本发明属于光伏电站运行领域以及量测数据状态估计领域，特别涉及一种基于冗余量测的光伏电站系统状态估计方法。
背景技术：
发展高比例可再生能源是我国能源变革的方向，光伏发电作为可再生能源的主要形式之一，在我国能源结构中正在充当着越来越重要的作用。然而，在大力发展光伏发电的同时，也存在光伏基地建设运行良莠不齐的情况，为提升光伏电站的运行水平，需要对光伏电站运行过程中的一系列评价指标进行监控。
其中，需要监控的评价指标主要包括光伏组件层面的组件转换效率、光伏阵列转换效率、组串电流离散率；直流汇流箱层面的汇流箱损耗率；逆变器层面的逆变器转换效率、逆变器输出功率离散率等。对这些评价指标的监控可以了解光伏电站的运行水平，可以了解电站中哪些器件需要更换，同时也有助于更加公平有效地考核各个光伏电站的运行情况，从而促进光伏电站的运行效率。
然而，光伏电站采集的量测数据存在质量低下的问题，数据质量难以反应真实运行情况，各个层面采集的数据存在噪声，这些噪声在组件层面、汇流箱层面、逆变器层面、变压器层面相互耦合，难以辨识。其中，多个组串连接一个汇流箱，多个汇流箱连接一个集中式逆变器，多个逆变器连接一个变压器。以上需要监控的评价指标都需要由光伏电站采集的不同层级量测数据计算得到，如果量测数据质量低下，那么监控的评价指标的结果也不可信，因此对光伏电站运行的有效监控、分析与考核也面临严重挑战。
技术实现要素：
本发明的目的是为克服已有技术的不足之处，提出一种基于冗余量测的光伏电站系统状态估计方法。本发明有助于提升光伏电站系统的量测数据质量，进而有助于更加准确地衡量光伏电站系统中各个原件的性能指标，可以对检测光伏电站系统运行情况、决定光伏电站系统的检修方案提供数据层面的支撑，进而可以提升光伏电站系统整体的运行效率，降低运行成本。
本发明提出一种基于冗余量测的光伏电站系统状态估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
1)获取光伏电站系统各个层级的量测数据；其中光伏电站系统的量测数据分为四层，分别为：组串层、直流汇流箱层、集中式逆变器层、变压器层；具体步骤如下：
1-1)获取光伏电站系统中所有组串层的量测数据，组串a的输出电流、输出电压、输出功率分别表示为
1-2)获取光伏电站系统中所有直流汇流箱层的量测数据，将与组串a相连的直流汇流箱的输入电流、输入电压分别表示为
1-3)获取光伏电站系统中所有集中式逆变器层的量测数据，集中式逆变器c的输入电流、输入电压、输入功率、输出有功电流、输出无功电流、输出电压、输出有功功率、输出无功功率分别表示为
1-4)获取光伏电站系统中所有变压器层的量测数据，变压器d的输入有功电流、输入无功电流、输入电压、输入有功功率、输入无功功率分别表示为
2)建立光伏电站系统状态估计模型，该模型由目标函数和约束条件构成；具体如下：
2-1)确定光伏电站状态估计模型的目标函数；
光伏电站状态估计模型的目标函数为关于状态变量x的优化模型：
s.t.z＝h(x)+e
其中，状态向量x是m×1向量，m是步骤1)获取的光伏电站系统中所有电流和电压量测数据的个数；量测向量z是n×1向量，n是步骤1)获取的光伏电站系统中所有量测数据的个数；误差向量e是n×1向量，代表状态估计计算后的量测误差；h(·)是表达状态向量与量测向量关系的方程；权重矩阵w是n×n对角矩阵，其对角元代表对应的量测设备权重；||·||2代表向量的2范数；
2-2)确定模型的约束条件；具体如下：
2-2-1)组串层约束；
组串层的状态变量包括：
2-2-2)直流汇流箱层约束；
直流汇流箱层的状态变量包括：
2-2-3)集中式逆变器层约束；
集中式逆变器层的状态变量包括：
2-2-4)变压器层约束；
变压器层的状态变量包括：
3)简化光伏电站系统状态估计模型，对简化后的模型求解得到光伏电站系统各个量测点的实时电流、电压，最终得到光伏电站系统的状态估计结果；具体步骤如下：
3-1)将式(1)中约束进行线性化，求取h(x)在运行点处的一阶偏导数h，得到如下优化问题：
s.t.z＝hx+e
3-2)对由目标函数式(31)和约束条件式(3)-(30)组成的模型进行求解，得到状态向量x，x由光伏电站系统各个量测点的实时电流、电压组成，状态向量x即为光伏电站系统的状态估计的结果。
本发明的特点及有益效果在于：
1)本发明利用冗余量测之间的物理关系，可以有效提升数据质量，滤除量测数据的噪声，有助于更加准确地衡量光伏电站系统中各个原件的性能指标，可以对检测光伏电站系统运行情况、决定光伏电站系统的检修方案提供数据层面的支撑，进而可以提升光伏电站系统整体的运行效率，降低运行成本。
2)本发明的状态估计模型是线性约束的二次规划问题，此问题可以利用现有商业优化软件包快速求解，计算量小，计算效率高，有助于部署在光伏电站系统中进行实时状态估计，有助于节省光伏电站系统的计算资源。
具体实施方式
本发明提出一种基于冗余量测的光伏电站系统状态估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
1)获取光伏电站系统各个层级的量测数据；其中光伏电站系统的量测数据分为四层，从下到上依次为：组串层、直流汇流箱层、集中式逆变器层、变压器层。其中多个组串连接到一个直流汇流箱中，多个直流汇流箱连接到一个集中式逆变器中，多个集中式逆变器连接到一个变压器中。具体步骤如下：
1-1)获取光伏电站系统中所有组串层的量测数据，组串a的输出电流、输出电压、输出功率分别表示为
1-2)获取光伏电站系统中所有直流汇流箱层的量测数据，将与组串a相连的直流汇流箱的输入电流、输入电压分别表示为
1-3)获取光伏电站系统中所有集中式逆变器层的量测数据，集中式逆变器c的输入电流、输入电压、输入功率、输出有功电流、输出无功电流、输出电压、输出有功功率、输出无功功率分别表示为
1-4)获取光伏电站系统中所有变压器层的量测数据，变压器d的输入有功电流、输入无功电流、输入电压、输入有功功率、输入无功功率分别表示为
2)根据光伏电站系统电气连接关系以及基尔霍夫电压电流定律，建立光伏电站系统状态估计模型，该模型由目标函数和约束条件构成；具体如下：
2-1)确定光伏电站状态估计模型的目标函数；
光伏电站状态估计模型可以表达为关于状态变量x的优化模型：
s.t.z＝h(x)+e
其中状态向量x是m×1向量，由光伏电站系统中各个层级的电流、电压实时量测组成，m代表步骤1)获取的光伏电站系统中所有电流和电压量测数据的个数，是经过状态估计后的值；量测向量z是n×1向量，代表光伏电站系统中所有实时量测数据(n是步骤1)获取的光伏电站系统中所有量测数据的个数，包括电流、电压、有功功率、无功功率等)；误差向量e是n×1向量，代表状态估计计算后的量测误差；h(·)是表达状态向量与量测向量关系的方程，方程可能不是显性方程，也可能不是线性方程；权重矩阵w是n×n对角矩阵，其对角元代表对应的量测设备权重，是根据量测设备精度提前设定的值；||·||2代表向量的2范数，对任意向量v，有：
2-2)确定模型的约束条件；具体如下：
2-2-1)组串层约束；
组串层的状态变量包括：
其中，式(3)-(4)代表状态变量
2-2-2)直流汇流箱层约束；
直流汇流箱层的状态变量包括：
其中，式(6)-(9)代表状态变量
2-2-3)集中式逆变器层约束；
集中式逆变器层的状态变量包括：
其中，式(13)-(17)代表状态变量
2-2-4)变压器层约束；
变压器层的状态变量包括：
其中，式(23)-(25)代表状态变量
3)简化光伏电站系统状态估计模型，对简化后的模型求解得到光伏电站系统各个量测点的实时电流、电压，最终得到光伏电站系统的状态估计结果；具体步骤如下：
3-1)将式(1)中约束进行线性化，求取h(x)在运行点处的一阶偏导数h，得到如下优化问题：
s.t.z＝hx+e
其中，式(3)-(30)构成了式(31)中的约束条件；其中式(5)、(12)、(20)-(22)、(29)-(30)不是线性约束，需要在其基准运行点处进行一阶泰勒展开以构成式(31)中的线性约束，其他约束都是线性约束，可以直接作为式(31)中的约束条件；
3-2)式(31)中最优化问题是线性约束的二次优化问题，调用商用软件包cplex、gurobi等进行求解，得到状态向量x，x由光伏电站系统各个量测点的实时电流、电压组成，得到的状态向量x即为光伏电站系统的状态估计的结果。