内容发布更新时间 : 2024/11/15 0:44:51星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。
电力系统信息理论状态估计
1.1研究目的
电力系统中的任何控制决定，无论是自动还是手动，均依赖于实时访问系统的实际状态。由于状态从未直接可用，所以有一个称为状态估计的过程来估计状态变量，并从SCADA周期性获取的测量中得出其值。因此，传统上通过求解表征操作点的非线性方程组来解决问题。需要实时实现的准确性和鲁棒性对于这一过程至关重要，因为关于真实系统的知识是能源管理系统（EMS）功能效率的先决条件，而来自真实的国家可能导致不恰当或甚至危险的控制决定。尽管有数十年的合理成功的努力，开发了可靠地被业界用于大规模系统的强大的方法，但电力系统状态估计（PSSE或简称SE）的问题仍然是研究人员关注的焦点。 在传输系统实践的多年中，PSSE中已经接受了标准实践：基于加权最小二乘法（WLS）标准（最小均方误差准则或MSE的变体）和牛顿算法作为求解器的回归模型。 在垂直整合的电力系统中，高水平的监控，自动化和远程控制传统上限于传输网格，而配电网并不是运营有效性的重点。 只要分配网络根据其性质被认为是准静态，即具有良好理解和可预测的负载和电压分布，并且在某些正常情况下不需要重新配置或改变保护和控制设置，这种方法是可接受的。
现代电力系统概念受到放松管制的电力市场状况和电力系统对非电力企业的开放的影响。 因此，通过新的监管框架实现了一些基本的业务变化。 这些新的情况特别影响分布式发电厂正在开始爆炸式安装的分销网络，以及对服务质量和运营效率的不断提出的要求。 这是从单向能量流的静态径向配置迁移到支持分布式资源和一些新类型负载的系统（考虑大规模实施电动汽车使用的实际趋势）。
这种类型的网络无疑将需要更复杂的控制和自动化，这在目前几乎不可实施，主要是由于监控基础设施非常差。 因此，为了应对新的挑战，大量投资主要是将系统监控扩展到全面的配电网。 需要通过分销管理系统（DMS）来处理这样丰富的新数据流，这将通过复杂的自动化应用程序满足分销系统功能的新要求。
电网越来越多地接收到各种各样的分布式发电，甚至存在能量存储，特别是当有组织的本地独立实体被称为微电网被允许存在时。在这种情况下，随着不确定因素的增加（负载，可再生能源发电或汽车电池）的增加，一个分散的管理过程似乎是一个合乎逻辑的解决方案;处理这样大量的数据并控制这种随机行为的系统。这将融合未来电力系统的愿景，普遍用术语智能电网来解决。现在需要使用信息和通信技术的先进的管理和控制技术，其主要目的是提高电力的效率，可持续性和服务质量能源生产和分配。除了支持具有活跃来源的配电网（如可再生能源发电）的运营外，这些新概念也将为公用事业及其终端用户带来好处。
国家估计师作为EMS和DMS的核心职能，再次振兴了研究人员的兴趣，使其与目前的趋势保持一致。 因此，在新的放松管制和技术发展的电力系统环境中，状态估计功能还需要升级，并具有一些附加功能，以满足以下新出现的问题： 扩大SE到具有高度不确定性和难以观察性的分销网络， 现代配电网概念 - 微电网和智能电网， 逐步推出相量测量单元（PMU），
增加对精度和鲁棒性的要求以及计算能力的更大需求，由不断增长的大规模数据块的较短估计周期引起。
传统的，完善的状态估计程序基于有功功率，无功功率，电压和电流大小的测量输入以及关于断路器状态的报告二进制变量来解决非线性问题。 估计过程的经典目标已经被设置为最小化测量残差的方差（测量值和估计值之间的差异）。 然而，随着新的运行情况的出现，国家估计概念和程序需要适应多个角度，强化增强。这是本论文工作的根本动机。 1.2具体挑战
在电力系统状态估计中，最受调查的问题之一是实现快速增长的PMU，其以高频率，时间戳的电压或电流角度和幅度测量提供。 鉴于PMU直接测量状态向量，可以在不久的将来询问状态估计器的必要性。 然而，测量读数中存在的当前噪声不可避免地会出现一定程度的误差。 因此，为了估计系统的状态，应该总是从获得的测量中预期某种程度的冗余。 与经典非线性问题不同，基于纯PMU测量的状态估计器是线性的。 然而，在不久的将来，或许有一段时间，预计将会并行处理PMU和SCADA测量的混合模型的过渡需求。
另一个问题是分配状态估计器（DSE），随着分销网络中的主动来源的增长，该估计器正在成为必要。因此，配电系统的集中自动化和控制将不再是主导范式。人们必须意识到，由于明显的经济原因，在传播系统中存在的全面监测并不能在分配水平上实际预期。因此，需要在选择性部署低成本传感器，智能计量信息和适当的DSE之间找到妥协解决方案。在这样的环境中，需要传达到状态估计器的输入数据集首先在大小上是巨大的，并且只要冗余度很小并且传感器询问成为一个可能性，它仍然容易提供有限的可观察性和可疑的准确性巨大的瓶颈。由于这一切，未来的分布估算器在某些方面将与传统系统中的传统概念有很大不同。一个可设想的解决方案是将流程分散和分配到逻辑和功能齐全的地方。然而，由于冗余和可观察性的要求，相干伪测量的产生将成为关键问题。
在微电网和智能电网的概念下组织电力网的现代方式，采取了一些先进的自动化和控制功能，一般的目的是提高供电的效率和可靠性，并提高随机（可再生能源） ）能源和电动汽车。为了建立智能电网技术，需要大量的实时和运行数据，传感器数量的增加以及对系统运行的更多信息的需求。因此，作为系统运行信息的主要供应商的功能正是状态估计。随着对配电系统监控的要求越来越高，对状态估计器的精度，可靠性和鲁棒性的要求越来越严格。因此，现代（分布）状态估计器还具有一些智能特征，以满足新的挑战，为建设现代电力系统提供功能。
SE向分销网络的扩展揭示了拓扑估算的重要性。 配电网络的拓扑结构要比传输系统要差得多：交换机和断路器可能由于故障分离，减少损耗，提高安全性和可靠性，甚至变电站之间或馈线之间的负载传输等原因而运行。 断路器状态信号本质上是二进制的，并且错误信号（可能来自传感器触点的故障）必然是严重错误，对SE结果产生深远的影响。 此外，在分配系统中，断路器状态信号丢失（由于传输原因未在SCADA接收），在分配系统中相对较为常见，仍然必须将其归类为总误差。 因此，拓扑的估计是未来状态估计过程的一大难题。
最后，在概念上，所有经典SE程序，即当前在行业中使用的程序都有缺陷：它们来自临时估计的粗差错估计（或甚至非总错误）本身已经被错误所污染。换句话说，主要趋势是以某种方式或其他方式探索残差的重要性的模型的开发，即测量值和估计值之间的差异，其计算忽略了数据中存在的噪声的性质。这种GE的影响可
能会产生所谓的掩蔽效应，这代表了大多数鲁棒估计量的可靠性的主要负担。在目前的SE范式中，残差不是真实的误差，即它们不是测量（带有误差）和真实值之间的差异。这是由两步程序产生的：首先是临时估计，然后是从残差中提取结论的尝试。这意味着SE程序作为参考，不是真值或真数据模式，而是假设和近似模式。
因此，挑战是开发一种新的方法，其作为参考（真实值）的（隐藏）模式，即支持功率流方程解的真正分支。 在这种情况下，粗错误将被视为真实模式的异常值，因此将容易被真正的数据流中的真实值消除和替换。 从概念上讲，这是从传统观点出发的重大变化，这一发展的成功将为体现新的SE范式的一些新颖的模式和程序提供良好的理论理由。 1.3论文目标
如果由SCADA系统提供的所有实时数据都可以被正确地采用，电力系统中的状态估计可能是一个容易解决的问题。 在这种理想情况下，当所有模拟和二进制值彼此电连通并且根据真实状态时，只有非常小的噪声信号比，最合适的实际解决方案是最小化平方的测量残差之和。 这是众所周知的加权最小二乘法（WLS）状态估计器，这是绝对是在测量误差遵循高斯分布的假设下的最佳估计器。 此外，由于其适用于在线使用，WLS现在仍然是广泛接受的工业解决方案。
不幸的是，SCADA容易发送损坏的数据，或者简单地说它不能保证所有测量的始终可用性。 在这种情况下，WLS没有工具来识别这样的坏数据，并且它提供了可能被显着偏差的系统的状态。因此，任何状态估计器的不可避免的组件是不良数据处理器。 在这方面，为检测，识别，消除或甚至纠正严重错误，制定了大量不同的方法。 到目前为止，这个问题还没有得到一个独特的广泛接受的解决方案，能够实时显示所有可能的坏数据，特别是对于大规模系统。 围绕系统的鲁棒性和计算要求之间的权衡的困难轨道。
当谈到不一致时，SCADA提供的数据可以包含，它们不仅限于功率或电压的模拟测量，而且还限于定义断路器状态（即系统拓扑）的二进制变量。 当将拓扑信息转发到状态估计器时，例如在某些断路器状态错误的情况下，可以显着地破坏估计状态，然后可能导致不适当的控制动作。 因此，需要一些特殊工具来检测不符合其他可用电值的系统配置。
本文旨在解决上述挑战，并从信息理论的原理出发，对国家估计问题开辟新的视角。 主要研究动机来自上述状态估计器中存在的上述改进空间。 目的是为了应对当今电力系统正在经历的激进的运营变化将出现的挑战。 目标的重点是增强关于缺失的总错误和信号的鲁棒性。 结果是一种新的状态估计器范例，它提供了一个适当的鲁棒的理论依据，通常可以应用于任何类型的数据。 此外，由于所提出的模型所基于的信息理论描述符的属性，本文旨在提出一种适用于现代分布式/分布式系统控制概念中的应用的概念。
以下，本文总结了本研究报告的主要研究内容：
新的状态估计模型应该旨在从数据集（测量）和系统属性的全局知识（功率流方程支持多维）的结合中提取可能的最大信息。 应进行信息量评估。
所提出的状态估计器应该对任何类型的坏数据都是鲁棒的，同时在实时环境中是可行的