主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計技術(shù)背景

積極發(fā)展可再生能源發(fā)電并網(wǎng)技術(shù)、電動汽車(EV)入網(wǎng)技術(shù)等是國內(nèi)調(diào)整能源結(jié)構(gòu)、應(yīng)對氣候變化、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式和實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略選擇。另一方面，電力需求的持續(xù)增長以及電力市場的開放正驅(qū)動電網(wǎng)朝著可持續(xù)方向發(fā)展，其特征表現(xiàn)為風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電等分布式電源(DG)，EV、儲能系統(tǒng)(ESS)等可控負(fù)荷以及大量智能終端裝置的規(guī)?；尤肱c應(yīng)用，電力系統(tǒng)尤其是配電網(wǎng)的運行與控制方式日趨復(fù)雜。

未來高滲透率DG及主動負(fù)荷的接入導(dǎo)致配電網(wǎng)將產(chǎn)生雙向功率流，負(fù)荷和電源將具有雙重不確定性，客戶將具有消費者和生產(chǎn)者的雙重身份，傳統(tǒng)配電網(wǎng)的運行與控制模式已無法適應(yīng)新的發(fā)展需求。在這種背景下，主動配電網(wǎng)的概念應(yīng)運而生，其旨在針對配電網(wǎng)接入的大規(guī)模DG、主動負(fù)荷以及大量智能終端裝置，輔助以靈活有效的協(xié)調(diào)控制技術(shù)和管理手段，使得配電網(wǎng)具備一定的主動調(diào)節(jié)、優(yōu)化內(nèi)部負(fù)荷的能力。與此同時，配電網(wǎng)狀態(tài)估計技術(shù)有望能夠進一步快速、準(zhǔn)確地感知系統(tǒng)的實時運行狀態(tài)，為DG出力和主動負(fù)荷分配技術(shù)、主動配電網(wǎng)有功/無功協(xié)調(diào)優(yōu)化技術(shù)以及主動配電網(wǎng)自愈技術(shù)等提供可靠數(shù)據(jù)。

配電網(wǎng)狀態(tài)估計技術(shù)近30年的發(fā)展使其理論研究取得了顯著成果，但在實際工程應(yīng)用方面尚且還處于起步階段。近幾年隨著配電網(wǎng)自動化水平和量測水平的不斷提高，加之各種新理論和新技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，都為中低壓配電網(wǎng)狀態(tài)估計程序的在線應(yīng)用提供了有利條件。然而，在主動配電網(wǎng)背景下，特別是隨著高級量測體系的不斷普及，電力調(diào)度部門采集到的數(shù)據(jù)日趨呈指數(shù)型增長，且海量數(shù)據(jù)處理的過程又易受用戶隨機需求響應(yīng)、客戶多樣化需求、應(yīng)急減災(zāi)等因素的影響，傳統(tǒng)配電網(wǎng)狀態(tài)估計技術(shù)不管是在計算速度與效率方面，還是在估計結(jié)果的精度要求方面均難以滿足主動配電網(wǎng)的發(fā)展需求。因此，進一步加快構(gòu)建適合主動配電網(wǎng)優(yōu)化運行與控制的新型狀態(tài)估計體系，意義重大。

在傳統(tǒng)配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)中，電力流一般由上端變電站單一流向各個負(fù)荷節(jié)點，這種單向輻射狀供電結(jié)構(gòu)普遍比較薄弱，而且線路損耗較高，運行可靠性較低，在初期的規(guī)劃設(shè)計階段以及長期的運行管理過程中均未考慮高滲透率新能源的高效利用。 但隨著光伏、風(fēng)電等DG接入量的不斷增加以及EV、新型ESS等可控負(fù)荷的持續(xù)增多將會進一步造成配電網(wǎng)的局部電壓越限、短路電流增大、供電可靠性降低、電能質(zhì)量惡化等問題，現(xiàn)有的配電網(wǎng)架構(gòu)顯然已經(jīng)很難滿足用戶在低碳經(jīng)濟背景下對優(yōu)質(zhì)電能質(zhì)量以及高效供電可靠性的需求。為了更好地解決這些問題，傳統(tǒng)配電網(wǎng)已從被動運行模式逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃舆\行模式。CelliG等人于2008年在國際大電網(wǎng)會議上首次提出的主動配電網(wǎng)的概念，可以有效地解決傳統(tǒng)配電網(wǎng)存在的各種問題。圖1所示為傳統(tǒng)配電網(wǎng)與主動配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計研究現(xiàn)狀當(dāng)前，基于傳統(tǒng)配電網(wǎng)狀態(tài)估計扎實的研究基礎(chǔ)，國內(nèi)外對主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計技術(shù)已開展相應(yīng)研究工作，重點主要集中在主動配電網(wǎng)中新型偽量測的合理建模、狀態(tài)估計算法的高效改進以及量測裝置的優(yōu)化、魯棒配置等方面。

主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計技術(shù)新型偽量測物理量的合理建模與分析

在缺少足夠的實時量測裝置情況下要想獲得全網(wǎng)的可觀測，就必須對主動配電網(wǎng)中眾多類型的DG和負(fù)荷向系統(tǒng)注入的功率進行合理建模，并以新型偽量測量的形式添加到狀態(tài)估計模型中。

目前國內(nèi)外在這方面開展的研究主要集中在不同類型DG并網(wǎng)機理的詳細分析與建模以及主動配電網(wǎng)節(jié)點注入功率不確定性的建模與分析等方面，其研究成果都能夠取得較為滿意的結(jié)果。

主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計技術(shù)傳統(tǒng)配電網(wǎng)狀態(tài)估計算法的高效改進措施

基于WLS算法的傳統(tǒng)配電網(wǎng)狀態(tài)估計誤差采用信息矩陣求逆的方法，物理意義不明確，且難以分析各類型量測的作用，不易于對未來主動配電網(wǎng)的規(guī)劃和運行提供有效的指導(dǎo)。另外，隨著配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的日趨復(fù)雜，大量同步相量測量單元(PMU)、微型PMU 及智能電表(SM)等裝置的規(guī)?；尤肱c應(yīng)用，使得主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計需要處理海量的數(shù)據(jù)流信息，基于WLS算法的傳統(tǒng)配電網(wǎng)狀態(tài)估計在求解速度、數(shù)值穩(wěn)定性方面都難以滿足要求。

因此，對傳統(tǒng)配電網(wǎng)狀態(tài)估計算法進行高效的改進，意義重大。當(dāng)前在這方面的研究主要集中于狀態(tài)估計誤差表示方法的有效改進措施、大規(guī)模主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計算法的高速求解策略以及主動配電網(wǎng)三相線性狀態(tài)估計算法的研究等。

主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計技術(shù)主動配電網(wǎng)量測系統(tǒng)的優(yōu)化與魯棒配置

配電網(wǎng)的量測系統(tǒng)主要是為狀態(tài)估計或者態(tài)勢感知技術(shù)完成多元數(shù)據(jù)的采集與上傳，其作用不言而喻。然而，主動配電網(wǎng)規(guī)模龐大，量測裝置數(shù)量有限，試圖通過在網(wǎng)絡(luò)中盡可能大面積地安裝量測裝置從而確保全網(wǎng)狀態(tài)估計精度的手段，不但不具備主動配電網(wǎng)運行的經(jīng)濟性能和現(xiàn)實意義，反而極有可能會使得網(wǎng)絡(luò)中某些物理量被重復(fù)多次地進行量測，造成資源的極大浪費。

因此，如何利用現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)中有限的量測裝置來實現(xiàn)量測裝置的優(yōu)化配置和規(guī)劃，兼顧主動配電網(wǎng)的實際運行情況，并加以考慮狀態(tài)估計的精度、網(wǎng)絡(luò)的可觀性、運行與控制的經(jīng)濟性和魯棒性等多重影響因素，意義重大。目前針對該問題開展的研究已取得一系列重大進展，主要包括考慮偽量測不確定性的主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計及其量測裝置的優(yōu)化配置以及考慮外部因素易造成狀態(tài)估計精度下降情況下的主動配電網(wǎng)量測裝置魯棒配置等方面。此外，綜合考慮網(wǎng)絡(luò)中傳統(tǒng)量測設(shè)備與PMU 和微型PMU等新型量測的混合配置方法也已經(jīng)引起國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。

主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計技術(shù)已經(jīng)開展了一系列有針對性的研究工作，但未來大規(guī)模EV 和ESS的隨機充/放電、高滲透率DG的間歇性發(fā)電并網(wǎng)以及智能量測裝置的量測誤差等會使得主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計結(jié)果需要考慮更多的不確定因素?；谏鲜隹紤]，未來主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計技術(shù)進一步發(fā)展還應(yīng)重點關(guān)注以下幾個方面。

主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計技術(shù)計及不確定性的主動配電網(wǎng)三相區(qū)間狀態(tài)估計

國內(nèi)外已開始針對含DG注入功率不確定性的主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計進行有效的分析與研究，但其研究成果中不乏還存在眾多細節(jié)值得今后進一步研究與拓展：

①受限于輸電網(wǎng)中狀態(tài)估計的思維，大多數(shù)主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計模型均是基于單相對稱型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)而建立，與實際網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)情況不太相符；

②基于概率統(tǒng)計分布和模糊理論的主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計必須預(yù)先獲取各DG 注入功率的先驗PDF或隸屬度函數(shù)，易導(dǎo)致求解的時間復(fù)雜性變大，且在實際工程中，要想提前獲知DG 出力的PDF 或隸屬度函數(shù)，難度較大；

③大多數(shù)文獻僅僅是考慮了傳統(tǒng)的光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電等DG出力的不確定性，尚且還沒有文獻考慮到主動配電網(wǎng)中一類重要的負(fù)荷———EV 和ESS充/放電的不確定性建模與分析。

利用區(qū)間算術(shù)對工程中不確定變量進行建模分析是當(dāng)前一個研究熱點，已有研究表明，相比于概率潮流以及模糊潮流而言，用區(qū)間方法來描述配電網(wǎng)潮流計算模型中的不確定性問題，無須獲得參數(shù)的具體概率分布，只需關(guān)注各不確定變量的上下界信息即可，故其工程應(yīng)用價值更大。關(guān)于區(qū)間狀態(tài)估計，在輸電網(wǎng)中已有零星的研究。

因此，可以借鑒此類思想，將某一時間斷面上網(wǎng)絡(luò)中常規(guī)負(fù)荷的功率需求、不同類型的DG 出力以及EV 充/放電等物理量的不確定性統(tǒng)一用區(qū)間數(shù)表示，如此可以摒棄傳統(tǒng)的基于WLS狀態(tài)估計模型框架中模糊的量測誤差表述方法，將系統(tǒng)量測不確定性用區(qū)間數(shù)的形式予以定量描述，建立精細化的主動配電網(wǎng)三相區(qū)間狀態(tài)估計統(tǒng)一模型和算法。

此外，為了改善最終區(qū)間狀態(tài)量估計結(jié)果的合理性(即區(qū)間結(jié)果的保守性問題)，一方面可以采取更高精度的偽量測區(qū)間建模方法，對光伏、風(fēng)電等發(fā)電系統(tǒng)的出力情況以及EV、儲能等新型負(fù)荷的功率需求進行精準(zhǔn)的預(yù)測，從數(shù)據(jù)輸入方面提高區(qū)間狀態(tài)估計模型及其最終估計結(jié)果的合理性；

含不確定注入的區(qū)間狀態(tài)估計模型可為調(diào)度人員提供更加直觀的某一時間斷面上系統(tǒng)狀態(tài)量的上下界信息，以便能夠為主動配電網(wǎng)有功/無功優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)等高級應(yīng)用軟件提供系統(tǒng)狀態(tài)“界”的約束。

主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計技術(shù)大規(guī)模狀態(tài)估計模型的分布式并行求解策略

一方面，由于主動配電網(wǎng)自身網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大、三相不對稱等特征，未來高滲透率DG 以及EV 的接入更是進一步增大了系統(tǒng)中狀態(tài)變量的維度，另一方面，大量的饋線終端單元及其他傳感設(shè)備將產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)信息流，這將直接導(dǎo)致傳統(tǒng)的集中式狀態(tài)估計方法在計算速度方面面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。因此，研究基于網(wǎng)絡(luò)稀疏特性的主動配電網(wǎng)最優(yōu)分區(qū)算法，將整個配電網(wǎng)解耦為若干高內(nèi)聚低耦合的區(qū)域，在此基礎(chǔ)上研究主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計的分布式并行計算技術(shù)，對考慮網(wǎng)絡(luò)注入功率不確定性的主動配電網(wǎng)三相狀態(tài)估計模型進行加速求解，進一步提高主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計的在線實時性，意義重大。

這部分研究內(nèi)容可以大致分為以下幾個步驟。

（1）基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)稀疏特性的主動配電網(wǎng)最優(yōu)分區(qū)研究：雖然主動配電網(wǎng)自身的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大、三相不對稱，但是其網(wǎng)絡(luò)具備稀疏特性，因此可以借助輸電網(wǎng)中基于圖論的方法對其進行最優(yōu)分區(qū)，將主動配電網(wǎng)的節(jié)點、配電線路、分布式電源等抽象到圖論中的節(jié)點、邊界、權(quán)等，建立主動配電網(wǎng)最優(yōu)分區(qū)模型，從而將主動配電網(wǎng)分成若干高內(nèi)聚低耦合的分區(qū)。

（2）對各個子區(qū)域進行本地狀態(tài)估計計算(包括迭代計算)，并對有交叉節(jié)點或共同邊界的不同子區(qū)域之間進行信息和數(shù)據(jù)的交互。

（3）當(dāng)不同子區(qū)域之間交互信息滿足迭代收斂要求后，輸出各個子區(qū)域的狀態(tài)估計計算結(jié)果，從而實現(xiàn)全網(wǎng)的狀態(tài)估計。

基于圖論分析及分布式并行計算的大規(guī)模主動配電網(wǎng)三相分布式狀態(tài)估計算法大體技術(shù)路線如圖2所示。

主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計技術(shù)基于大數(shù)據(jù)分析的主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計

主動配電網(wǎng)建設(shè)的不斷推進將會促使越來越多的智能傳感設(shè)備安裝投入使用，一方面可使系統(tǒng)調(diào)度中心能夠?qū)Ω蠓秶木W(wǎng)絡(luò)進行高清晰和高密度的觀測，另外也將使主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計程序獲取到史無前例的超大量數(shù)據(jù)，并且包含海量的多源不良數(shù)據(jù)，如何充分利用這些數(shù)據(jù)對全網(wǎng)的運行狀態(tài)進行有效、精準(zhǔn)的分析，將會是一個全新的挑戰(zhàn)。

下一步工作可以借助于先進的大數(shù)據(jù)分析手段和方法(如基于云計算技術(shù)、多維數(shù)據(jù)分析與融合技術(shù)、基于并行化計算模型與內(nèi)存并行化計算框架技術(shù)等)搭建電力大數(shù)據(jù)分析處理與存儲平臺，對采集到的各種海量信息進行深入的數(shù)據(jù)挖掘，包括對實時數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)、動態(tài)PMU和微型PMU 數(shù)據(jù)、計劃數(shù)據(jù)、用戶側(cè)智能傳感設(shè)備監(jiān)控數(shù)據(jù)、網(wǎng)架參數(shù)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔⒌冉Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及EV 車主出行計劃(用戶行為分析)、外部環(huán)境數(shù)據(jù)(如風(fēng)速、太陽輻射值等)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一抓取、過濾和整合，在實現(xiàn)多源不良數(shù)據(jù)的辨識與處理基礎(chǔ)上，最大化提取出主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計程序所需的有效信息，從而進一步提升主動配電網(wǎng)整體的狀態(tài)感知能力?；诖髷?shù)據(jù)分析的主動配電網(wǎng)狀態(tài)

估計研究方案大致分以下幾個步驟。

（1）采用數(shù)據(jù)聚類和分類等手段對網(wǎng)絡(luò)中多類型傳感設(shè)備上傳的原始量測數(shù)據(jù)進行篩選和預(yù)處理，以減少數(shù)據(jù)的存儲，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)參數(shù)生成狀態(tài)估計程序所需的初始特征量矩陣。

（2）采用大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)融合手段在多維時空上將多個不同電氣特征量構(gòu)建的單時段、單電氣特征量的狀態(tài)估計特征矩陣融合成一個多時間序列、多電氣特征量的狀態(tài)估計特征矩陣，這一環(huán)節(jié)也是當(dāng)前大數(shù)據(jù)思想能否具體應(yīng)用于工程實踐的技術(shù)瓶頸。

（3）采用多時間尺度分析方法對高維時空狀態(tài)估計特征矩陣進行處理，將高維數(shù)據(jù)在低維空間中進行數(shù)據(jù)的有效處理，在此基礎(chǔ)上進行多源不良數(shù)據(jù)的檢測以及主動配電網(wǎng)運行狀態(tài)的在線估計。

主動配電網(wǎng)是支撐需求側(cè)響應(yīng)管理、承載大規(guī)模可再生能源電力分配的重要平臺，是推動未來大電網(wǎng)建設(shè)、解決能源危機的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。與此同時，傳統(tǒng)配電網(wǎng)狀態(tài)估計技術(shù)有望進一步升級換代，為主動配電網(wǎng)其他高級應(yīng)用軟件奠定理論基礎(chǔ)。

近幾年關(guān)于主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計已開展了較豐富的研究工作，今后可在前期基礎(chǔ)上繼續(xù)開展主動配電網(wǎng)三相區(qū)間狀態(tài)估計、主動配電網(wǎng)分布式狀態(tài)估計、基于大數(shù)據(jù)分析的主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計等方面研究，以期加快實現(xiàn)主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計技術(shù)的在線應(yīng)用。 2100433B

國外對于諧波狀態(tài)估計問題研究較早，1989年著名學(xué)者Heydt就提出了諧波狀態(tài)估計問題，認(rèn)為諧波狀態(tài)估計是諧波潮流的逆問題，并提出了一種利用最小方差估計器的諧波源識別算法。作者利用關(guān)聯(lián)矩陣建立了諧波量測量與狀態(tài)變量之間的數(shù)學(xué)模型，選用注入視在功率和線路視在功率作量測量，并將節(jié)點分為非諧波源和可疑諧波源兩種類型，以減少未知狀態(tài)變量的數(shù)目。但是在波形畸變的情況下，無功功率的定義尚未得到統(tǒng)一認(rèn)識，因此采用視在功率的方法欠缺說服力，但研究開創(chuàng)了諧波狀態(tài)估計研究的先河，具有重要的意義。

Meliopoulos 和張帆等人的研究成果中將諧波狀態(tài)估計問題看作為優(yōu)化問題，并給出了一種最小方差估計算法。

Ma Haili和Girgis在1996年提出了一種應(yīng)用卡爾曼濾波器識別諧波源的新算法，適用于非平衡三相電力系統(tǒng)中諧波測量儀表的優(yōu)化配置，以及諧波源位置及其注入電流大小的最優(yōu)動態(tài)估計。以諧波電流為狀態(tài)變量，諧波電壓為量測量，建立狀態(tài)方程和量測方程。對于確定數(shù)目的諧波測量儀表，通過計算不同配置條件時誤差協(xié)方差矩陣的跡，得到諧波測量儀表的最佳配置方案和諧波注入的最優(yōu)估計值。

由于電網(wǎng)中非諧波源母線的數(shù)量可能遠大于諧波源母線數(shù)量，為減少未知狀態(tài)變量的數(shù)目，杜振平和Arrillaga提出了一種電力系統(tǒng)連續(xù)諧波的狀態(tài)估計算法。利用關(guān)聯(lián)矩陣的概念建立起諧波量測量與狀態(tài)變量的數(shù)學(xué)模型，并且將系統(tǒng)母線分為非諧波源母線和可能的諧波源母線兩種類型；此外，還將可能的諧波源母線分為測量母線和未測母線兩類。采用上述方法可極大減少未知狀態(tài)變量的數(shù)目，從而極大減少計算工作量，同時還可使諧波估計方程由欠定變?yōu)槌ǎ黾恿斯烙嫿Y(jié)果的可信度。

2000 年， S.S.Matair 和Watson 提出將奇異值分解（Singular Value Decomposition，簡稱SVD）算法用于電力系統(tǒng)諧波狀態(tài)估計，該算法能夠在系統(tǒng)非完全可觀即部分可觀、估計方程欠定時的情況下進行有效估計， 降低了對測量冗余的要求。當(dāng)系統(tǒng)完全可觀，估計方程正定或超定時，SVD 算法能給出一個唯一解，并以新西蘭南島220 kV電網(wǎng)為例，分別給出系統(tǒng)完全可觀、部分可觀時的狀態(tài)估計結(jié)果，并且與實際值進行對比，對比結(jié)果表明奇異值分解法能夠在系統(tǒng)可觀、部分可觀的情況下給出有效估計值。

選擇節(jié)點電壓作為狀態(tài)量，母線注入電流、母線電壓、支路電流同步量測作為量測量進行狀態(tài)估計。對于有足夠測量（超定）的方程且測量方程無病態(tài)時，通過節(jié)點編號優(yōu)化，運用分層算法對測量矩陣進行預(yù)處理后再進行矩陣求解；對于測量方程病態(tài)、欠定時，采用SVD算法進行求解諧波狀態(tài)估計問題，求得估計方程的最小二乘解。以IEEE14節(jié)點系統(tǒng)為例，建立系統(tǒng)模型，運用MATLAB編程仿真驗證了算法的可靠性。而且，還在SVD 算法的基礎(chǔ)上分析了部分可觀系統(tǒng)的測量問題，進而對測量配置進行了優(yōu)化。

2004 年，吳篤貴、徐政提出了一種基于相量測量裝置PMU（Phasor Measurement Unit）的狀態(tài)估計方法。選取節(jié)點電壓相量作為狀態(tài)變量，節(jié)點電壓、支路電流和注入電流相量作為量測量，采用加權(quán)最小二乘法進行狀態(tài)估計。

上述的諧波狀態(tài)估計方法都有自己的特點，在某種特定的條件下可在一定程度上實現(xiàn)諧波狀態(tài)估計，但也均存在一定的缺點，精度高、速度快與可觀性好的諧波狀態(tài)估計方法的研究還需進一步深化。

狀態(tài)估計的數(shù)學(xué)模型是基于反映網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、線路參數(shù)、狀態(tài)變量和實時量測之間相互關(guān)系的量測方程:

z=h(x) v

其中z是量測量;h(x)是狀態(tài)變量,一般是節(jié)點電壓幅值和相位角;v是量測誤差;它們都是隨機變量。

狀態(tài)估計器的估計準(zhǔn)則是指求解狀態(tài)變量二的原則,電力系統(tǒng)狀態(tài)估計器采用的估計準(zhǔn)則大多是極大似然估計,即求解的狀態(tài)變量二`使量測值z被觀測到的可能性最大,用數(shù)學(xué)語言描述,即:

其中f(z)是量測z概率分布密度函數(shù)。

顯然,具體的目標(biāo)函數(shù)表達式與量測z的分布模式密切相關(guān),對每個f(幼都有相應(yīng)的極大似然估計函數(shù)。對同一系統(tǒng)的相同實時量測,若假定的量測分布模式不同,則得到的估計結(jié)果不完全相同,因此有不同估計準(zhǔn)則的估計器 。2100433B

狀態(tài)估計是當(dāng)代電力系統(tǒng)能量管理系統(tǒng)(EMS)的重要組成部分,尤其在電力市場環(huán)境中發(fā)揮更重要的作用。狀態(tài)估計問題的提出激發(fā)了許多學(xué)者的研究興趣,他們以數(shù)學(xué)、控制理論和其它新理論為指導(dǎo),根據(jù)當(dāng)時的計算機軟件和硬件條件,結(jié)合電力系統(tǒng)的特點,在理論方面進行廣大量研究。同時,以狀態(tài)估計軟件實用為目標(biāo),針對實際工程面臨的問題,探索和總結(jié)出許多可行的寶貴經(jīng)驗。狀態(tài)估計的理論研究促進了工程應(yīng)用,而狀態(tài)估計軟件的工程應(yīng)用也推動了狀態(tài)估計理論的研究和發(fā)展。迄今為止,這兩方面都取得了大量成果。然而,狀態(tài)估計領(lǐng)域仍有不少問題未得到妥善解決,隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴大,電力工業(yè)管理體制向市場化邁進,對狀態(tài)估計有了新要求,各種新技術(shù)和新理論不斷涌現(xiàn),為解決狀態(tài)估計的某些問題提供了可能 。