為母線量測不平衡。
(3)錯誤量測數(shù)據(jù)判斷。當(dāng)多個強相關(guān)的量測數(shù)據(jù)同時都存在錯誤時，認(rèn)為電網(wǎng)參數(shù)錯誤導(dǎo)致的概率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于量測錯誤的概率，即由于電網(wǎng)參數(shù)錯誤導(dǎo)致量測結(jié)果與狀態(tài)估計值存在偏差。當(dāng)可疑線路集合Y中存在首末端量測不平衡或母線量測不平衡時，將該支路劃人量測錯誤線路集合W中，否則劃人參數(shù)錯誤線路集合C中。
3在線參數(shù)估計
為了解決電網(wǎng)可疑參數(shù)的參數(shù)精確估計問題，本文采用變步長積分的電網(wǎng)參數(shù)估計法。該方法通過參數(shù)變化步長逐步改變線路參數(shù)，采用狀態(tài)估計計算獲得改變參數(shù)后的計算結(jié)果，變步長積分的電抗參數(shù)估計計算步驟如下。
(1)可疑線路偏差計算。獲取參數(shù)錯誤線路集合C中可疑線路有功估計結(jié)果與量測值的偏差，并計算量測大誤差點初始數(shù)量Eo。其中可疑線路有功功率偏差為
將以上計算步驟中的有功量換成無功量，采用相同的計算步驟可以計算參數(shù)修正電阻R*。根據(jù)以上參數(shù)估計方法，本文提出的變步長積分電網(wǎng)參數(shù)估計流程如圖1所示。
4某省電網(wǎng)的應(yīng)用實例
通過對電網(wǎng)參數(shù)辨識的研究并結(jié)合某省電網(wǎng)實際需求，本文開發(fā)了基于D5000平臺的電網(wǎng)參數(shù)在線辨識與估計模塊，完成與D5000平臺的無縫集成，實現(xiàn)了大電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)在線分析技術(shù)的核心功能。
某省電網(wǎng)線路修正前量測與狀態(tài)估計結(jié)果如表1所示。表1中顯示了電網(wǎng)線路修正前量測采集數(shù)據(jù)與狀態(tài)估計結(jié)果的量測偏差值。根據(jù)可疑線路參數(shù)辨識方法可知，羅撫I線、夢羅I線和夢永I線屬于量測誤差較小的正常量測但存在參數(shù)錯誤導(dǎo)致估計偏差較大的參數(shù)錯誤線路集合C;磁永線與貴銅線屬于受到量測設(shè)備故障或通信干擾產(chǎn)生的量測錯誤線路集合W。表1的結(jié)果表明，本文提出的電網(wǎng)參數(shù)辨識方法能夠有效區(qū)分量測錯誤與參數(shù)錯誤對線路狀態(tài)估計偏差的影響。
羅撫I線的參數(shù)估計迭代過程如表2所示。通過對該條線路進(jìn)行多次參數(shù)估計迭代計算后，可以得到每次迭代預(yù)估后的大誤差點數(shù)與平均量測偏差。根據(jù)參數(shù)修正值選取準(zhǔn)則，從表2可知羅撫I線的第2次迭代的參數(shù)估汁值為本次迭代最優(yōu)估計值，即電抗參數(shù)由2.00調(diào)整為1.28作為參數(shù)修正值。
羅撫I線、夢羅I線與夢永I線的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)修正前后對比情況如表3和表4所示。表3表明，參數(shù)錯誤線路在參數(shù)修正后首端與末端量測偏差均較小。從表4可以發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)修正后，電網(wǎng)線路的合格率得到顯著地提高且偏差值也得到明顯降低。南表3和表4的結(jié)果可以說明本文的電網(wǎng)參數(shù)辨識和估計方法正確且有效。
5結(jié)論
隨著在線暫態(tài)穩(wěn)定分析、智能分析與告警、調(diào)度計劃及安全校核等“調(diào)度一體化”高級應(yīng)用的上線運行，對電網(wǎng)運行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量提出了越來越高的要求。本文提出了一種考慮抗差狀態(tài)估計大誤差點的電網(wǎng)可疑參數(shù)辨識與估計方法，該方法能夠在辨識過程中自動過濾錯誤的量測數(shù)據(jù)，從而避免了這些數(shù)據(jù)對后續(xù)的估計結(jié)果產(chǎn)生不良影響，通過變步長積分法逐步改變電網(wǎng)參數(shù)，并選取線路參數(shù)估計評估表巾最優(yōu)估計值作為可疑線路參數(shù)修正值。運用該方法開發(fā)的電網(wǎng)在線參數(shù)辨識系統(tǒng)，在某個實際電網(wǎng)的線路數(shù)據(jù)所進(jìn)行的計算分析驗證表明，該系統(tǒng)具有很好的可靠性、準(zhǔn)確性與實用性。
