状态估计
状态估计的调试和常见问题处理
状态估计的调试和常见问题处理图1 状态估计主画面1、状态估计的控制参数设置图2 状态估计控制参数设置图3 状态估计缺省权重及门槛值设置状态估计参数设置的一般范围：1>是否周期运行：一般设为“是”2>是否取SCADA数据：一般设为“是”3>是否事件驱动：一般设为“否”4>收敛判据：有功范围0.0001~0.01，一般设为0.001无功范围0.0001~0.01，一般设为0.001或0.0025>快照周期：现在基本不用，可设为0~30秒6>执行周期一般设定范围1~10分钟，地调设为3~5分钟更为合适。
7>最大迭代次数范围20~50次。
8>缺省权重设定缺省权重是一个相对值的概念，一般设定范围如下：9>遥测门槛遥测门槛是相对于每一个电压等级基准值的百分数值（基准值见电压类型表的定义），一般设定范围如下：状态估计是实时运行的系统，一般情况下，每隔1～10分钟计算一次。
而实际的网络结构（设备间静态连接连接关系）变化比较少，所以设备之间的连接关系一般是在网络建模模块中生成的。
状态估计程序根据网络建模给定的设备之间的静态连接关系和从scada获取实时的开关刀闸状态，进行拓扑分析，形成逻辑母线、逻辑支路、电气岛等计算模型。
因而，任何的设备之间连接关系的错误和开关刀闸状态的错误都有可能导致拓扑的结果不正确。
这将会导致状态估计的约束方程错误，从而使得状态估计计算结果的不合理。
一般来说，导致状态估计拓扑结构不正确的原因有三个方面，一是设备之间连接关系不正确，二是状态估计取得的遥信位与现场开关设备遥信位不一致，还有就是预处理程序发生误判的情况。
a)设备连接关系不正确现在的EMS系统中，网络建模一般已经采用了图模库一体化的计算机技术，设备之间的连接关系都是由程序自动生成，而设备之间连接关系靠运行维护人员手工维护的方法已经基本上被淘汰了。
这使得设备之间连接关系出错的概率大大降低，但是，目前为止，无论哪一种EMS软件都还不能做到连接关系完全不出错，而一旦发生连接关系出错的情况，则状态估计的结果必将受到影响，有的甚至影响到整个网络的计算结果。
第四讲 状态估计
1. 2. 3.
为什么要进行状态估计？
数据不齐全； 不良数据； 数据不准确；
何为“状态估计”？ 去伪存真、去粗取精、填平补齐。
是一种数学滤波方法，用量测信息的冗余度 来提高数据精度，自动排除随机干扰所引起 的错误信息，估计出系统的状态。
电力系统状态估计的历史
1970年前后，美国MIT教授F. C. Schweppe首先借鉴航 天领域的成果，提出了状态估计的概念及其方法，开创 了历史 80年代中期，世界上一半的调度中心应用了状态估计。 现在，所有省级以上调度中心都安装了SE。 国内电科院于尔铿教授、清华张伯明教授等都是较早开 展研究并且由此建立了整套EMS系统 1980年后， Schweppe教授首先提出实时电价的理论，
m
n 2 N 1
x [Vi , i ]T
hl ( x) Pij (i , j ,Vi ,V j ) Vi 2 gij VV j ( gij cos ij bij sin ij ) i hl ( x) Qij (i , j ,Vi ,V j ) Vi 2 (bij bi 0 ) VV j ( gij sin ij bij cosij ) i
量测系统的数学模型：量测方程
z h( x) v
基于基尔霍夫定律和欧姆定 律的量测函数方程， m维 m n 有m-n个多余方程
z x v h( x )
量测量向量，m维 状态向量，n维 误差向量， m维
小例子
电流表 电压表
R 10
(U s 10V )
A +
I 1.04 A V 9.8V
max X j ?
j
output
第四章 电力系统状态估计
第四章电力系统状态估计(State Estimation)制作人：雷霞主要内容⏹重点：状态估计的概念⏹难点：状态估计的数学描述⏹概述⏹状态估计的数学模型及算法⏹不良数据的检测与辨识第一节概述⏹一、电力系统状态估计的必要性⏹运行结构和运行参数⏹SCADA数据库的缺点：⏹(1)数据不齐全；⏹(2)数据不精确；⏹(3)受干扰时会出现不良数据；⏹(4)数据不和谐。
二、状态估计的基本原理⏹1、测量的冗余度⏹测量系统的冗余度=系统独立测量数/系统状态变量数=(1.5~3.0)⏹2、状态估计的步骤⏹(1)假定数学模型⏹(2)状态估计计算⏹(3)检测⏹(4)识别第二节状态估计的数学模型及算法一、状态估计的数学描述数学模型量测量⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=i i i ij ij V Q P Q P z 待求的状态量⎥⎦⎤⎢⎣⎡=i i V θx一、状态估计的数学描述⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=)(),(),(),(),(i i ij ij i ij ij i ij ij ij ij ij ij V V V Q V P V Q V P θθθθh(x)量测方程一、状态估计的数学描述∑∑∈∈+=+=-=+-+-=--=i j ij ij ij ijji i i j ij ij ij ij j i i ji ij ij j i ij j i c i ij ijj i ij j i i ij B G V V Q B G V V P b V V g V V y b V Q b V V g V V g V P )cos sin ()sin cos (cos sin )(sin cos 22θθθθθθθθθθθ一、状态估计的数学描述[][])()(min )(1x h z R x h z x J T --=-状态估计的目标函数伪量测数据：第1类基尔霍夫型伪量测量：无源母线，注入量为0；第2类基尔霍夫型伪量测量：0阻抗支路),(0),(0ZBR j i V V ZBR j i j i j i ∈=-∈=-θθ),(ZBR j i Q P x ij ij ∈⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=二、基本加权最小二乘法状态估计数学模型[][])ˆ()ˆ()ˆ()ˆ(ˆ)(1)()(1)()(l l T l l T l R R x h z x H x H x H x -=∆--)()()1(ˆˆˆl l l x x x∆+=∆+迭代修正式x x h x H ∂∂=)()(雅可比矩阵ε<∆max x 迭代收敛的判断二、基本加权最小二乘法状态估计数学模型三、快速分解状态估计算法⎥⎦⎤⎢⎣⎡=r a z z z 量测量⎥⎦⎤⎢⎣⎡=V θx 状态量量测方程⎥⎦⎤⎢⎣⎡=),(),()(V θh V θh x h r a三、快速分解状态估计算法00=∂∂=∂∂θh V h ra 和01cos 0sin V V V j i ij ij ≈≈≈=和，θθ假设修正方程)()()()(l l l l B A bVaθ=∆=∆三、快速分解状态估计算法[][][][])()(120)()()(120)(120120,)()(,)()()()()()(l l rrrT rl l l aaaTal rrT ra a Ta R B V R B V B R B V B B R B V A θVh z b θV h z a --=--=--=--=----第三节不良数据的检测与辨识⏹不良数据：误差大于某一标准（如3~10倍标准方差）的量测数据。
电池状态估计方法比较
电池状态估计方法比较电池状态估计方法比较电池状态估计是一项重要的技术，用于确定电池的剩余容量和健康状况。
这对于电池的使用和维护非常关键，因为准确地知道电池的状态可以帮助我们规划使用时间、预防过度放电和延长电池寿命。
下面是一些比较常用的电池状态估计方法：1. 电压法：这是最简单和最常见的方法之一。
电压法通过测量电池的开路电压来估计其状态。
电池的开路电压与其剩余容量成正比，因此可以通过比对测量值和已知电压-容量曲线来估计电池的剩余容量。
2. 电流积分法：这种方法基于电池的充放电特性。
通过对电池的电流进行积分，可以得出电池的容量变化情况。
通过与已知电流-容量曲线对比，可以估计电池的剩余容量。
3. 内阻法：电池的内阻会随着电池的衰老和使用次数增加而增加。
通过测量电池的内阻，可以估计电池的健康状况。
内阻法的关键在于如何准确地测量电池的内阻，因为内阻的测量需要对电池施加特定的电流和电压。
4. 温度法：电池的温度变化与其容量和健康状况密切相关。
通过测量电池的温度，可以估计其状态。
然而，这种方法的准确性很大程度上取决于温度传感器的精度和位置。
5. 模型预测法：这种方法使用电池的数学模型来预测其状态。
数学模型基于电池的物理特性和化学反应等因素，可以通过对输入电流和电压的观察来预测电池的剩余容量。
然而，模型预测法需要对电池进行较为复杂的建模和参数估计，因此需要详细的电池特性数据。
综上所述，电池状态估计可以通过多种方法来实现。
每种方法都有自己的优点和局限性，选择适合的方法取决于应用需求、可用的测量设备以及对准确性和复杂性的要求。
在实际应用中，可以结合多种方法，通过相互验证来提高估计的准确性和可靠性。
第四章 电力系统状态估计.ppt
不良数据
三、不良数据的辨识方法
1、残差搜索法：将量测按残差（加权残 差或标准化残差）由大到小排队，去掉 残差最大的量测重新进行状态估计。再 进行残差检测，还有可疑数据时继续上 述过程。
2、非二次准则辨识法：在迭代中按残差 的大小修改其权重，残差大者降低其权 重，进一步削弱其影响得到较准确的状 态估计结果。
第2类基尔霍夫型伪量测量：0阻抗支路
i j 0 (i, j ZBR)
Vi V j 0 (i, j ZBR)
x
Pij
Qij
(i, j ZBR)
二、基本加权最小二乘 数学模型 法状态估计
迭代修正式
xˆ (l) H T ( xˆ (l) )R1H ( xˆ (l) ) H T ( xˆ )(l) R1 z h( xˆ (l) )
不良数据
二、不良数据的检测方法
1、粗检测 2、残差型检测
加权残差检测 标准残差检测
rw,i rw rN,i rN
3、量测突变检测
Ci c
Ci
z
( i
k
)
z (k 1) i
不良数据
二、不良数据的检测方法
4、残差与突变联合检测
Si k
Si rw,i K rw Cw,i Kcw
Pij Qij
z
Pi
Qi
Vi
待求的 状态量
x
i
Vi
数学模型
一、状态估计的数学描述
量测方程
Pij (ij ,Vij )
状态估计方法
状态估计方法
状态估计是指根据系统已知的输入输出信息以及其动态模型，在不完全观测的情况下对系统的当前状态进行估计的过程。
状态估计在控制工程、机器人技术、信号处理等领域广泛应用。
常用的状态估计方法包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波等。
其中，卡尔曼滤波广泛应用于线性模型，而扩展卡尔曼滤波则克服了卡尔曼滤波无法处理非线性模型的问题。
无迹卡尔曼滤波则使用无迹变换将非线性系统转化为线性系统来进行处理。
而粒子滤波则适用于非线性非高斯系统，从多个粒子中估计目标状态。
除此之外，还有基于滑模控制的状态估计方法。
该方法通过将非线性系统的状态误差引入控制器中，将系统状态估计问题转化为控制问题。
该方法具有高精度、快速响应的优势。
状态估计方法在实际应用中面临着很多挑战，如噪声的影响、传感器失效等。
针对这些问题，研究者提出了许多改进方法，如自适应卡尔曼滤波、融合滤波等。
总之，状态估计是控制工程、机器人技术、信号处理等领域中的重要问题。
不同的状态估计方法适用于不同的系统模型和运动状态，研究者们还在不断探索新的方法来提高状态估计的精度和鲁棒性。
电力系统状态估计方法的研究与应用
电力系统状态估计方法的研究与应用随着现代化社会的不断推进，电力的重要性与日俱增。
电力系统状态估计是电力系统运行中的一个重要环节，它是对电力系统中数据的处理、分析和综合评估的过程。
该方法可以反映电力系统的运行状态，并对系统的控制和保护提供重要指导。
在这篇文章中，我们将探讨电力系统状态估计方法的研究与应用。
一、状态估计的概念及意义电力系统的状态估计是指通过一系列模型和算法，对系统中的电量、电压、电流等多种参数进行估计。
该方法是电力系统自动化的核心技术之一。
电力系统状态估计的主要目的是准确地反映系统的运行状态，并提供准确的数据支持，为系统的控制和保护提供依据。
状态估计对电力系统的运行与管理非常重要。
它可以帮助监测系统的实际运行情况，及时检测异常，为运行决策和控制提供依据。
此外，状态估计还对电力系统的高效运行、优化计算、故障诊断等方面具有重要的意义。
二、电力系统状态估计方法电力系统状态估计方法的主要任务是将电网中的测量参数和历史数据处理成电网变量，以便对电网的当前状态进行判断和评估。
一般来说，状态估计主要分为三个部分: 数据处理、模型建立、最优化求解。
1. 数据处理数据处理主要是对电网中的实时测量数据进行滤波、校正、处理和配准。
为保证线路中断电、数据缺失、数据错误等情况不会影响状态估计过程的准确性，估计结果的精度和可靠性。
在数据预处理中，主要包括数据滤波、数据校正、数据配准等方面。
2. 模型建立模型建立是状态估计的关键，它主要是研究电力系统的物理模型和电路方程。
物理模型一般包括电力系统节点模型、线路模型、变压器模型、发电机模型、负荷模型等。
3. 最优化求解最优化求解是状态估计的数学基础，它是基于模型方程的优化求解问题，它是通过在一定的约束条件下，求解能让所有的量测误差最小的变量状态解。
在状态估计中，最优化求解部分一般使用线性规划法、非线性规划法或者二次规划法等优化方法。
三、电力系统状态估计的应用电力系统状态估计的应用越来越广泛，它主要应用于电网调度、电力市场、电网故障诊断、电力安全防护等方面。
电力系统状态估计
状态估计的定义（课后题）状态估计的作用和步骤（课后题）状态估计与潮流计算的联系和区别（课后题）各种状态估计模型和算法的特点（课后题）相关的概念和定义（课后题）电力系统状态估计的主要内容是什么？有哪些变量需要状态估计？（06B）通常称能够表征电力系统特征所需最小数目的变量为电力系统的状态变量。
电力系统的状态估计就是要求能在测量量有误差的情况下，通过计算以得到可靠的并且为数最小的状态变量值。
电力系统的测量量一般包括支路功率、节点注入功率、节点电压模值等；状态变量是各节点的电压模值和相角。
什么是状态估计？环境噪声使理想的运动方程无法精确求解。
测量系统的随机误差，使测量向量不能直接通过理想的测量方程求出状态真值。
通过统计学的方法加以处理以求出对状态向量的估计值。
这种方法，称为状态估计。
按运动方程与以某一时刻的测量数据作为初值进行下一时刻状态量的估计，叫做动态估计，仅仅根据某时刻测量数据，确定该时刻的状态量的估计，叫做静态估计。
电力系统状态估计的必要性？1)电力系统需要随时监视系统的运行状态；2)需要提供调度员所关心的所有数据；3)测量所有关心的量是不经济的，也是不可能的，需要利用一些测量量来推算其它电气量；4)由于误差的存在，直接测量的量不甚可靠，甚至有坏数据；状态估计的作用和流程？（下图左）1)降低量测系统投资，少装测点；2)计算出未测量的电气量；3)利用量测系统的冗余信息，提高量测数据的精度（独立测量量的数目与状态量数目之比，成为冗余度）。
状态估计与潮流计算的关系？（上图右）1)潮流计算是状态估计的一个特例；2)状态估计用于处理实时数据，或者有冗余的矛盾方程的场合；3)潮流计算用于无冗余矛盾方程的场合；4)两者的求解算法不同；5)在线应用中，潮流计算在状态估计的基础上进行，也就是说，由状态估计提供经过加工处理过的熟数据，作为潮流计算的原始数据。
状态估计基本思路：1) 电力系统的测量量一般包括支路功率、节点注入功率、节点电压模值等；状态变量是各节点的电压模值和相角。
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（6） 确定各加给水出口温度和抽汽压力的关系式。 Δp Δp 抽汽压损变工况： il pil = i pi 那么进气压力：pil ‘ = pil − ∆pil
dJ
将以上这个式子带入上式，得到H t R−1 Z − h x + H △ X k M △ X k+1 = H t R−1 △ Zk
△ Zk = Z − h(X k ),M=H t R−1 H称为信息矩阵，它通常是对称正定矩阵，这种方式称为正 规方程组法。 L-M 算法就是在上式 M+μD,D 为单位矩阵
汽轮机状态估计建模 模型已知参数为主蒸汽压力、温度、再热温度、背压和机组功率。状态参数选择调节 级后压力、各抽压力以及再热压力。 建模方法： （1） 根据发电功率，以设计工况为基准工况进行变工况计算，算新蒸汽量。 D1 =
D0P1 P0
（2） 确定调节级后热力状态点
（3） 压力机组相对内效率确定。厂家提供的流量效率曲线，或者热力试验拟合出流 量内效率曲线。 （4） 抽气压力和相对内效率，确定焓值。 （5） 确定抽汽点温度和压力。这里压力就是赋值的状态变量，温度和压力的关系式 就是温度和状态变量的关系式。估计值和测量误差叠加就的抽起点湿度的测量 值 对于第一机组： v1 = vad pad
1
p1
γ1
t1 = f(p1 , v1 ) pad , vad 分别为调节级的压力和比容：γ1 为级组 1 的多变过程指数 v2 = v1 p1
1
p2γ 21Fra bibliotekt 2 = f(p2 , v2 ) 以此类推。 理想气体状态方程 T = PV R 多变指数：γi = k （k − ηi k − 1 ） ηi 是第 i 组的内效率，k 是机组绝热指数。
状态估计 最小二乘法 有噪音污染时，测量z = h x + e 状态估计中，常用的方法是加权最小二乘方法，目的是找到状态估计量 x 使 J（x—） 函数最小：j x = [Z − h x ]t R−1 [Z − h x ] 其中 R 是对角阵，第 k 个元素R kk = σk 2 ，σk 可由对仪器和数据传输系统的知识得知。 对 J（x）求导：dx x = X = −2H t R−1 [z − h(x)]=0 H 是雅克比矩阵，知道模型 h（x）后，就可求出雅克比矩阵 H。将 h（Xk+1 ） = h X k + δh X − X k + o（ △ X k ） δx k+1 =0