一种基于Givens正交增量行变换的大电网状态估计方法
【专利摘要】本发明提供一种基于Givens正交增量行变换的大电网状态估计方法，所述方法包括以下步骤：进行Givens正交增量行变换；进行因子表局部修正；进行大电网状态估计。本发明提供的基于Givens正交增量行变换的大电网状态估计方法，在保证状态估计算法稳定性的前提下，大大加速状态估计计算速度，能够灵活应对电网模型变化，能够在拓扑、量测、参数发生变化的情况下，继承前次计算因子表结果，实现本次电网状态快速求解，进一步提高状态估计实用化水平，为智能调控系统的发展、智能电网建设提供技术支撑。
【专利说明】—种基于Givens正交增量行变换的大电网状态估计方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种状态估计方法，具体讲涉及一种基于Givens正交增量行变换的大电网状态估计方法。
【背景技术】
[0002]电力系统状态估计是现代能量管理系统的重要组成部分，上世纪70年代初电力系统状态估计概念提出，其理论与计算方法在电力系统的应用效果到70年代末已被肯定，在世界各国的电网调控系统进入了实用阶段，并在实际应用中不断完善。电力系统状态估计经过40多年的发展，无论是理论上还是应用上都已经取得了大量成果。
[0003]最小二乘法状态估计。该算法的计算量和使用内存量较大，难以应用于大型电力系统的实时计算；而且在权重因子相差较大、节点注入型量测较多或长线路和短线路相连等情况下可能出现病态，引起数值计算稳定性问题。
[0004]快速分解法状态估计。有功功率主要与电压相角有关，而无功功率主要与电压幅值有关，由此提出了有功、无功解耦的快速分解状态估计。对于一般系统而言，该算法收敛性好，估计质量高，但在某些病态条件下，法方程法收敛慢、有时甚至发散。
[0005]正交变换状态估计算法。对快速分解法中的增益矩阵进行因子分解时，增益矩阵的条件数是雅可比矩阵条件数的平方，所以按法方程形式求解大大增加了原问题的病态性，权重相差较大时的病态性。正交变换法的特点是数值稳定性好，但效率不如法方程高，而且占用的内存也较大。
[0006]混合状态估计算法。正交变换算法虽然可以保证状态估计的数值稳定性，但正交矩阵是不很稀疏的庞大矩阵，在采用常数化的雅可比矩阵的算法中保存此矩阵占用空间过大。
[0007]以上算法中，基于正交变换的混合状态估计算法无论在稳定性还是计算速度方面都具有较高的优越性，因此在各电力调度中心广泛应用。随着电力系统发展以及智能电网建设，智能电网调度控制对状态估计的要求越来越高，尤其电网日益规模化、复杂化，对状态估计计算速度提出了更高的要求，以满足未来智能调度需求。
[0008]然而在状态估计实际应用中，频频出现局部量测变化、局部网络拓扑变化、支路参数变化等，导致状态估计不得不因为电网模型的局部变化而重新进行状态估计计算，大大限制了状态估计性能的发挥。因此就此类问题，急需一种能够灵活应对电网模型发生局部变化，对状态估计进行快速求解的方法。
【发明内容】
[0009]为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种基于Givens正交增量行变换的大电网状态估计方法，在保证状态估计算法稳定性的前提下，大大加速状态估计计算速度，能够灵活应对电网模型变化，能够在拓扑、量测、参数发生变化的情况下，继承前次计算因子表结果，实现本次电网状态快速求解，进一步提高状态估计实用化水平，为智能调控系统的发展、智能电网建设提供技术支撑。
[0010]为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案:
[0011]本发明提供一种基于Givens正交增量行变换的大电网状态估计方法，所述方法包括以下步骤:
[0012]步骤1:进行Givens正交增量行变换；
[0013]步骤2:进行因子表局部修正；
[0014]步骤3:进行大电网状态估计。
[0015]所述步骤I包括以下步骤:
[0016]步骤1-1:Givens正交行变换；
[0017]设实数c与s满足:
[0018]c2+s2 = I(I)
[0019]
【权利要求】
1.一种基于Givens正交增量行变换的大电网状态估计方法，其特征在于:所述方法包括以下步骤: 步骤1:进行Givens正交增量行变换； 步骤2:进行因子表局部修正； 步骤3:进行大电网状态估计。
2.根据权利要求1所述的基于Givens正交增量行变换的大电网状态估计方法，其特征在于:所述步骤I包括以下步骤: 步骤1-1:Givens正交行变换； 设实数c与s满足: c2+s2 = 1(1)
3.根据权利要求2所述的基于Givens正交增量行变换的大电网状态估计方法，其特征在于:所述Givens正交增量行变换包括正向增量行变换和反向增量行变换； (O正向增量行变换； 针对加权雅可比矩阵Hk的局部变化，进行Givens正交增量行变换时，如果构造的增量行元素全为实数，则此行元素的变换过程为正向增量行变换； 假设增量行为λΑ，屯为实数行向量，Xi为实数，如果增量行只有一项，则增量矩阵为:
4.根据权利要求1所述的基于Givens正交增量行变换的大电网状态估计方法，其特征在于:所述步骤2中，加权雅可比矩阵Hk发生矩阵行数增加、矩阵行数减少、整行元素值按相同倍数放大、整行元素值按相同倍数缩小、元素值变化、矩阵列号增加和矩阵列号减少时，通过构造对应的增量矩阵，进行正向增量行变换和反向增量行变换，实现因子表的快速局部修正。
5.根据权利要求4所述的基于Givens正交增量行变换的大电网状态估计方法，其特征在于:所述步骤2具体分为以下七种情况: (1)矩阵行数增加； 加权雅可比矩阵行数增加对应量测数增加的情况，根据新增量测和加权雅可比矩阵列号顺序形成对应的新增行元素向量Cli,经改化形成增量行λ ^，取Xi=I,进行正向增量行变换，实现因子表R的修正； 加权雅可比矩阵Hk为:
6.根据权利要求1所述的基于Givens正交增量行变换的大电网状态估计方法，其特征在于:所述步骤3包括以下步骤: 步骤3-1:基于最新因子表R'进行状态估计迭代计算； 步骤3-2:状态估计计算结束输出计算结果，并保存电网模型、节点导纳矩阵、加权雅可比矩阵和因子 表，以为下次状态估计计算所用。
【文档编号】H02J3/00GK103915840SQ201410138791
【公开日】2014年7月9日 申请日期:2014年4月8日 优先权日:2014年4月8日
【发明者】赵昆, 贾育培, 张印, 罗雅迪, 邹昱, 徐杰, 郎燕生, 郭子明, 张昊 申请人:国家电网公司, 中国电力科学研究院, 国网冀北电力有限公司