Влияние весовых коэффициентов измерений на согласованность результатов оценивания состояния и расчета установившегося режима электроэнергетической системы

Цель исследований - разработка метода настройки процедуры оценивания состояния электроэнергетической системы, направленного на повышение качества оценивания состояния путем корректировки весовых коэффициентов измерений. Для решения поставленной задачи используются методы нелинейной оптимизации. Формирование контрольных уравнений и решение системы линейных уравнений при оценивании состояния выполняются методом Краута. Результаты расчета электроэнергетического установившегося режима рассматриваются в качестве эталона. Чем меньше полученные оценки отличаются от результатов расчета установившегося режима, тем выше точность процедуры оценивания состояния. Задача корректировки весовых коэффициентов поставлена и решена как задача нелинейной оптимизации, где в качестве параметров оптимизации принимаются дисперсии измерений. Разработана целевая функция, которая формулируется следующим образом: минимизировать дисперсии оценок измерений, входящих в одно контрольное уравнение, за счет максимизации дисперсий измерений активной мощности в балансирующем узле расчетной схемы электроэнергетической системы. При решении этой задачи контролируются ограничения в виде равенств и неравенств. Задача оптимизации дисперсий решается после первой итерации оценивания состояния, и, начиная со второй итерации, оценивание состояния выполняется с новыми весовыми коэффициентами измерений. Расчеты выполнены на 6-узловой тестовой схеме. Из существующих измерений составляются контрольные уравнения. Данные, относящиеся к измерениям выбранного контрольного уравнения тестовой схемы, используются для расчета целевой функции. Корректность перераспределения дисперсий и их экстремальные значения контролируются ограничениями. Полученные результаты показали, что при корректировке дисперсий измерений оценки мощности во всех узлах становятся ближе к расчету установившегося режима.

1. Аюев Б.И., Машалов Е.В., Неуймин В.Г., Шубин Н.Г. Основные технологические задачи Системного оператора // Вестник Уральского государственного технического университета. 2004. Т. 12. № 42. С. 27-30.

2. Идельчик В.И. Расчеты и оптимизация режимов электрических сетей и систем. М.: Энергоатомиздат, 1988. 190 с.

3. Крумм Л.А. Методы приведенного градиента при управлении электроэнергетическими системами. Новосибирск: Изд-во «Наука», 1977. 368 с.

4. Лисицын Н.В., Морозов Ф.Я., Окин А.А., Семенов В.А. Единая энергосистема России. М.: Изд-во МЭИ, 1999. 282 с.

5. Schweppe F.C., Wildes J. Power system static-state estimation. Part I: Exact Model // IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems. 1970. Vol. PAS-89. Iss. 1. Р. 120-125. https://doi.org/10.1109/TPAS.1970.292678

6. Гамм А.З. Оценка текущего состояния электроэнергетической системы как задача нелинейного программирования // Электричество. 1972. № 9. С. 1-7.

7. Гамм А.З., Глазунова А.М., Гришин Ю.А., Колосок И.Н., Коркина Е.С. Развитие алгоритмов оценивания состояния электроэнергетической системы // Электричество. 2009. № 6. С. 41-49.

8. Гамм А.З. Статистические методы оценивания состояния электроэнергетических систем. М.: Наука, 1976. 220 с.

9. Abur A., Exposito A.G. Power system state estimation -theory and implementation. Part 2. New York: Marchel Dekker, 2004. P. 9-26.

10. Abur A., Celik M.K. A fast algorithm for the weighted least absolute value state estimation // IEEE Power Engineering Review. 1991. Vol. 11. Iss. 2. Р. 41. https://doi.org/10.1109/MPER.1991.88711

11. Mili I., Cheniae M.G., Vichare N.S., Rousseeuw P.J. Robust state estimation based on projection statistics (of power systems) // IEEE Transactions on Power Systems. 1996. Vol. 11. Iss. 2. Р. 1118-1127. https://doi.org/10.1109/59.496203

12. Хохлов М.В. Пороговые свойства робастного оценивания состояния электроэнергетических систем // Электричество. 2010. № 4. С. 2-12.

13. Гамм А.З., Герасимов Л.Н., Гришин Ю.А., Колосок И.Н. Оценивание состояния в электроэнергетике / под ред. Ю.Н. Руденко. М.: Изд-во «Наука», 1983. 320 с.

14. Гамм А.З., Глазунова А.М., Колосок И.Н., Овчинников В.В. Методы оценки дисперсий телеизмерений в электроэнергетических системах // Электричество. 1997. № 7. С. 2-9.

15. Гамм А.З., Колосок И.Н., Обнаружение грубых ошибок телеизмерений в электроэнергетических системах / отв. ред. В.И. Зоркальцев. Новосибирск: Изд-во «Наука», 2000. 152 с.

16. Rathod N., Patel H., Joshi S. Implementing two stage hybrid state estimation with various approaches // International Conference on Smart Grids and Energy Systems (Perth, 23-26 November, 2020). Perth: IEEE, 2020. https://doi.org/10.1109/SGES51519.2020.00117

17. Massignan J.A.D., London J.B.A., Maciel C.D., Bes-sani M. PMUs and SCADA measurements in power system state estimation through Bayesian inference // IEEE Milan PowerTech (Milan, 23-27 June 2019). Milan: IEEE, 2019. https://doi.org/10.1109/PTC.2019.8810750

18. Ren P., Abur A. Modification of boundary zone measurements to avoid spreading of errors // IEEE Eindhoven PowerTech (Eindhoven, 29 June - 2 July 2015). Eindhoven: IEEE, 2015. https://doi.org/10.1109/PTC.2015.7232282

19. Glazunova A., Kolosok I., Semshchikov E. Bad data detection by dynamic state estimation for the case of low redundancy of measurements // Proceedings of the 9th International Scientific Symposium on Electrical Power Engineering (13-16 May 2014). Cavtat: IEEE, 2017. https://doi.org/10.1109/ENERGYCON.2014.6850459

20. Демидович Б.П., Марон И.А., Основы вычислительной математики. М.: Изд-во «Наука». Главная ред. физ.-мат. литры, 1966. 658 с.