本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)分析和控制領(lǐng)域，具體涉及一種求解以測點正常率最大為目標(biāo)的狀態(tài)估計問題的方法。

背景技術(shù)：
電力系統(tǒng)狀態(tài)估計為電力系統(tǒng)分析和控制提供實時、可信的狀態(tài)信息，是能量管理系統(tǒng)的重要組成部分。目前應(yīng)用最廣泛的狀態(tài)估計方法是加權(quán)最小二乘(WLS)估計，其缺點在于抗差性差，估計結(jié)果易受不良測點影響。為解決這一問題，眾多學(xué)者提出了一系列的抗差估計方法，比如加權(quán)最小絕對值(WLAV)估計、二次線性（QL）估計、二次常數(shù)（QC）估計等。這些方法均從殘差的理念出發(fā)，存在一定的局限性。近年來，測量不確定度的概念被引入電力系統(tǒng)狀態(tài)估計，在真值未知情況下提出了測點正常率的狀態(tài)估計結(jié)果評價指標(biāo)，即將估計值落在以量測值為中心的某一區(qū)間內(nèi)的測點定義為正常測點，該區(qū)間對應(yīng)于不同置信概率的測量置信區(qū)間，并指出求得的系統(tǒng)中總的正常測點數(shù)目越多，估計結(jié)果越合理，算例結(jié)果證明了該結(jié)論的正確性。如果能獲得測點正常率最大的系統(tǒng)狀態(tài)，則該狀態(tài)是最可信的，基于該狀態(tài)進行閉環(huán)控制才是可信的。因此如何獲取測點正常率最大的估計結(jié)果成為了狀態(tài)估計問題的關(guān)鍵所在。此問題的難點在于測點正常率是由表征測點是否正常的布爾型變量運算得到，因此需要在狀態(tài)估計模型中引入整數(shù)變量。由于電力系統(tǒng)強非線性的存在，狀態(tài)估計模型本身是非線性優(yōu)化模型。引入整數(shù)變量后，該問題將變?yōu)榛旌险麛?shù)非線性規(guī)劃問題。直接求解該問題，一方面無法得到全局最優(yōu)解，即不能得到測點正常率最大的估計結(jié)果，而只能得到測點正常率較大的近似結(jié)果，另一方面計算效率低，無法滿足大規(guī)模電力系統(tǒng)在線應(yīng)用的要求。

技術(shù)實現(xiàn)要素：
本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決上述技術(shù)問題之一或至少提供一種有用的商業(yè)選擇。為此，本發(fā)明的目的在于提出一種抗差性好、精確度高、增加計算量小的求解以測點正常率最大為目標(biāo)的狀態(tài)估計問題的方法。為實現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明實施例的求解以測點正常率最大為目標(biāo)的狀態(tài)估計問題的方法，包括以下步驟：（1）進行近似優(yōu)化，通過連續(xù)化測點正常率的評價函數(shù)，建立該問題的非線性連續(xù)變量優(yōu)化模型，并采用內(nèi)點法來求解該模型，從而得到測點正常率近似最優(yōu)的估計狀態(tài)；（2）進行異常測點相容性校驗，從近似優(yōu)化結(jié)果所對應(yīng)的系統(tǒng)狀態(tài)出發(fā)，對當(dāng)前“異常”測點的不確定性區(qū)間進行分析，判斷是否存在一種狀態(tài)使得該“異?！睖y點與當(dāng)前的正常測點相容，若存在，則該狀態(tài)下此測點為正常測點，該狀態(tài)對應(yīng)的測點正常率更高，如此往復(fù)進行，獲得測點正常率更高的系統(tǒng)狀態(tài)；（3）進行正常測點濾波，在保證現(xiàn)有正常測點集合不變的情況下對系統(tǒng)狀態(tài)進行最小二乘估計，以排除噪聲帶來的影響。在本發(fā)明的一個實施例中，所述步驟（1）包括：步驟（1.1）建立以測點正常率最大為目標(biāo)的狀態(tài)估計模型：g(x)=0,l(x)≤0其中為測點評價函數(shù)，hi(x)為測點i的量測方程，Zi為測點i的量測值，Ui為測點i在置信概率p下的擴展不確定度，g(x)=0為潮流約束，l(x)≤0代表實際物理約束，m為測點總數(shù)；步驟（1.2）連續(xù)化測點評價函數(shù)：定義近似測點評價函數(shù)f(di)=δ(di)+δ(-di)，其中k，λ均為可調(diào)參數(shù)，k越大，λ越小，f(di)越逼近g(di)，基于此，模型（1）轉(zhuǎn)化為g(x)=0,l(x)≤0步驟（1.3）內(nèi)點法求解近似優(yōu)化結(jié)果：基于現(xiàn)代內(nèi)點法求解非線性連續(xù)變量優(yōu)化模型（2），首先設(shè)定較大的λ值，求解模型(2)，然后以該結(jié)果為初始狀態(tài)，并設(shè)定較小λ值，再次求解模型(2)以獲得最終的近似優(yōu)化結(jié)果，記為x(0)。在狀態(tài)x(0)下，對應(yīng)的正常測點集為N(0)，異常測點集為A(0)。在本發(fā)明的一個實施例中，所述步驟（2）包括：步驟（2.1）令k=0，當(dāng)前狀態(tài)為x(k)，對應(yīng)的正常測點集為N(k)，異常測點集為A(k)；步驟（2.2）按照殘差絕對值從小到大對A(k)中的所有異常測點進行排序；步驟（2.3）對排序最前的異常測點i∈A(k)，以x(k)為初值，采用內(nèi)點法，分別求解模型（3）和模型（4），從而得到測點i在狀態(tài)集合X上的不確定性區(qū)間其中步驟（2.4）判斷不確定性區(qū)間和量測區(qū)間[Zi-Ui,Zi+Ui]是否存在交集，若存在，則將測點i添加到正常測點集N(k)，形成新的正常測點集N(i)，并計算對應(yīng)狀態(tài)x(i)。校驗后將測點i從異常測點集A(k)中移除，形成新的異常測點集A(i)；步驟（2.5）判斷異常測點集A(i)是否為空集，若為空，則狀態(tài)x(i)記為，此時的正常測點集記為，異常測點集記為，流程結(jié)束，否則令k=i，重復(fù)進行步驟（2.2）。在本發(fā)明的一個實施例中，所述步驟（3）包括：采用內(nèi)點法，求解含不等式約束的最小二乘估計模型（5）g(x)=0,l(x)≤0式中wi=(1/Ui)2，為步驟（2）得到的正常測點集。本發(fā)明在連續(xù)化測點評價函數(shù)得到近似優(yōu)化結(jié)果的基礎(chǔ)上，通過增加異常測點的相容性校驗和正常測點的濾波，可有效提高估計結(jié)果的測點正常率，并提高估計精度。盡管所提方法會增加一定的計算量，但在異常測點相對較少的情況下，增加的計算量并不大，是可以接受的。本發(fā)明的附加方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。附圖說明本發(fā)明的上述和/或附加的方面和優(yōu)點從結(jié)合下面附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中：圖1是本發(fā)明實施例的求解以測點正常率最大為目標(biāo)的狀態(tài)估計問題的方法的流程圖；圖2是本發(fā)明實施例的方法中異常測點相容性校驗步驟的流程圖。具體實施方式下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標(biāo)號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。本發(fā)明旨在提出一種求解以測點正常率最大為目標(biāo)的狀態(tài)估計問題的方法。該方法可獲得測點正常率更高、更為精確的估計結(jié)果，有效提高估計結(jié)果的抗差性和準(zhǔn)確性，且增加的計算量能夠滿足應(yīng)用要求。如圖1所示，該方法包括以下步驟：步驟（1）近似優(yōu)化步驟（1.1）建立以測點正常率最大為目標(biāo)的狀態(tài)估計模型：g(x)=0,l(x)≤0其中為測點評價函數(shù)，hi(x)為測點i的量測方程，Zi為測點i的量測值，Ui為測點i在置信概率p下的擴展不確定度，g(x)=0為潮流約束，l(x)≤0代表實際物理約束，m為測點總數(shù)。步驟（1.2）連續(xù)化測點評價函數(shù)：定義近似測點評價函數(shù)f(di)=δ(di)+δ(-di)，其中k，λ均為可調(diào)參數(shù)，k越大，λ越小，f(di)越逼近g(di)?；诖耍Ｐ停?）可轉(zhuǎn)化為g(x)=0,l(x)≤0步驟（1.3）內(nèi)點法求解近似優(yōu)化結(jié)果:基于現(xiàn)代內(nèi)點法求解非線性連續(xù)變量優(yōu)化模型（2）。首先設(shè)定較大的λ值，求解模型(2)，然后以該結(jié)果為初始狀態(tài)，并設(shè)定較小λ值，再次求解模型(2)以獲得最終的近似優(yōu)化結(jié)果，記為x(0)。在狀態(tài)x(0)下，對應(yīng)的正常測點集為N(0)，異常測點集為A(0)。步驟（2）異常測點相容性校驗步驟（2.1）令k=0，當(dāng)前狀態(tài)為x(k)，對應(yīng)的正常測點集為N(k)，異常測點集為A(k)。步驟（2.2）按照殘差絕對值從小到大對A(k)中的所有異常測點進行排序；步驟（2.3）對排序最前的異常測點i∈A(k)，以x(k)為初值，采用內(nèi)點法，分別求解模型（3）和模型（4），從而得到測點i在狀態(tài)集合X上的不確定性區(qū)間其中步驟（2.4）判斷不確定性區(qū)間和量測區(qū)間[Zi-Ui,Zi+Ui]是否存在交集，若存在，則將測點i添加到正常測點集N(k)，形成新的正常測點集N(i)，并計算對應(yīng)狀態(tài)x(i)。校驗后將測點i從異常測點集A(k)中移除，形成新的異常測點集A(i)；步驟（2.5）判斷異常測點集A(i)是否為空集，若為空，則狀態(tài)x(i)記為，此時的正常測點集記為，異常測點集記為，流程結(jié)束，否則令k=i，重復(fù)進行步驟（2.2）。步驟（3）正常測點濾波采用內(nèi)點法，求解含不等式約束的最小二乘估計模型（5）。g(x)=0,l(x)≤0式中wi=(1/Ui)2，為步驟（2）得到的正常測點集。本發(fā)明在連續(xù)化測點評價函數(shù)得到近似優(yōu)化結(jié)果的基礎(chǔ)上，通過增加異常測點的相容性校驗和正常測點的濾波，可有效提高估計結(jié)果的測點正常率，并提高估計精度。盡管所提方法會增加一定的計算量，但在異常測點相對較少的情況下，增加的計算量并不大，是可以接受的。為使本領(lǐng)域技術(shù)人員更好地理解本發(fā)明，現(xiàn)舉一具體應(yīng)用實施例如下。分別對IEEE14、IEEE30和IEEE118等3個標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)和中國東部某一省網(wǎng)的實際系統(tǒng)SH進行了測試。在標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)中，通過在潮流數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上添加2%的高斯噪聲得到試驗用的量測生數(shù)據(jù)，將生數(shù)據(jù)改變符號、置零或加減量測值20%等方法模擬產(chǎn)生不良數(shù)據(jù)。主要從結(jié)果的測點正常率、估計精度和計算時間三個方面對本文所提算法進行測試。在IEEE14節(jié)點系統(tǒng)中設(shè)置兩個相互影響且一致的不良數(shù)據(jù)，分別為P12-13和Q13-12。通過近似優(yōu)化得到的異常測點為P12-13,Q13-12,Q12-13，顯然并非測點正常率最大的結(jié)果；進一步通過相容性校驗，發(fā)現(xiàn)存在一個狀態(tài)使得Q12-13成為正常測點，因此異常測點僅包含P12-13和Q13-12，與真實狀態(tài)一致，得到的結(jié)果測點正常率也更大。在IEEE30節(jié)點系統(tǒng)中設(shè)置9個不良數(shù)據(jù)，通過近似優(yōu)化得到了12個異常測點，進一步通過相容性校驗得到了僅包含8個異常測點的結(jié)果。需要說明的是，由于在近似優(yōu)化階段，現(xiàn)有算法漏判了Q16-12和P12-15兩個不良數(shù)據(jù)，即認(rèn)為其為正常測點，由于改進算法只對異常測點進行校驗，因此并不能發(fā)現(xiàn)漏判的現(xiàn)象，從而導(dǎo)致了改進算法得到的測點正常率比真實狀態(tài)下的測點正常率還高。在IEEE118節(jié)點系統(tǒng)中同樣設(shè)置9個不良數(shù)據(jù)，通過近似優(yōu)化得到了12個異常測點，且同樣存在漏判的現(xiàn)象（測點Q35），進一步通過相容性校驗得到了僅包含9個異常測點的優(yōu)化結(jié)果。表1給出了上述三個系統(tǒng)的測試結(jié)果。表1近似優(yōu)化和相容性校驗中的異常測點在實際系統(tǒng)SH中，拓?fù)涫湛s后的節(jié)點數(shù)為272，量測數(shù)為1797。用合格區(qū)間代替測量不確定度區(qū)間，從而將以測點正常率最大為目標(biāo)的狀態(tài)估計轉(zhuǎn)化為測點合格率最大的狀態(tài)估計。近似優(yōu)化得到的優(yōu)化狀態(tài)下存在104個不合格測點，對應(yīng)的測點合格率為94.21%，而進一步通過相容性校驗得到了僅包含73個不合格測點的優(yōu)化狀態(tài)，對應(yīng)的測點合格率為95.94%。通過比較相對偏差指標(biāo)EV，Eθ來比較正常測點濾波前后估計精度的變化。表2給出了不同系統(tǒng)的測試結(jié)果，可以看出通過對正常測點的噪聲進行過濾，本方法可以得到更為準(zhǔn)確的估計結(jié)果。表2正常測點濾波前后估計精度對比表3給出了不同系統(tǒng)的計算時間對比。從上述測試可以看出，本文方法隨著系統(tǒng)規(guī)模增加、異常測點數(shù)據(jù)的增多，計算時間有所增加，但基本在可接受的范圍內(nèi)。表3計算時間對比流程圖中或在此以其他方式描述的任何過程或方法描述可以被理解為，表示包括一個或更多個用于實現(xiàn)特定邏輯功能或過程的步驟的可執(zhí)行指令的代碼的模塊、片段或部分，并且本發(fā)明的優(yōu)選實施方式的范圍包括另外的實現(xiàn)，其中可以不按所示出或討論的順序，包括根據(jù)所涉及的功能按基本同時的方式或按相反的順序，來執(zhí)行功能，這應(yīng)被本發(fā)明的實施例所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員所理解。在本說明書的描述中，參考術(shù)語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點包含于本發(fā)明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術(shù)語的示意性表述不一定指的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點可以在任何的一個或多個實施例或示例中以合適的方式結(jié)合。盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在不脫離本發(fā)明的原理和宗旨的情況下在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對上述實施例進行變化、修改、替換和變型。