CN104134999B - 基于多数据源的配电网量测有效性分析实用化计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明为一种基于多数据源的配电网量测有效性分析实用化计算方法，其步骤为（一）静态准实时数据校准分析，对其他***采集的非实时量测数据进行合理性校验分析；（二）利用准实时数据进行实时量测补全；（三）配网开关量测有效性分析步骤；其方法综合配网SCADA实时数据、配变准实时信息、典型负荷特性等多数据源，对遥测数据进行有效性判断，对无效信号对象进行定位，检测和辨识不良开关量测和开关状态，因此配电网状态估计对配电网正常运行和管理，保证配电管理***正常发挥其功能具有重大的意义。

Description

基于多数据源的配电网量测有效性分析实用化计算方法

技术领域

本发明涉及配网调度自动化***技术，尤其涉及的是一种配网调度高级应用数值计算，即基于多数据源的配电网量测有效性分析实用化计算方法。

背景技术

配电网状态分析的总体思路是先通过消息总线***将生产管理***或者GIS***的配网模型导入到配电自动化***，将调度自动化***的主网模型导入到配电自动化***，由配电自动化***将主网模型和配网模型进行拼接形成主配网拓扑连通的主配网一体化模型，同时将用电***采集***的配变电流、功率量测导入到配电自动化***。配网状态估计基于主配网一体化模型，主网部分量测，配网全部SCADA量测，用电采集***所有配变包括公变和专变量测，利用拓扑分析、数值分析相关原理实现配电网状态分析，主要功能模块包括配网开关遥测预处理，配网开关状态预处理，配网变压器量测校准与量测补全，可观察性分析，不良数据检测与辨识，不良数据统计和拓扑信息展示。

虽然配电网的量测水平在不断提高，在配网局部已经具有大量的量测数据，但是从整个配电网全局角度上来看，实时监测数据可观测范围所占比例还是较小。一方面，部分区域由于多数据源的情况造成了部分数据重复，另一方面，部分区域则存在缺失的情况。

发明内容

针对现有技术上存在的不足，本发明目的是提供一种可以对不良数据进行检测和辨识，并具有修正坏数据的手段，去除不良数据，计算出比SCADA遥测数据更准确、全面运行方式的基于多数据源的配电网量测有效性分析实用化计算方法，提供了更准确的运行方式供调度运行人员监视配电网运行，并为其它应用软件提供完整实时***运行方式。

为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：

一种基于多数据源的配电网量测有效性分析实用化计算方法，其特征在，其方法为：根据配网SCADA(SupervisoryControlAndDataAcquisition，即数据采集与监视控制***)实时数据、配变准实时信息、典型负荷特性的多数据源的配电准实量测，对遥测数据进行有效性判断，对无效信号对象进行定位，检测和辨识不良开关量测和开关状态；

上述配变准实时量测，对遥测数据进行有效性判断，对无效信号对象进行定位，检测和辨识不良开关量测和开关状态。

其方法步骤如下：

(一)静态准实时数据校准分析，对其他***采集的非实时量测数据进行合理性校验分析，目的是去除误差极大的不合理数据；配电网中的负荷节点通过用电信息采集***采集的历史实时数据，并通过信息交互总线转发到配电自动化主站***；同时对转发过来的历史实时数据进行基于数值方法的静态负荷校准处理；

所述基于数值方法是对负荷节点的历史实时数据状态分析和潮流计算进行负荷校准，所述历史实时数据状态分析是通过采集的负荷节点历史数据利用该电路基本准则公式，判断所有采集该负荷节点的历史实时数据是否在允许误差范围内，若历史实时数据是在允许误差范围内，误差范围规定电流在额定值的3％，功率在额定值的2％。则作为该点负荷节点的历史负荷值，反之，则否；

对未有当前测量值的负荷节点在完成了上述静态负荷校准之后，应进行实时量测补全步骤；

(二)利用准实时数据进行实时量测补全，通过拓扑分析方法，利用其他***转发的非实时即历史数据预估出各个负荷节点的当前时刻的实时数据，目的是对采集不到实时量测的负荷进行量测补全；

根据网络拓扑结构和已有的历史实时数据，对上述步骤(一)的静态负荷校准值通过拓扑分析方法进行修正；该拓扑分析方法进行修正方法为：利用配电网开关的历史曲线数据，通过拓扑遍历，以及根据该负荷节点的历史数据静态负荷校准后通过负荷预测所得值，即拓扑校准负荷值，来校验配电变压器的负荷节点的当前准实时数据，并对未采集到的负荷节点的当前负荷数据，根据该负荷节点的历史数据通过负荷预测所得值作为未采集到的负荷节点的当前时刻的实时数据进行实时量测补全，最终得到完整的配网断面数据，作为潮流计算的输入数据；

(三)配网开关量测有效性分析步骤；通过上述步骤(2)得到的当前负荷预测所得值以及测得的当前负荷数据值进行对量测粗检测、配网开关状态辨识和配网开关不良数据检测与辨识，对无效信号对象进行定位，检测和辨识不良开关量测和开关状态，目的是对实时的开关量测进行不良数据的检测和辨识。

上述根据该负荷节点的历史数据通过负荷预测所得值，其具体方法如下：(a)确定网络校准组，利用拓扑分析，以状态为分的以及有量测的配网开关作为边界设备，将配网馈线分成若干个开关段，一个开关段即为一个拓扑校准组。每个组可以计算得到流入该组的电流值和流出该组的电流值，流入的电流减去流出的电流即为该组内负荷消耗的电流。通过分配因子可以将组内总的负荷电流分配给各个负荷。负荷分配因子是依据其他***转发的非实时数据计算出来的。

(b)根据校验过的静态负荷量测即拓扑校准负荷值对每个网络组分别计算每个负荷的分配因子AF；分配因子AF的通用计算公式为:

$\mathrm{AF}=\frac{\mathrm{\Σ}{L}_{\mathrm{inp}-\mathrm{mea}}+\mathrm{\Σ}{L}_{g-\mathrm{mea}}-\mathrm{\Σ}{L}_{\mathrm{out}-\mathrm{mea}}}{\mathrm{\Σ}{L}_{\mathrm{ca}}}$

式中：ΣL_inp-mea——网络组中输入测量值的总和，包括：10kV馈线出口的测量值，其他网络组向本组输入的测量值，

ΣL_g-mea——网络组中小电源输出总和。小电源向该网络组输入的测量值的总和，

ΣI_out-mea——网络组中输出测量值的总和。在网络组中具有测量值的负荷节点的测量值总和；

ΣI_ca——网络组中所有负荷非实测量值的总和。

(c)按下式对静态负荷值进行拓扑校准：通过上述分配因子计算每个负荷节点的当前负荷预测所得值，即拓扑校准负荷值，

拓扑校准负荷值＝当前负荷数据总值*AF；

(d)一致性检查；据逻辑判断(判断依据有：配网开关PQI不匹配；馈线段两端有功、无功、电流相冲突；配网母线量测流入流出不匹配；配网负荷与负荷开关量测不匹配；配网开关遥测与遥信不对应。)找出错误的或可疑的量测数据，或者对量测***有缺陷的部分进行自动补充。粗检测的范围：遥测、遥信。粗检测的结果：对确定错误的：修正或过滤；对可疑的：在表格中提示；对缺失的：自动补齐。不平衡的遥测不会被自动修正，需要人工根据情况进行修正，发现遥信信息错误并予以纠正；因为遥测状态直接影响到拓扑搜索。

(e)拓扑校准应在当网络拓扑发生变化，或在调度员请求时进行。

所述步骤(三)中，配网开关不良数据检测与辨识的方法为：在状态估计迭代计算即预估计算收敛到迭代收敛误差值时(迭代收敛误差是人工维护的，可以修改)，对某一组可疑数据，先取其中一个残差最大的量测进行辨识，预报这个残差变化，判断它是否是不良数据，当计算得到的量测的残差值大于人工维护允许残差值，则判断为不良数据，反之，则为正常数据；如果检测出一个不良数据后，先估计其正确值，并修正最新残差，重新对残差进行排队，重新辨识不良数据；当前负荷预测所得值以及测得的当前负荷数据值通过对加权量测残差值判断量测是否为可疑数据，其判断方法如下：

错误量测数据包含在状态估计求解方程中，使计算结果将偏离***真实状态，剔除绝对值最大值大于***设置容许最大误差值的状态量，若错误量测在计算结束后，当状态量与侧量值之间绝对值小于人工维护允许残差值，根据残差值的大小检测不良数据。

上述步骤(2)中，分的开关包括有量测的分的开关和无量测的分的开关。可疑的开关：开关一端带电另一端不带电，有量测的状态为分的开关辨识为合。

开关一端带电另一端不带电，无量测的状态为分，不带电端却带有负荷且负荷有量测的开关辨识为合。

环路上量测电流最小的开关辨识为分，环路上无量测的开关且该开关首末端离电源点最远的开关辨识为分。注意辨识开关状态，并改变开关状态后需要进行局部拓扑搜索。搜索开关变位所影响的电气岛对开关变位可能影响到的电气岛重新进行着色。

配电网状态估计在实时量测信息不足的情况下、结合用电信息和典型负荷特性等数据源，对遥测数据进行有效性判断，对无效信号对象进行定位，检测和辨识不良开关量测和开关状态。

负荷校准通常是以循环的状态运行，在开关状态变动的情况下和接到操作员指令后亦可被激活。整个的校准一般是一小时一次，而拓扑校准和状态评估每五分钟一次。

本发明可以对不良数据进行检测和辨识，并具有修正坏数据的手段，去除不良数据，计算出比SCADA遥测数据更准确、全面运行方式，提供了更准确的运行方式供调度运行人员监视配电网运行，并为其它应用软件提供完整实时***运行方式，能得到较好的不良数据检测结果，在变电站出口及分段开关等关键位置上，一般能够得到与实际潮流相吻合的结果，基本满足配电网实际运行的需要，解决了配电网模型量大，线路图多，拓扑复杂，配网模型维护工作量大，以及量测配置薄弱，缺少大量采集点的电压及功率量测，数据实时性不强，数据不刷新、量测不完整、状态可疑等实际情况问题，配电网状态估计对配电网正常运行和管理，保证配电管理***正常发挥其功能具有重大的意义。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式来详细说明本发明；

图1为本发明基于多数据源配网量测有效性分析功能结构图。

具体实施方式

为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。

参见图1，本发明的综合多数据源的配电网量测有效性分析实用化计算方法，其是在研究实时量测信息不足的情况下，结合用电信息采集***、计量***、营销***和典型负荷特性的配电网状态分析，为配电调度控制***提供较为准确实时完整的状态断面数据。其研究内容是基于配变准实时量测实现如下主要的功能：

S1:静态准实时数据校准分析，对其他***采集的非实时量测数据进行合理性校验分析，目的是去除误差极大的不合理数据；

S2:利用准实时数据预估量测进行实时数据补全，通过拓扑分析方法，利用其他***转发的准实时数据预估出各个设备的当前时刻的实时数据，目的是对采集不到实时量测的负荷进行量测补全；

S3:基于数值分析的配网开关量测和状态有效性分析，目的是对实时的开关量测进行不良数据的检测和辨识。

为更好阐述本发明，本发明的具体实施方法如下：

1.静态准实时数据校准分析

(1).基于配变容量筛选。

线路所装配电变压器容量表征了线路的供电能力。根据所装配电变压器容量能判断线路上所能达到的负载理论上限：

$I_M=\frac{C}{10\sqrt{3}K}$

式中：K为线路负载电流的理论上限；C为线路所装配电变压器容量；K为不同时率。，线路电流超过线路理论负载上限时，可作为不良数据进行处理。K在一定范围内具有波动性。

(2).静态准实时量测一致性校验。

静态负荷量测包括有功功率、无功功率、电流、电压、功率因数等。依据电路KVL和KCL、PQI匹配等基本准则进行校验分析，将不满足电路基本约束关系的量测去除。一致性检查的内容还包括：配网开关PQI不匹配；馈线段两端(中间无分叉)有功、无功、电流相冲突；配网母线量测流入流出不匹配；配网负荷与负荷开关量测不匹配；配网开关遥测与遥信不对应。

2.利用准实时数据进行实时量测补全

(1).利用实时开关量测对负荷分配量测

功率方向定义：流入节点功率为正，流出节点功率为负。处理步骤如下：

(a)如果配网开关没有功率量测值，则采用10kV出线断路器的功率因数，否则采用默认的功率因数。

(b)求节点功率值：节点流入功率大于或等于流出的功率，则该节点有剩余的功率来分配给负荷；如果流出功率大于流入功率，则该节点有剩余的功率来分配给分布式电源。

(c)获得了小区段总剩余功率，注入总功率减去各个注入元件的节点注入功率和支路损耗功率，最后的差值就为该小区段的负荷或者电源分配得到功率值。

(d)对于无量测的负荷，将小区段中剩余功率分配给负荷元件。如果小区段没有负荷，则将剩余功率分配给电源元件。负荷功率分配前提是：所有配网开关均计算得到开关流过的功率值。技巧是：能够分清区段内那些开关是功率流入的开关，那些开关是功率流出的开关。

(e)所有流入区段开关功率–所有流出区段开关功率–区段内节点注入功率(节点注入功率指该区段内负荷的功率与电源的功率之和)＝不平衡功率。然后将不平衡功率分配给该区段内无量测的负荷或者电源。

(2).利用实时负荷总量测依据负荷准实时量测分配因子对负荷分配量测

分配因子的通用计算公式为

$\mathrm{AF}=\frac{\mathrm{\Σ}{L}_{\mathrm{inp}-\mathrm{mea}}+\mathrm{\Σ}{L}_{g-\mathrm{mea}}-\mathrm{\Σ}{L}_{\mathrm{out}-\mathrm{mea}}}{\mathrm{\Σ}{L}_{\mathrm{ca}}}$

式中：ΣL_inp-mea——网络组中输入测量值的总和，包括：10kV馈线出口的测量值，其他网络组向本组输入的测量值。

ΣL_g-mea——网络组中小电源输出总和。小电源向该网络组输入的测量值的总和。

ΣI_out-mea——网络组中输出测量值的总和。在网络组中具有测量值的负荷节点的测量值总和。

3.配网开关量测状态有效性分析；

配网开关量测和状态有效性分析主要包括：量测粗检测；配网开关状态辨识；配网开关不良数据检测与辨识。量测粗检测功能只能统计到一个范围内多个开关的量测不匹配或者不平衡或者相冲突，但不能定位到具体那个量测可疑，其结果只能是统计展示，不能对数据进行修正，需要人工修正。不良数据检测与辨识功能是在粗检测功能的基础上定位到具体的某个量测可疑，其结果是程序自动修正错误的量测，辨识出正确的量测。

(1).不良数据检测与辨识

当***能够读取较为准确较为实时并且完整的配变量测数据，那么配网状态分析计算的注入量测值就比较准确，而配网中绝大部分的注入量测值都是以配变的量侧值为主，电源量测值只有很少的几个点。这样状态分析值就有较大的冗余度，就能更加准确的判断开关的量值和状态。

状态分析程序针对配电网量测配置相对薄弱，且绝大多数采集点不配置电压及功率量测的实际情况，将经无量测的开关及支路连接一起的连接点合并为一个区段，提出了以带量测开关的电流为状态量，由开关电流量测及区段注入电流量测构成的开关电流估计模型，实现了对带量测开关的电流的估计及不良数据辨识。

不良数据检测与辨识主要内容如下：

1)创建区段：搜索电气岛内拟估计开关，创建拟估计量测。

拟估计开关状态必须为合，开关的首末端区段属于不同的区段且有量测值。拟估计开关一定是合的有量测的边界开关。量测包括开关量测和区段注入量测。

开关量测：开关节点1号认为是首段，节点2号为末端，从首段到末端为正功率方向，末端到首段为该支路的负功率方向。功率应该是从离电源近的节点流向离电源远的节点，我们定义电流从支路的首端流向支路的末端，因此电流从节点1号流向节点2号，电流为正，电流从节点2号流向节点1号，电流为负。

区段量测：区段注入量测，功率方向定义是流入为负，流出为正。读电源的量测值，电流值为负，读负荷的量测值，电流值为正。区段注入量测就为所有电源量测加上所有负荷量测值。只要有一个电源没有量测，或者有一个负荷没有量测，区段注入就设置为0。

2)配变准实时量测提高数据冗余度

对于配网状态分析而言，本发明采用配网开关的电流作为状态量进行计算。因此获得配网开关电流的冗余值对计算有非常重要的意义。利用配网变压器功率数据增加量测冗余度。

3)量测权重分析

***默认将所有量测设置相同的权重值会出现较大的误差，需要根据不同量测的准确度设置不同的权重来提高计算的精度，但是对于测冗余度不高的配网量***如何来通过程序自动识别量测的准确度将是一个问题。将所有出线断路器的权重上浮，经过一次分析计算，找出残差最大的量测开关，因此降低残差最大量测的权重，然后重新进行一次计算。

程序通过拓扑分析和量测分析自动分析不同量测的权重值规则：

[原则1]若与一条母线相连的各个开关均有效地采集到负荷数据，并且所采集的负荷数据符合式(2)的约束，则潮流流入开关的可信度加2分，其余开关的可信度各加1分。

[原则2]若直接相连的两个开关均有效地采集到负荷数据，并且所采集的负荷数据基本相等，则该两个开关的可信度加2分，并且：

a、若入点所连接的母线的各个开关所采集的负荷数据符合式(2)的约束，则对与该母线相连的其余开关的可信度各加1分。

b、若出点所连接的母线的各个开关所采集的负荷数据符合式(2)的约束，则对与该母线相连的潮流流入开关的可信度加1分。

[原则3]对于品质标识为“老数据”的采集负荷数据，将其等同为未采集负荷数据对待。

4)配网开关状态辨识

对指定不平衡区段进行开关辨识。***获取该区段相邻的分的开关。分的开关有如下几种情况：有量测的分的开关和无量测的分的开关。可疑的开关：开关一端带电另一端不带电，有量测的状态为分的开关辨识为合。开关一端带电另一端不带电，无量测的状态为分，不带电端却带有负荷且负荷有量测的开关辨识为合。环路上量测电流最小的开关辨识为分，环路上无量测的开关且该开关首末端离电源点最远的开关辨识为分。注意辨识开关状态，并改变开关状态后需要进行局部拓扑搜索。搜索开关变位所影响的电气岛对开关变位可能影响到的电气岛重新进行着色。

5)不良数据检测与辨识

它在状态估计迭代计算收敛到一定程度时，针对某一组可疑数据，先取其中一个残差最大的量测进行辨识，预报这个残差变化，判断它是否是不良数据。如果辨识出一个不良数据后，先估计其正确值，并修正最新残差，重新对残差进行排队，重新辨识不良数据。

一般通过对加权量测残差值判断量测是否可疑：

错误量测数据包含在状态估计求解方程中，使计算结果将偏离***真实状态，必须剔除偏差过大的量测。错误量测在计算结束后其量测残差较大，可根据残差值的大小检测不良数据。

v＝Zhx

逐次型估计辨识法使排除一个不良数据后不再重新状态估计计算，而利用残差灵敏度矩阵和雅可比矩阵直接修正残差和待求未知量，使残差搜索法时间大大减少，使其准确辨识可疑数据的能力得以发挥和实用。

要预报的残差是正确估计一个可疑数据I或一组可疑数据后的残差，如下式：

r＝ZHX

其中，r_w ^(I)为辨识并估计可疑数据后的加权残差相量；Z_w为加权量测相量；X^(I)辨识并估计可疑数据后待求量，包括各节点电压幅值U和角度θ。

待求量未知量的修正公式为：

X^(I)＝X-(H_w ^TH_w)^-1H_wiW_wii ^-1r_wi

其中，H_w为加权雅可比矩阵；H_w ^T为加权雅可比矩阵转置矩阵；H_wi与可疑数据相关的加权雅可比矩阵部分；W_w加权残差灵敏度矩阵；W_wi对应可疑数据部分的加权残差灵敏度矩阵；r_wi对应可疑数据部分的加权残差；W_wii ^-1对应可疑数据部分的加权残差灵敏度矩阵的逆矩阵，X为未知量，H_w ^T为加权雅可比矩阵转置矩阵。

由此可以推出辨识可疑数据后加权残差预报公式：

r_w ^(I)＝r_w+H_w(H_w ^TH_w)^-1H_wiW_wii ^-1r_wi

以及其他量测加权残差预报公式：

r_wj ^(I)＝r_wj-W_wijW_wii ^-1r_wi(j∈I，j≠I)

对应的加权残差方差变化为：

Var(r_w ^(I))＝1

Var(r_wj ^(I))＝(W_wij-W_wjj ²)/W_wii

W_wjj、W_wii加权残差灵敏度矩阵的对角元素；W_wij加权残差灵敏度矩阵的第i行第j列元素。

逐次型估计辨识法发挥了残差搜索法的逐次性试探辨识可疑数据的准确性，并在状态估计过程中辨识法可疑数据，是一种成功可疑数据辨识方法，在实际的状态估计软件中得到广泛应用。

逐次型估计辨识法的辨识方法如下：

a)确定可疑数据范围；

b)复制系数矩阵，去除不良数据后的残差向量，对系数矩阵及右端项进行吉文斯正交变换；

在状态估计软件中采用法方程与正交变换相结合的混合算法，只对雅可比矩阵Hp和Hq进行变换，需要保留稀疏矩阵Hp和Hq，以及正交变换后的矩阵L；

增益矩阵Hp^TRp^-1Hp和Hq^TRq^-1Hq可以写成(Hpw)^THpw和(Hqw)^THqw形式：

(Hpw)^THpw＝(QpHpw)^T(QpHpw)＝Lp^TLp

(Hqw)^THqw＝(QqHqw)^T(QqHqw)＝Lq^TLq

状态估计求解下面迭代方程：

Lp^TLp△θ_(l)＝a_(l)

Lq^TLq△U_(l)＝b_(l)

正交变换变成对Hpw和Hqw变换：

$\mathrm{QpHpw}=\begin{array}{c}\mathrm{Lp}\\ 0\end{array}$ 和 $\mathrm{QqHqw}=\begin{array}{c}\mathrm{Lq}\\ 0\end{array}$

Lp、Lp^T为正交变换后的上三角矩阵Lp，Qp和Qq是正交矩阵，Hpw经过变换后上面是一个nxn维的矩阵，下面全为0，Hqw经过变换后上面是一个(n-1)x(n-1)维的矩阵，下面全为0。求得Lp和Lq矩阵后，其他计算过程与快速解耦加权最小二乘法一致；正交变换主要就是对Hpw和Hqw采用吉文斯变换，从下面消去非零元；

c)开始逐次型坏数据辨识；循环量测矩阵对应于不良数据的行，灵敏度矩阵对应于不良量测的部分，残差向量，临时向量，灵敏度矩阵对应于不良量测的对角部分；

d)将可检测的可疑量测对应的残差r_s，通过残差方程r＝Wv的残差灵敏度矩阵相关部分W_s，可求得对应量测误差v_s，得到估计辨识法的辨识公式：

v_s＝(W_s ^TG^-1W_s)W_s ^TG^-1r_s

式中：v_s可检测的量测误差向量；W_s对应可疑量测残差灵敏度矩阵相关部分；G^-1加权对角矩阵，G^–1＝(H^TR^-1H)^-1。

估计辨识法的加权形式公式：

v_ws＝(W_ws ^TG^-1W_ws)W_ws ^TG^-1r_ws

v_ws可疑量测加权误差向量；r_ws可疑量测加权残差向量；W_ws对应可疑量测加权残差灵敏度矩阵相关部分；

W_s ^T为W_s的转置矩阵，W_ws ^T为W_ws的转置矩阵。

e)更新加权残差向量；

辨识可疑数据后加权残差预报公式：

r_w ^(I)＝r_w+H_w(H_w ^TH_w)^-1H_wiW_wii ^-1r_wi

以及其他量测加权残差预报公式：

r_wj ^(I)＝r_wj-W_wijW_wii ^-1r_wi(j∈i，j≠i)

其中，H_wi与可疑数据相关的加权雅可比矩阵部分；W_w加权残差灵敏度矩阵；W_wi对应可疑数据部分的加权残差灵敏度矩阵；r_wi对应可疑数据部分的加权残差。W_wjj、W_wii加权残差灵敏度矩阵的对角元素；W_wij加权残差灵敏度矩阵的第i行j列元素。

f)下一个不良数据检测，直到所有可疑数据中的最大的残差值小于加权量测残差检测的门槛值。

采用上述配电网开关量测有效性分析方法一般能得到较好的不良数据检测结果，该结果可能与配电网的实际运行状态间存在一定差异，特别是在区段的内部，各配变的负荷可能存在与实际状态偏差较大的情况。但在变电站出口及分段开关等关键位置上，一般能够得到与实际潮流相吻合的结果，基本满足配电网实际运行的需要。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.一种基于多数据源的配电网量测有效性分析实用化计算方法，其特征在，其方法为：根据配网SCADA***实时数据、配电变压器的准实时信息、典型负荷特性的多数据源的配电准实量测，对遥测数据进行有效性判断，对无效信号对象进行定位，检测和辨识不良开关量测和开关状态；

其方法步骤如下：

(一)静态准实时数据校准分析，对其他***采集的非实时量测数据进行合理性校验分析；配电网中的负荷节点通过用电信息采集***采集的历史实时数据，并通过信息交互总线转发到配电自动化主站***；同时对转发过来的历史实时数据进行基于数值方法的静态负荷校准处理；

所述基于数值方法是对负荷节点的历史实时数据状态分析和潮流计算进行负荷校准，所述历史实时数据状态分析是通过采集的负荷节点历史数据利用电路基本准则公式，判断所有采集该负荷节点的历史实时数据是否在允许误差范围内，若历史实时数据是在允许误差范围内，则作为该负荷节点的历史负荷值，反之，则否；

对未有当前测量值的负荷节点在完成了上述静态负荷校准之后，应进行实时量测补全步骤；

(二)利用准实时数据进行实时量测补全，通过拓扑分析方法，利用其他***转发的非实时历史数据；预估出各个负荷节点的当前时刻的实时数据；

根据网络拓扑结构和已有的历史实时数据，对上述步骤(一)的静态负荷校准值通过拓扑分析方法进行修正；该拓扑分析方法进行修正方法为：利用配电网开关的历史曲线数据，通过拓扑遍历，以及根据该负荷节点的历史数据静态负荷校准后通过负荷预测所得值，作为负荷当前时刻的实时值；对未采集到的负荷节点的负荷数据，根据该负荷节点的历史数据通过负荷预测所得值作为当前时刻的实时数据进行实时量测补全，最终得到完整的配网断面数据，作为开关量测有效性分析计算的输入数据；

(三)配网开关量测有效性分析步骤；通过上述步骤(二)得到的当前负荷预测所得值以及测得的当前负荷数据值进行对量测粗检测、配网开关状态辨识和配网开关不良数据检测与辨识，对无效信号对象进行定位，检测和辨识不良开关量测和开关状态。

2.根据权利要求1所述的基于多数据源的配电网量测有效性分析实用化计算方法，其特征在于，所述步骤(一)中，对转发过来的历史实时数据进行基于数值方法的静态负荷校准处理的步骤如下：

(1)基于配变容量筛选；根据装配的电变压器容量判断线路上所能达到的负载理论上限I_M，其公式如下：

式中：K为线路负载电流的理论上限；C为线路所装配电变压器容量；

(2)静态准实时量测一致性校验；采集的负荷节点历史数据称为静态负荷量测，该静态负荷量测依据该负荷节点电路的基本准则进行校验分析，将不满足电路基本约束关系的量测去除。

3.根据权利要求2所述的基于多数据源的配电网量测有效性分析实用化计算方法，其特征在于，所述一致性校验的内容还包括：配网开关PQI不匹配；馈线段两端有功、无功、电流相冲突；配网母线量测流入流出不匹配；配网负荷与负荷开关量测不匹配；配网开关遥测与遥信不对应。

4.根据权利要求2所述的基于多数据源的配电网量测有效性分析实用化计算方法，其特征在于，所述静态负荷量测包括有功功率、无功功率、电流、电压、功率因数。

5.根据权利要求1所述的基于多数据源的配电网量测有效性分析实用化计算方法，其特征在于，上述步骤(二)中，

根据该负荷节点的历史数据通过负荷预测所得值，其具体方法如下：

(a)确定网络校准组；利用拓扑分析，以状态为分的以及有量测的配网开关作为边界设备，将配网馈线分成若干个开关段，一个开关段即为一个拓扑校准组；每个组计算得到流入该组的电流值和流出该组的电流值，流入的电流减去流出的电流即为该组内负荷消耗的电流；通过分配因子将组内总的负荷电流分配给各个负荷；负荷分配因子是依据其他***转发的非实时数据计算出来的；

(b)根据校验过的静态负荷校准值对每个网络组分别计算每个负荷的分配因子AF；分配因子AF的通用计算公式为：

式中：ΣL_inp-mea——网络组中输入测量值的总和，包括：10kV馈线出口的测量值，其他网络组向本组输入的测量值，

ΣL_g-mea——网络组中小电源输出总和；小电源向该网络组输入的测量值的总和；

ΣI_out-mea——网络组中输出测量值的总和；在网络组中具有测量值的负荷节点的测量值总和；

ΣI_ca——网络组所有负荷量测值总和；

(c)按下式对负荷节点的当前准实时数据进行量测补全，根据历史数据同一个时刻的电量分配因子AF计算出每个负荷节点的当前时刻的电量，从而补全线路上所有设备的量测；该每个负荷节点的当前时刻的电量为拓扑校准负荷值，该拓扑校准负荷值的计算公式即状态估计求解方程如下：

拓扑校准负荷＝实时量测总量*AF；

实时量测总量为当前时刻所有负荷节点所测的总电量；

(d)一致性检查；根据逻辑判断找出明显错误的或可疑的量测数据，或者对量测***有缺陷的部分进行自动补充；

(e)拓扑校准应在当网络拓扑发生变化，或在调度员请求时进行。

6.根据权利要求5所述的基于多数据源的配电网量测有效性分析实用化计算方法，其特征在于，上述步骤(d)中，对预测出来的负荷数据和配网开关的实时数据再次利用前面描述的一致性判断依据进行检查；对确定错误的数据进行修正或过滤；对可疑的数据在表格中提示，组成可疑数据组；对缺失的数据，通过拓扑校准负荷值自动补齐；

上述步骤(d)中，所述逻辑判断的判断依据有：配网开关PQI不匹配；馈线段两端有功、无功、电流相冲突；配网母线量测流入流出不匹配；配网负荷与负荷开关量测不匹配；配网开关遥测与遥信不对应。

7.根据权利要求1所述的基于多数据源的配电网量测有效性分析实用化计算方法，其特征在于，所述步骤(三)中，量测粗检测是指在一定范围内的各节点负荷的当前负荷预测所得值以及测得的当前负荷数据值依据当前节点负荷电路基本准则判断多个开关的量测不匹配或者不平衡或者相冲突。

8.根据权利要求7所述的基于多数据源的配电网量测有效性分析实用化计算方法，其特征在于，所述步骤(三)中，配网开关状态辨识是将量测粗检测后开关的量测进行开关辨识，获取该一定范围内相邻的分的开关；

所述分的开关分为有量测的分的开关和无量测的分的开关；

可疑的开关辨识方法如下：

开关一端带电另一端不带电，有量测的状态为分的开关辨识为合；开关一端带电另一端不带电，无量测的状态为分，不带电端却带有负荷且负荷有量测的开关辨识为合；环路上量测电流最小的开关辨识为分，环路上无量测的开关且该开关首末端离电源点最远的开关辨识为分；

辨识开关状态，并改变开关状态后需要进行局部拓扑搜索。

9.根据权利要求8所述的基于多数据源的配电网量测有效性分析实用化计算方法，其特征在于，所述步骤(三)中，配网开关不良数据检测与辨识的方法为：在状态估计迭代计算即预估计算收敛到迭代收敛误差值时，对某一组可疑数据，先取其中一个残差最大的量测进行辨识，预报这个残差变化，判断它是否是不良数据，当计算得到的量测的残差值大于人工维护允许残差值，则判断为不良数据，反之，则为正常数据；如果检测出一个不良数据后，先估计其正确值，并修正最新残差，重新对残差进行排队，重新辨识不良数据；

残差向量的计算公式如下：

v＝Z-h(x)…………(1)

其中，v为残差向量，Z为待估计值的测量值向量，h(x)为非线性量测函数；

要预报的残差是正确估计一个可疑数据I或一组可疑数据后的残差，如下式：

其中，r_w ^(I)为辨识并估计可疑数据后的加权残差相量；Z_w为加权量测相量；X^(I)辨识并估计可疑数据后待求量，包括各配网开关的电流值；H_W是加权雅可比矩阵；

修正公式为：

X^(I)＝X-(H_w ^TH_w)^-1H_wiW_wii ^-1r_wi

其中，H_wi第i行与可疑数据相关的加权雅可比矩阵部分；W_w加权残差灵敏度矩阵；W_wi第i行表示对应可疑数据部分的加权残差灵敏度矩阵；r_wi表示第i行对应可疑数据部分的加权残差；X为未知量；

当前负荷预测所得值以及测得的当前负荷数据值通过对加权量测残差值判断量测是否为可疑数据，其判断方法如下：

错误量测数据包含在状态估计求解方程中，使计算结果将偏离***真实状态，剔除绝对值最大值大于***设置容许最大误差值的状态量，若错误量测在计算结束后，当状态量与侧量值之间绝对值小于人工维护允许残差值，根据残差值的大小检测不良数据。

10.根据权利要求9所述的基于多数据源的配电网量测有效性分析实用化计算方法，其特征在于，所述残差值的大小检测不良数据，是通过逐次型估计辨识法排除一个不良数据后不再重新状态估计计算，并通过残差灵敏度矩阵和雅可比矩阵直接修正残差和待求未知量；

所述逐次型估计辨识法放入辨识方法具体如下步骤：

a)确定可疑数据范围；

b)复制系数矩阵，去除不良数据后的残差向量，对系数矩阵及右端项进行吉文斯正交变换；

在状态估计软件中采用法方程与正交变换相结合的混合算法，只对雅可比矩阵Hp和Hq进行变换，需要保留稀疏矩阵Hp和Hq，以及正交变换后的矩阵L；

增益矩阵Hp^TRp^-1Hp和Hq^TRq^-1Hq可以写成(Hpw)^THpw和(Hqw)^THqw形式：

(Hpw)^THpw＝(QpHpw)^T(QpHpw)＝Lp^TLp

(Hqw)^THqw＝(QqHqw)^T(QqHqw)＝Lq^TLq

状态估计求解下面迭代方程：

Lp^TLp△θ_(l)＝a_(l)

Lq^TLq△U_(l)＝b_(l)

正交变换变成对Hpw和Hqw变换：

和

Qp和Qq是正交矩阵，Hpw经过变换后上面是一个nxn维的矩阵，下面全为0，Hqw经过变换后上面是一个(n-1)x(n-1)维的矩阵，下面全为0；求得Lp和Lq矩阵后，其他计算过程与快速解耦加权最小二乘法一致；正交变换主要就是对Hpw和Hqw采用吉文斯变换，从下面消去非零元；

c)开始逐次型坏数据辨识；循环量测矩阵对应于不良数据的行，灵敏度矩阵对应于不良量测的部分，残差向量，临时向量，灵敏度矩阵对应于不良量测的对角部分；

d)将可检测的可疑量测对应的残差r_s，通过残差方程r＝Wv的残差灵敏度矩阵相关部分W_s，可求得对应量测误差v_s，得到估计辨识法的辨识公式：

v_s＝(W_s ^TG^-1W_s)W_s ^TG^-1r_s

式中：v_s可检测的量测误差向量；W_s对应可疑量测残差灵敏度矩阵相关部分；G^-1加权对角矩阵，G^–1＝(H^TR^-1H)^-1，

估计辨识法的加权形式公式：

v_ws＝(W_ws ^TG^-1W_ws)W_ws ^TG^-1r_ws

v_ws可疑量测加权误差向量；r_ws可疑量测加权残差向量；W_ws对应可疑量测加权残差灵敏度矩阵相关部分；

e)更新加权残差向量；

辨识可疑数据后加权残差预报公式：

r_w ^(I)＝r_w+H_w(H_w ^TH_w)^-1H_wiW_wii ^-1r_wi

以及其他量测加权残差预报公式：

r_wj ^(I)＝r_wj-W_wijW_wii ^-1r_wi(j∈I，j≠I)

其中，H_wi第i行与可疑数据相关的加权雅可比矩阵部分；W_w加权残差灵敏度矩阵；W_wi对应可疑数据部分的加权残差灵敏度矩阵；r_wi对应可疑数据部分的加权残差；W_wij表示权残差灵敏度矩阵第i行第j列的元素值；I表示单位矩阵；i、j都属于自然数；

f)下一个不良数据检测，直到所有可疑数据中的最大的残差值小于加权量测残差检测的门槛值。