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电力系统状态估计与不良数据检测技术设计.docx
资料介绍
电力系统状态估计与不良数据检测技术设计
概述
状态估计是电力系统能量管理系统的重要组成部分，通过处理SCADA系统采集的遥测和遥信数据，估计系统的真实运行状态，为调度员提供可靠、完整的系统运行信息。状态估计可以消除测量误差，补充缺失的测量数据，检测不良数据，提高数据的可靠性和完整性。在基于STM32G474的逆变器系统中，状态估计可用于逆变器运行数据的处理和分析。本章系统阐述状态估计的基本原理、算法及不良数据检测技术。
状态估计基本原理
状态变量与测量量
状态估计的状态变量通常选择各节点的电压幅值和相角，对于n节点系统，状态变量数为2n-1（平衡节点相角为参考值）。测量量包括：节点注入有功和无功功率、支路有功和无功功率、节点电压幅值等。测量量的数量需要大于状态变量的数量，使状态估计具有冗余度。测量冗余度定义为测量量数量与状态变量数量的比值，冗余度越大，状态估计的精度越高。
加权最小二乘估计
加权最小二乘估计是状态估计最常用的方法，通过最小化测量值与估计值的加权平方和，求解系统状态。加权最小二乘估计的目标函数为：min J(x) = ΣWi × (zi - hi(x))²，其中Wi为权重系数，zi为测量值，hi(x)为测量函数。权重系数根据测量量的精度确定，精度高的测量量权重系数大。加权最小二乘估计的求解采用高斯-牛顿迭代法，每次迭代中求解线性化后的正则方程。
状态估计算法
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| STM32G474逆变器_技术文件_1410_电力系统状态估计与不良数据检测技术设计.docx | 38K |
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