和功 率值，
[0044]
(8)
[0045] 其中，i表示分区号，Zsm表示第i分区的量测估计值。
[0046] 前述的基于云计算的省地协调分布式状态估计方法，其特征在于：步骤（8)，设定 的收敛判据规则，并对步骤（7)的估计值不匹配量，判断是否收敛，是根据公式（9)得到的，
[0047]
(9)
[0048] 其中，I1表示第i分区边界设备个数，ε表示设定的收敛判据门槛。
[0049] 前述的基于云计算的省地协调分布式状态估计方法，其特征在于：步骤（11)，根 据步骤（5)得到估计计算结果修正各分区调度系统的节点电压相角，包括以下步骤，
[0050] (1)以省调系统的参考节点为基准对地调系统中所有分区状态估计计算结果的电 压相角进行修正；
[0051] (2)对于第i个分区只有一个边界设备时，以边界节点为参考节点进行修正，将每 个节点的相角Θ。加上本分区平衡节点与省调参考节点之间相角差Θ d，根据公式（1〇)计 算得到其的修正相角S1
[0052] θ ι= Θ c+ Θ d (10)；
[0053] (3)对于第i个分区有多个边界设备时，通过平均值点进行修正，根据公式（11)计 算得到其的修正相角S 1,
[0054]
(11)
[0055] 其中，m表示边界设备对应节点个数，Θ g表示省调系统边界设备对应节点估计相 角，Θ d]表示地调系统各分区计算节点对本分区相角参考点的相角差。
[0056] 本发明的有益效果是：本发明的基于云计算的省地协调分布式状态估计方法，利 用云计算平台实现不同调度系统间模型云和数据云的信息共享机制，将一个省级电网范围 内的所有省地调度系统资源整合在一起参与状态估计计算，同时利用电力云模型服务对省 级电网模型统一维护管理的优势方便实现省地调系统协调的分布式状态估计。通过分布式 状态估计实现省地系统的协调计算，可以最大限度地整合当前省地调度系统的状态估计 计算能力，在不增加现有系统状态估计计算规模的前提下提高状态估计计算大规模电网的 能力，同时避免计算大电网时量测数据在不同调度系统内网进行大量传输的问题，为状态 估计处理大电网提供技术保障，对提升状态估计在大电网的应用有非常重要的应用价值。
【附图说明】
[0057] 图1是本发明的基于分布式实时数据服务的省地调控数据传输方法的流程图。 图2是本发明的省级调度系统所包含电压等级的示意图。 图3是本发明的得到量测值对状态量的灵敏度矩阵以及功率估计值对状态量的灵敏 度矩阵的流程图。
【具体实施方式】
[0058] 下面将结合说明书附图，对本发明作进一步的说明。
[0059] 本发明的利用云计算平台实现不同调度系统间模型云和数据云的信息共享机制， 将一个省级电网范围内的所有省地调度系统资源整合在一起参与状态估计计算，同时利用 电力云模型服务对省级电网模型统一维护管理的优势方便实现省地调系统协调的分布式 状态估计。通过分布式状态估计实现省地系统的协调计算，可以最大限度地整合当前省地 调度系统的状态估计计算能力，在不增加现有系统状态估计计算规模的前提下提高状态估 计计算大规模电网的能力，同时避免计算大电网时量测数据在不同调度系统内网进行大量 传输的问题，为状态估计处理大电网提供技术保障，如图1所示，包括以下步骤，
[0060] 基于云计算的省地协调分布式状态估计方法，其特征在于：包括以下步骤，
[0061] 步骤（1)，在公有云服务器中建立调度系统协调控制计算中心的计算控制功能，实 现对省地调系统状态估计计算控制，并提供公共协调服务实现调度系统公共信息传输；
[0062] 步骤（2)，确定省地调度系统分布式状态估计计算的边界设备和边界量测信息，这 里对一个省级电网的省地调系统建模范围，如图2所示，省级调度系统主要包括220kV及以 上电压等级电网，一般500kV及以上电压等级是环网运行，而220kV及以下电压等级按照电 气分区运行，在省级调度系统中建立了 220kV及以上电压等级设备详细模型，对220kV及以 下电压等级电网在220kV变压器高压侧按等值负荷处理（或者在220kV变压器中低压测按 等值负荷处理），而在地区调度系统中则建立了所管辖区域220kV及以下电压等级电网详 细模型，对与本系统相连500kV及以上电压等级厂站按照等值发电机模型进行处理，这样 存在对220kV和部分500kV电压等级电网在两级调度系统都参与建模及计算，因此选择以 220kV电压等级变压器高压侧为边界，可以直接利用省级调度系统计算结果，而在地区调度 系统则容易实现电气分区状态估计计算；
[0063] 步骤（3)，调度系统协调控制计算中心启动省调系统状态估计计算，省调系统在接 收到启动状态估计计算请求后，进行一次状态估计计算，同时将边界量测估计值传送至调 度系统协调控制计算中心；
[0064] 步骤（4)，调度系统协调控制计算中心得到将边界量测估计值后，向所辖的各地区 调度系统同时发送启动分区状态估计计算命令；
[0065] 步骤（5)，各地区调度系统在接收到启动分区状态估计计算命令后，进行分区状态 估计计算，根据运行方式对所管辖范围内电网进行电气分区，形成分区网络的节点支路模 型及设备量测信息；
[0066] 步骤（6)，对于步骤（5)地区调度系统通过电气分区形成的各分区进行状态估计 计算，形成基于分区信息的设备量测与状态量灵敏度矩阵信息，得到量测值对状态量的灵 敏度矩阵以及功率估计值对状态量的灵敏度矩阵，计算过程，如图3所示，包括以下步骤，
[0067] (1)根据加权最小二乘算法，列出状态估计非线性量测方程式（1)，
[0068] z = h (X) +V (1)
[0069] 其中，z为量测向量，X为状态向量，h为非线性量测函数方程，V为量测误差向量；
[0070] (2)根据公式（2)，得到状态估计计算目标函数J (X)，
[0071] J (X) = (z_h (X)) tR 1 (z_h (X)) (2)
[0072] 其中，R为量测误差方差阵；
[0073] (3)，设初始量测向量为z。，初始状态向量为X。，若量测向量z。发生Δ z变化，状态 向量X。相应发生Ax变化，基于状态估计算法，根据公式（3)，计算出Δχ和Δζ的灵敏度 关系S xz，
[0074] Sxz=G(X0)1Ht(X0)R 1 (3)
[0075] 其中，G(x。）= Ht(Xq)R 1H(Xq)为信息矩阵，Η(χ。）为量测雅可比矩阵；
[0076] (4)将在X。处h (X)进行泰勒展开，删除非线性项得到，公式（4)，
[0077] Zse^ h(x 〇)+Η(χ〇) Δ χ (4)
[0078] 其中，Zsf3为量测估计向量，h(x。）为状态向量为χ。时对应量测计算向量；
[0079] 从而，得到量测值对状态量的灵敏度矩阵，如公式（5)所示，
[0080] Azse=H(X0)Ax (5)
[0081] 其中，Δ Zsf3为量测估计向量的变换量；
[0082] (5)功率估计值对状态量的灵敏度矩阵，如公式（6)所示，
[0083] (6)
[0084] 其中，6?*为量测值与状态量的灵敏度矩阵；
[0085] 步骤（7)，获取边界设备量测在省调系统估计结果，计算地调系统分区状态估计的 边界设备量测估计值与省调系统计算估计值不匹配量，通过灵敏度信息进行分区状态变量 和估计结果修正，得到修正的状态量和功率值，实现过程，包括以下步骤，
[0086] (1)根据公式（7)，计算在地区调度系统计算边界设备量测功率估计值的不匹配 量，
[OOq^i (7)
[0088] 其中，k为迭代次数，表示第k次迭代的有功不平衡量、无功不平 衡量，表示省调系统状态估计计算边界设备有功估计值功率、无功估计值功率， }表示地调系统状态估计计算边界设备有功估计值、无功估计值；
[0089] (2)通过各分区计算出的灵敏度矩阵信息，根据公式（8)，得到修正的状态量和功 率值，
[0090]
(8)
[0091] 其中，i表示分区号，Zsm表示第i分区的量测估计值；
[0092] 步骤（8)，设定的收敛判据规则，并对步骤（7)的估计值不匹配量，判断是否收敛， 若不匹配量，不满足收敛判据，则跳转至步骤（7)继续计算，直到满足收敛判据，其中判断 是否收敛，是根据公式（9)得到的，
[0093]
(9)
[00