自适应Gauss-Markov模型：电力系统t型抗差状态估计

"基于Gauss-Markov模型的电力系统t型抗差状态估计" 本文探讨的是电力系统状态估计中的一个重要问题，即如何有效地处理不良数据，以提高状态估计的准确性和稳定性。传统的状态估计方法，如最小二乘法（Least Squares, LS），在面对非高斯分布的误差数据时，其性能会显著下降。由于实际电力系统的测量数据往往包含误差，这些误差可能不遵循高斯分布，因此，单纯依赖最小二乘法可能会导致状态估计的精度降低。 为了解决这个问题，作者提出了一种自适应Gauss-Markov模型的t型抗差状态估计方法。这种方法引入了t型估计，它允许数据有更大的异常或离群值，相比Gauss-Markov模型，能更好地处理强相关不良数据。t分布的自由度在动态调节中起着关键作用，它可以在保持估计效率的同时增强抗差性。这种方法的目标函数是连续可微的，可以采用类似于加权最小二乘法（Weighted Least Squares, WLS）的牛顿法进行优化求解，这确保了与现有状态估计程序的良好兼容性。 与传统的估计方法相比，该t型抗差状态估计方法在处理不良数据方面具有显著优势。通过在IEEE标准系统和实际输电网的测试中，证明了其有效性。特别是在含有不良数据辨识功能的WLS估计和二次-常数（Quadratic-Constant, QC）估计中，t型抗差状态估计显示出了更强的抗差性。 此外，文献还提到，针对不良数据的处理，研究主要分为两大方向：一是通过在最小二乘估计中添加不良数据辨识模块，如估计辨识法，这种方法虽然实时性强，但对强相关不良数据的处理能力有限；二是采用M估计，如文中提出的t型估计，其性能依赖于初始状态量的可靠性、等价权函数的选择以及临界值的设定。 这篇论文提供了一个创新的解决方案，通过结合t型分布和Gauss-Markov模型，提高了电力系统状态估计在面对异常数据时的鲁棒性，对于提升电力系统的监控和管理效率具有重要意义。这种方法不仅理论上有价值，而且在实践中也显示出了优越性能，对于电力系统自动化设备的优化和升级提供了新的思路。