基于ε-模糊树方法的电力系统状态估计

电力系统状态估计在能量管理系统中起着重要的作用.为了提高状态估计的整体性能,提出了基于ε?模糊树方法(ε?FT)的电力系统状态估计方法.以福州电网500 kV母线为研究对象,通过网络结构分析,对各量测量进行信息提取和变量选择,将最优的变量子集作为ε?FT的输入变量,建立了各母线电压幅值的ε?FT模型,并与其他方法进行了对比.随后,在量测量中加入不良数据,验证所提状态估计方法的鲁棒性.结果表明,该方法能够有效地抵抗量测量中的不良数据,具有较高的估计精度和较强的鲁棒性,并且能将不良数据限制在局部,减少对整个电网状态估计的影响....

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Published in电力系统保护与控制 Vol. 47; no. 5; pp. 138 - 144
Main Authors 张越, 单连飞, 余建明, 张佳楠, 张文广
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司),江苏 南京 211106 2019
北京科东电力控制系统 有限责任公司,北京 100192%华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,北京,102206
Subjects
ε-模糊树方法
变量选择
电力系统
状态估计
鲁棒性
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ISSN1674-3415
DOI10.7667/PSPC180289

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Summary:电力系统状态估计在能量管理系统中起着重要的作用.为了提高状态估计的整体性能,提出了基于ε?模糊树方法(ε?FT)的电力系统状态估计方法.以福州电网500 kV母线为研究对象,通过网络结构分析,对各量测量进行信息提取和变量选择,将最优的变量子集作为ε?FT的输入变量,建立了各母线电压幅值的ε?FT模型,并与其他方法进行了对比.随后,在量测量中加入不良数据,验证所提状态估计方法的鲁棒性.结果表明,该方法能够有效地抵抗量测量中的不良数据,具有较高的估计精度和较强的鲁棒性,并且能将不良数据限制在局部,减少对整个电网状态估计的影响.
ISSN:1674-3415
DOI:10.7667/PSPC180289