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基于现代内点理论的电力系统加权非线性L_1范数状态及参数估计研究

李凌  
【摘要】: 状态估计是现代电力系统EMS软件的核心,其应用程序的执行依赖于状态估计提供的数据。系统中变压器抽头位置的变化十分频繁,若调度中心不能及时得到正确的网络参数,状态估计的结果将不能真实反映当时的网络状态。 基于原问题的扰动Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件,本文提出了一种新的电力系统加权非线性L1范数状态及参数估计内点算法。该算法将可疑参数作为参数状态量和节点状态量一起进行状态估计,提高了状态估计的可信度以及数据的可靠性。 对IEEE—4~118节点系统和广西主网进行的仿真结果表明:L1范数估计具有不良数据拒绝特性,当量测量中存在不良数据时,该算法在不经检测和辨识不良数据情况下仍是无偏估计,具有良好收敛性,所需迭代次数随着问题规模扩大而增长极小;能够同时估计多个变压器抽头,并保持状态估计主体;在满足可观测性条件下,估计的相对误差保证在±0.1%以内;能够有效处理等式约束和病态条件,并具有多项式时间性。本文涉及一种新颖数据结构,大大减少方程注入元素的数量,提高计算 速度。


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