电力系统状态估计：SCADA数据优化与故障检测

电力系统调度自动化第7章EMS5-状态估计是关于电力系统运行中一项关键的高级控制技术，主要目的是通过解决SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition，数据采集与监控系统）数据的不足、不精确以及受干扰导致的错误问题，来提高系统的运行效率和可靠性。这一章节的核心内容包括以下几个方面： 1. **必要性**： - 随着电力系统的复杂性和自动化程度提高，传统的SCADA数据可能存在缺失、不准确或受到随机干扰的问题。状态估计技术正是为了解决这些问题，利用实时量测系统的冗余信息，减少对硬件设备的投资，同时提高数据的精确性。 2. **定义与历史发展**： - 状态估计起源于70年代，Larson和Debs在BNP电力公司实施了卡尔曼滤波状态估计技术。F.C.Schweppe等人随后提出了电力系统最小二乘状态估计算法，这是早期的重要里程碑。 3. **作用**： - 除了降低量测系统的成本和安装需求外，状态估计还能计算出未被直接测量的电气量，如电压和功率。它还能够利用冗余信息识别出坏数据，并提升测量数据的准确性。 4. **坏数据检测与辨识**： - 该技术包括量测预处理，如删除明显异常的数据；拓扑错误辨识，即检测和纠正开关、刀闸状态错误，如通过遥测量推断设备连接状态；遥测坏数据的检测则通过迭代的估计、检测、辨识过程进行。 5. **拓扑错误辨识**： - 通过分析遥信数据，例如线路两端潮流的合理性可以判断开关状态是否正确。如果线路两端的潮流相符但一侧开关状态错误，这将作为拓扑错误的线索。 6. **提高测量准确性示例**： - 通过具体实例，如图中的电阻10欧姆的示例，展示状态估计如何通过分析测量数据来确认或校正实际值，从而提升测量的准确性。 电力系统调度自动化第7章EMS5-状态估计是一门实用的技术，它通过智能化处理和优化电力系统的数据，以实现更高水平的运行控制和数据分析，提高整体电网的稳定性和效率。