改进递推阻尼法提升电力系统动态状态估计的精度与稳定性

电力系统状态估计是能量管理系统（EMS）的重要组成部分，它在确保电网安全运行和经济管理中发挥着关键作用。传统的最小二乘法在实际应用中表现出色，但当协方差矩阵减小时，可能会出现估计参数爆炸的问题。针对这一挑战，蔡昌春和丁晓群在他们的首发论文中提出了一种基于改进的递推阻尼最小二乘法。 递推阻尼最小二乘法的核心在于其迭代初始值策略，即利用上一时刻的估计结果作为新迭代的起点。由于电力系统在大部分时间内的运行相对稳定，这个选择使得初值的选取更加可靠，从而提高了算法的鲁棒性和收敛速度。这种方法有效地解决了传统最小二乘法在处理噪声和不稳定数据时可能出现的困境。 动态状态估计相较于静态状态估计，更注重实时性和准确性，这对于电力工业市场化的背景下尤为关键。随着电网规模的扩大和数据需求的提升，动态状态估计能够提供更详尽、实时的状态信息，支持电网的高效管理和安全性。本文提出的递推阻尼最小二乘法算法，正是为了满足动态状态估计对于数据处理能力和精度的需求。 状态估计准则涉及到了电力系统的关键物理量，如节点电压模值、相角、线路的有功和无功功率以及节点的功率注入。通过构建基于测量数据的量测方程，如（1），算法的目标是通过这些测量数据来估算系统的状态变量，同时考虑了测量噪声的影响。 这篇论文通过对传统最小二乘法的优化，提出了一种能够有效处理电力系统动态数据的递推阻尼最小二乘法，它在收敛性、鲁棒性和数据处理能力方面都有显著优势，为电力系统实时监控和故障诊断提供了有力支持。通过仿真结果验证，这种算法在实际应用中展现出了优越的性能，为电力系统的运行维护和管理带来了实质性的提升。