复数域加权最小二乘法在基于相量量测的状态估计中应用.doc

复数域加权最小二乘法在基于相量量测的状态估计中的应用 Application of complex field weighted least square algorithm in state estimation based on phasor measurement ABSTRACT：State estimation based on phasor measurement can improve the accuracy of state. The widely placed phase measurement uints(PMU)in high-voltage network provide a substantial foundation for state estimation only using PMU.Studying state estimation only using PMU is great significance. A measurement equation in complex domain is established, and the complex field weighted least square algorithm(CWLS), which needs no iteration to achieve estimation results, is introduced to solve the model. Research of phasor error characteristics in complex domain and the robustness of CWLS algorithm are conducted,so as an effective method of choosing weight in CWLS as well as bad data identification. The simulation results show the correctness of the model and the CWLS algorithm proposed is effective and strongly adaptive. KEY WORDS：phasor measurement unit；phasor error characteristics; linear state estimation；weight；improved normalized residual 摘要：状态估计。本文建立了状态估计，仿真结果 关键词：相量测量单元状态估计权重 引言 自从世纪70年代 F.C.Schweppe[1-3]，经过四十多年的发展和应用，状态估计在可观测性分析、估计算法、不良数据及拓扑错误的检测和辨识等方面取得了很大的进展[4-8]，状态估计的实用化进程也不断得以推进。 传统状态估计基于数据采集与监控（Supervisory Control and Data Acquisition，SCADA）系统提供的数据进行估计。近年来， PMU及建立在PMU基础上的广域测量系统（Wide Area Measurement System，WAMS）不断发展，从而为状态估计提供了新的数据源。PMU有较高的采样速率和精度，能够直接测量电压和电流的相角，且采样数据都打上了高精度的时标，因此数据的精度和速度相比SCADA系统有着巨大的提升。 自PMU装备电力系统以来，如何将PMU量测数据应用到状态估计中是一个比较热点的研究方向，国内外一大批科研工作者对此进行了大量的研究，取得了丰富的成果[9-13]。这些研究大多是将PMU数据和SCADA数据进行混合，从而建立基于混合量测的估计模型，但PMU和SCADA量测的采样周期不同，且SCADA采样没有时标，难以保证两个系统采样数据的同步性，从而大大影响了估计结果的精度。 目前基于全PMU数据进行状态估计的研究还不太多。文献[14]首次建立了全部节点电压相量和部分支路电流相量可量测情况下的状态估计模型，并利用加权最小二乘法（Weighted Least Square，WLS）求解该模型，但没有讨论WLS法应用于复数域的特殊性，也没有考虑权重的选取问题。文献[15]提出只要网络中PMU的配置满足可观性，即可建立线性状态估计模型。文献[16]将电压相量和电流相量分别用实部和虚部来表示，从而建立了基于直角坐标系的实数形式的线性状态估计模型，但这使得模型中系数矩阵的维数相比相量模型扩大了一倍，增加了计算规模，同时对实部和虚部间不相关的假设也不成立。 目前，PMU在国内电网中的配置已经超过1100台，500kV及以上电压等级已基本完成配置，正在向