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三、离群点识别
对于离群点的识别,由于真值未知,试图识别出真实的离群点是不现实的,可行的思路是识别出所有满足先验信息的离群点集合,将其去除,从而转化为严格意义上的误差有界模型。根据测点集合的相容性,将可能的离群点划分不相容离群点和相容离群点两类。对于不相容离群点,基于全网不相容离群点和子网不相容离群点的关联性,设计了分层分级的不相容离群点搜索算法。为加速搜索算法,一方面提出了相容度指标,在子网中确定了相对可信点,从而消减了全网的测点搜索空间;另一方面结合电力系统多层多级网架结构的特点,设计了多层级精细化网络划分方案,使得不相容离群点尽可能在低层级区域被识别,从而局部化搜索过程。相比于直接搜索的算法,本文所提搜索算法大幅提升了搜索效率。对于相容离群点,提出了基于灵敏度的识别方法,可有效识别对解集影响最大的相容离群点,避免了对起作用测点进行搜索带来的组合爆炸问题。
四、拓扑错误识别
与离群点类似,存在拓扑错误时,关键在于如何识别可能的拓扑错误,并对其进行修正,从而转化为仅存在量测不确定性的问题。考虑到电网中发生拓扑错误的比例很小,提出了最少拓扑错误的识别准则。拓扑可用离散变量表征,而量测量为连续变量,因此建立了混合整数规划模型来综合考虑两者同时存在不确定性的情况,其中量测方程和潮流方程以线性约束和锥约束的形式给出,并采用混合整数不等式来解耦整数变量和连续变量。所提模型便于求解,且可有效识别支路拓扑错误和厂站拓扑错误。
五、总结
电力系统状态估计的研究历经40余载,硕果累累,但仍然存在尚未解决的问题,其中对于结果可信性的研究仍存在不足。实际上,对于单一的估计结果,很难评估其可信性。本文从集合论估计的全新视角对电网状态的辨识方法进行了研究,以期得到可信的状态集合,从而更为有效地认知系统的真实运行状态,并为实现闭环自动控制提供支撑。
为了将研究成果应用于工程实际,尚有许多工作需要开展,比如:
1)如何在状态辨识模型中引入更多的信息。引入的信息越多越准确,越有助于定位系统的真实运行状态,越有利于识别可能的离群点和拓扑错误。可引入的信息包括PMU量测、厂站内的多源数据、厂站内的开关拓扑模型等。
2)如何进一步提高状态辨识求解算法的计算效率。相比于求解单一估计结果,求解可行集合的状态辨识问题在计算效率方面面临更大的挑战。对求解算法进行并行化和分布式处理是进一步提高计算效率的有效途径。
下一步工作将对以上问题进行深入研究,并结合工程实际,以期实现所提方法在大规模电网中的应用,真正为电力系统闭环自动控制所用。
部分作者简介
何光宇,博士,上海交通大学电气工程系教授,博士生导师,IEEE高级会员。2003年至2004年在法国格勒诺布尔IDEA实验室从事科学研究,1999年至2014年在清华大学电机系工作。作为项目负责人,先后承担国家自然科学基金、国家863项目等多项国家级课题研究工作。近年来发表论文被SCI收录9篇、EI收录56篇,出版专著2部,申请/获中国国家发明专利和美国发明专利26项。主要研究方向:智能电力系统与智能电网、智能调度、先进状态估计、智能用电网络。
董树锋,博士,浙江大学副教授,研究方向是电力系统状态估计和优化运行。
王彬,博士,广东电网有限责任公司电力调度控制中心工程师。主要研究方向:电网调度自动化。
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