专利名称：基于集合论估计模型的电力系统状态估计方法及系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及电力系统领域，特别涉及一种基于集合论估计模型的电力系统状态估计方法及系统。
背景技术：
电力系统的状态估计利用实时量测系统的冗余性，应用估计算法来检测与剔除坏数据，自动排除随机干扰引起的错误信息，提高数据精度和一致性，以此来估计系统的运行状态，是电力系统高级应用的核心和基石，是能量管理系统的重要组成部分。目前普遍采用的方法是一种基于标量函数为目标的优化问题求解得到系统的一个估计状态，其求解出的是一个具体地数值。现有技术的缺点(I)第一种方式中目标函数的选取具有主观性，不同的目标函数得到的估计值各不相同，缺少对估计值精确度的可靠性估计，并且无法保证其解的可信度。(2)由于电力系统的非线性特征全局最优性及收敛性方面均得不到保证求解得不到高效的实时性。
发明内容
本发明的目的旨在至少解决上述的技术缺陷之一。为达到上述目的，本发明一方面的实施例提出一种基于集合论估计模型的电力系统状态估计方法，包括以下步骤S1:基于集合论，根据电力系统的网络拓扑和参数生成电力系统状态估计模型；S2 :通过状态估计模型和量测设备的测量不确定度信息生成第一约束集，其中，第一约束集包括量测区间约束和状态区间约束；S3 :根据电力系统物理约束，对第一约束集进行扩展获得第二约束集，其中，第二约束集的数据量大于第一约束集的数据量；以及S4 :以及对第二约束集进行区间约束传播获得电力系统状态的估计区间，以及量测的估计区间。根据本发明实施例的方法，通过采用集合论估计模型、约束集扩展以及区间约束传播获得电力系统的状态估计区间和量测估计区间，减少了计算量，提高了数据的确信性。本发明的一个实施例中，所述步骤SI进一步包括S11 :根据电力系统设备的物理连接关系和开关量测值获得拓扑岛；S12 :获取电力系统设备的网络参数；以及S13 :根据所述拓扑岛和所述网络参数生成电力系统状态估计模型。本发明的一个实施例中，所述步骤S2具体包括S21 :根据量测设备提供的测量不确定度确定量测区间；S22 :根据先验知识确定状态区间。本发明的一个实施例中，所述步骤S3中所述扩展包括节点功率平衡约束、支路功率平衡约束和相角约束。本发明的一个实施例中，所述步骤S4进一步包括S41 :根据所述第二约束集对状态变量的单调性构建单调变量集和非单调变量集；S42 :判断单调变量集是否为空；S43 当所述单调集变量集为空时根据前推回代算法收缩所述所述量测区间和状态区间获得量测的估计区间和状态的估计区间；S44 :当所述单调集变量集不为空时根据单调性通过前推回代算法收缩所述量测区间和状态区间获得量测的估计区间和状态的估计区间；以及S45:当所述收缩前后的所述量测估计区间或状态估计区间距离小于阈值时将所述第三解集为最终解集，否则返回步骤S41继续进行。为达到上述目的，本发明的实施例另一方面提出一种基于集合论估计模型的电力系统状态估计系统，包括模型模块，用于根据集合论和电力系统的网络拓扑和参数生成电力系统状态估计模型；约束模块，用于通过所述状态估计模型和量测设备的测量不确定度信息生成第一约束集，其中，所述第一约束集包括量测区间约束和状态区间约束；扩展模块，用于根据电力系统物理约束，对所述第一约束集进行扩展获得第二约束集，其中，所述第二约束集的数据量大于第一约束集的数据量；以及收缩模块，用于对所述第二约束集进行区间约束传播获得电力系统状态的估计区间，以及量测的估计区间。根据本发明实施例的系统，通过采用集合论估计模型、约束集扩展以及区间约束传播获得电力系统的状态估计区间和量测估计区间，减少了计算量，提高了数据的确信性。本发明的一个实施例中，所述模型模块具体包括拓扑单元，用于根据电力系统设备的物理连接关系和开关量测值获得拓扑岛；参数单元，用于获取电力系统设备的网络参数；以及模型单元，用于根据所述拓扑岛和所述网络参数生成电力系统状态估计模型。本发明的一个实施例中，所述约束模块具体包括量测约束单元，用于根据量测设备提供的测量不确定度确定量测区间；状态约束单元，用于根据先验知识确定状态区间。本发明的一个实施例中，所述扩展包括节点功率平衡约束、支路功率平衡约束和相角约束。本发明的一个实施例中，所述收缩模块具体包括构建单元，用于根据所述第二约束集状态变量的单调性构建单调变量集和非单调变量集；判断单元，用于判断单调变量集是否为空；第一缩放单元，用于当所述单调集变量集为空时根据前推回代算法收缩所述量测区间和状态区间获得量测的估计区间和状态的估计区间；第二缩放单元，用于当所述单调集变量集不为空时根据单调性通过前推回代算法收缩所述量测区间和状态区间获得量测的估计区间和状态的估计区间；以及结果单元，用于当所述收缩前后的所述量测估计区间或状态估计区间距离小于阈值时将所述量测估计区间和状态估计区间作为最终结果，否则利用所述构建单元、判断单元、第一缩放单元和第二缩放单元重新进行。本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中图1为根据本发明一个实施例的基于集合论估计计型的电力系统状态估计方法的流程图；图2为根据本发明一个实施例的区间约束传播的流程图；图3为根据本发明一个实施例的基于集合论估计模型的电力系统状态估计系统的框架图4为本发明一个实施例的模型模块的框架图；图5为本发明一个实施例的收缩模块的框架图；图6为本发明一个实施例的真值超出量测区间的样本统计数据；图7为本发明一个实施例的IEEE 14节点系统量测区间收缩比例的平均值统计数据；以及图8为本发明一个实施例的IEEE 118节点系统量测区间收缩比例的平均值统计数据。
具体实施例方式下面详细描述本发明的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同 或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。图1为本发明实施例的基于集合论估计计型的电力系统状态估计方法的流程图。如图1所示，根据本发明实施例的基于集合论估计计型的电力系统状态估计方法，包括以下步骤步骤S101，基于集合论，根据电力系统的网络拓扑和参数生成电力系统状态估计模型。具体地，初始化电力系统的网络参数和网络拓扑模型。网络参数包括输电线路的串联电阻、串联电抗、并联电导和并联电纳，变压器的变比和阻抗，并联在输电线路或母线上的电容器和电抗器的阻抗等。网络拓扑模型包括发电机、输电线路、变压器、断路器、刀闸、电容电抗器、负荷、母线等设备的关联关系。然后量测各母线节点的电压、功率、各输电线路首末端的功率、各变压器每个绕组的功率以及各断路器和刀闸的开关量测值等数据。最后，根据开关量测值和设备物理连接关系，采用深度优先搜索算法，获取连通的电气岛。将电气岛内所有零阻抗相连的物理节点收缩为一个拓扑节点，将输电线路和变压器等值为拓扑支路，电容电抗器等值为接地电纳，从而将电气岛收缩为拓扑岛，并将物理设备上的实时量测值匹配到拓扑岛中相应的拓扑节点和拓扑支路上。在电力系统状态估计中，量测方程可描述为z=h(x)+e，其中z为m维量测向量，m为量测数量，X为n维状态变量，n为状态数量，e为m维量测误差向量，量测误差具有一定的特性，可将该特性以区间的形式进行描述，记为e G E。基于集合论估计的可行解集可表述为S={x z=h(x)+e, e G E}。在噪声有界情况下，e G E=Ie-彡e ( e+}，其中e_、e+分别为误差向量的下界和上界。此时可行解集为S= {x |h (X) G [z-e+，z+e_]},即基于集合论的电力系统状态估计模型。步骤S102，通过状态估计模型和量测设备的测量不确定度信息生成第一约束集，其中，第一约束集包括量测区间约束和状态区间约束。量测区间约束初始化为[y] (0) = [z-e+, Z_e_]，其中量测误差的上下限可由量测设备提供的测量不确定度给定，即认为误差区间为一定置信概率下的置信区间。状态区间[x](0)可根据先验知识得到，例如节点电压幅值可取
，节点电压相角可取[-1 Ji]等。步骤S103，根据电力系统物理约束，对第一约束集进行扩展获得第二约束集，其中，第二约束集的数据量大于第一约束集的数据量。采用Ji等效电路，从节点i至节点j的支路记为i j，giJ, b^.分别为该支路的电导和电纳， 分别为该支路在i和j的接地电导， 分别为该支路在i和j的接地电导，gi'bf分别为节点i的接地电导和接地电纳。Vi为节点i的电压，9 i为节点i的相角,Pi为节点i的有功，Qi为节点i的无功，Pu，Pji分别为支路i j的首端有功和末端有功，Qu，Qji分别为支路i j的首端无功和末端无功，9 为支路i j的首末端相角差，即9 ij= 6 6约束扩展包括节点功率平衡约束、支路功率平衡约束和相角约束。节点功率平衡约束中节点注入功率和与该节点关联的所有线路上的功率以及该
节点的接地功率之和为0，具体公式为:pi = TA +Si+b> v.，其中j GI是
与节点i关联的所有支路区间。支路功率平衡约束中关联支路之间的功率存在如下约束bj, (P,J + Pft) + gif (Q,J + Qj1 ) = ClK~ +C2^f2-S,j(^j ~ Pji)~ -Qji) = CJ'V -C4^V，其中，系数分别为 Cfbijgi/h-gijbi/h，c^bijgji^-giJbjish, c3=giJ2+biJ2+biJbiJish, c4=giJ2+biJ2+biJbJish0相角约束的支路相角存在如下约束0 ij=- 0 Ji, cos 0 U=Cos 0 Ji, sin 0 ^=-Sin 0 Ji,cos2 0 jj+sin2 0 Jj=I。根据本发明实施例的方法，通过对约束集的扩展进一步提高了数据的确信性。步骤S104，对第二约束集进行区间约束传播获得电力系统的状态区间，以及量测的估计区间。假设当前迭代步为k，k初始化为O。给定区间距离的门槛值e，例如为1X10_5。图2为根据本发明一个实施例的区间约束传播的流程图。具体地，如图2所示，步骤S104进一步包括。S411 :根据第二约束集对状态变量的单调性构建单调变量集和非单调变量集。根据偏导数，判断该量测对每一个状态变量的单调性。分别构建单调变量集[v](k)
和非单调变量集[w](k)，如果在区间[yi](k)内，71对状态变量\的偏导数$恒为非负或非正，则说明具有单调性，将&加入到单调变量集[v](k)中。如果在区间[yi](k)内，Yi对状态变量\的偏导数;^不恒为非负或非正，将\加入到非单调变量集[ ] &)中。在本发明的一个实施例中，有功量测对于电压相角、无功量测对于电压幅值均具
有单调性。以支路功率为例
权利要求
1.一种基于集合论估计模型的电力系统状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤Si:基于集合论，根据电力系统的网络拓扑和参数生成电力系统状态估计模型；52:通过所述状态估计模型和量测设备的测量不确定度信息生成第一约束集，其中，所述第一约束集包括量测区间约束和状态区间约束；53:根据电力系统物理约束，对所述第一约束集进行扩展获得第二约束集，其中，所述第二约束集的数据量大于所述第一约束集的数据量；以及54:对所述第二约束集进行区间约束传播获得电力系统的状态区间，以及量测的估计区间。
2.如权利要求I所述的基于集合论估计模型的电力系统状态估计方法，其特征在于， 所述步骤SI具体包括Sll :根据电力系统设备的物理连接关系和开关量测值获得拓扑岛；S13 :获得电力系统设备的网络参数；以及S13 :根据所述拓扑岛和所述网络参数生成电力系统状态估计模型。
3.如权利要求I所述的基于集合论估计模型的电力系统状态估计方法，其特征在于， 所述步骤S2具体包括521:根据量测设备提供的测量不确定度确定量测区间；522:根据先验知识确定状态区间；
4.如权利要求I所述的基于集合论估计模型的电力系统状态估计方法，其特征在于， 所述步骤S3中所述扩展包括节点功率平衡约束、支路功率平衡约束和相角约束。
5.如权利要求I所述的基于集合论估计模型的电力系统状态估计方法，其特征在于， 所述步骤S4具体包括541:根据所述第二约束集对状态变量的单调性构建单调变量集和非单调变量集；542:判断单调变量集是否为空；S43:当所述单调集变量集为空时根据前推回代算法收缩所述量测区间和状态区间获得量测的估计区间和状态的估计区间；S44:当所述单调集变量集不为空时根据单调性通过前推回代算法收缩所述量测区间和状态区间获得量测的估计区间和状态的估计区间；以及S45 :当所述收缩前后的所述量测估计区间或状态估计区间距离小于阈值时将所述量测估计区间和状态估计区间作为最终结果，否则返回步骤S41继续进行。
6.一种基于集合论估计模型的电力系统状态估计系统，其特征在于，包括模型模块，用于根据集合论和电力系统的网络拓扑和参数生成电力系统状态估计模型；约束模块，用于通过所述状态估计模型和量测设备的测量不确定度信息生成第一约束集，其中，所述第一约束集包括量测区间约束和状态区间约束；扩展模块，用于根据电力系统物理约束，对所述第一约束集进行扩展获得第二约束集， 其中，所述第二约束集的数据量大于第一约束集的数据量；以及收缩模块，用于对所述第二约束集进行区间区间约束传播获得电力系统状态的估计区间，以及量测的估计区间。
7.如权利要求6所述的基于集合论估计模型的电力系统状态估计系统，其特征在于，2所述模型模块具体包括拓扑单元，用于根据电力系统设备的物理连接关系和开关量测值获得拓扑岛；参数单元，用于获取电力系统设备的网络参数；以及模型单元，用于根据所述拓扑岛和所述网络参数生成电力系统状态估计模型。
8.如权利要求6所述的基于集合论估计模型的电力系统状态估计系统，其特征在于， 所述约束模块具体包括量测约束单元，用于根据量测设备提供的测量不确定度确定量测区间；状态约束单元，用于根据先验知识确定状态区间；
9.如权利要求5所述的基于集合论估计模型的电力系统状态估计系统，所述扩展包括节点功率平衡约束、支路功率平衡约束和相角约束。
10.如权利要求6所述的基于集合论估计模型的电力系统状态估计系统，其特征在于， 所述收缩模块具体包括构建单元，用于根据所述第二约束集对状态变量的单调性构建单调变量集和非单调变且隹里果；判断单元，用于判断单调变量集是否为空；第一缩放单元，用于当所述单调集变量集为空时根据前推回代算法收缩所述量测区间和状态区间获得所述量测的估计区间和状态的估计区间；第二缩放单元，用于当所述单调集变量集不为空时根据单调性通过前推回代算法收缩所述量测区间和状态区间获得量测的估计区间和状态的估计区间；以及结果单元，用于当所述收缩前后的所述量测估计区间或状态估计区间距离小于阈值时将所述量测估计区间和状态估计区间作为最终结果，否则利用所述构建单元、判断单元、第一缩放单元和第二缩放单元重新进行。
全文摘要
本发明提出一种基于集合论估计模型的电力系统状态估计方法。其中，方法包括以下步骤基于集合论，根据电力系统的网络拓扑和参数生成电力系统状态估计模型；通过状态估计模型和量测设备的测量不确定度信息生成第一约束集，其中，第一约束集包括量测区间约束和状态区间约束；根据电力系统物理约束，对第一约束集进行扩展获得第二约束集，其中，第二约束集的数据量大于第一约束集的数据量；以及对第二约束集进行区间约束传播获得电力系统状态的估计区间，以及量测的估计区间。根据本发明实施例的方法，通过采用集合论估计模型、约束集扩展以及区间约束传播获得电力系统的状态区间和量测估计区间，提高了数据的确信性，减少了计算量。
文档编号G06Q10/00GK102982379SQ201210466339
公开日2013年3月20日 申请日期2012年11月16日 优先权日2012年11月16日
发明者何光宇, 王彬, 陈乾, 刘铠诚, 杨文轩 申请人:清华大学