海底观测网：小波增强的电力系统状态估计与故障检测

海底观测网电力系统状态估计是一项关键的技术挑战，尤其是在处理海洋环境中特殊的供电需求和数据采集问题。传统上，加权最小二乘（WLS）法被广泛用于状态估计，但其在海底观测网中的应用受限于量测量的冗余度较低，导致精度不高且缺乏抗差性。海洋观测网的特点在于深度位置的优势，它能提供不受干扰的连续数据，然而这也使得确保电力供应稳定变得尤为重要。 小波分析作为一种先进的信号处理工具，被引入到这个领域，以解决这些问题。小波分析通过其独特的时频局部化特性，能够有效地检测信号中的突变点和异常，这对于识别可能的传感器故障至关重要。结合小波变换的奇异性检测理论，可以识别出故障的传感器，从而更新状态估计模型和加权系数，提升估计的准确性。 利用小波降噪理论，可以进一步优化状态估计的结果，减少因噪声引起的误差，特别是在量测量存在不良数据时，这种抗差能力显著增强了WLS方法的性能。尽管WLS法在量测值符合正态分布且冗余度较高的情况下表现出最优一致性，但在海底观测网的实际应用中，通过小波分析和降噪技术，可以显著提高其估计精度。 文献［8］和［9］分别探讨了海底观测网的供电系统设计和状态估计方法，前者提出分支单元作为供电和故障隔离的关键组件，后者则利用WLS法进行电压值估计。然而，通过小波分析的加入，我们能够构建一个更强大的状态估计框架，能够在保持计算效率的同时，有效应对传感器故障和噪声干扰，从而确保海底观测网电力系统的稳定运行。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种结合小波分析与WLS法的新型状态估计方法，它能够适应海底观测网电力系统的特点，提高估计的精度和抗差性，对于维护和优化海洋观测网的运行至关重要。通过仿真验证，这种方法展示了显著的优势，为海底观测网的高效运作提供了强有力的支持。