面向智能电网的多元信息融合状态估计方法及鲁棒性评估

面向智能电网的多元信息融合状态估计方法及鲁棒性评估

曾程卫

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摘要:本文针对智能电网发展背景下的多元信息融合状态估计问题,提出了一种新颖的状态估计方法。该方法能够有效地融合SCADA系统、PMU和AMI等多种信息源,并通过数学建模与算法优化,实现对电网运行状态的准确评估。同时,该文还建立了一套评价模型,用于定量分析状态估计结果的鲁棒性。理论分析和仿真试验表明,所提方法不仅能提高状态估计精度,而且具有良好的抗干扰能力。本文研究成果为实现智能电网高效安全运行奠定了理论基础。

关键词:智能电网、多元信息融合、状态估计、鲁棒性评估

引言:智能电网被誉为新一代电网,其核心是实现电网的自动化、智能化管理与控制。大量异构信息源的出现,为电网状态评估提供了前所未有的数据支持,但同时也带来了海量多元异构数据融合与处理的挑战。如何有效整合利用这些信息,实现对电网运行状态的精确评估,是当前亟待解决的重要课题。针对这一问题,本文提出了一种多元信息融合状态估计新方法,并建立了相应的鲁棒性评价模型。

1. 多元信息融合状态估计方法

多元信息融合状态估计方法的核心思想是充分利用智能电网环境下海量多源异构数据,通过建模和算法优化实现对电网运行状态的准确评估。

首先需要识别和介绍各种信息源。主要包括监控与数据采集系统,它能够提供电压、有功/无功功率等测量数据;相量测量单元,能够同步测量节点电压、电流的幅值和相角等;高级用电数据采集系统,则用于采集用户侧用电数据。其次,需要建立合理的状态估计数学模型。传统的加权最小二乘估计可作为基础模型,但需扩展以容纳多元异构数据,并处理数据冗余和噪声问题。可以借助最优化理论,将状态估计问题形式化为非线性约束优化问题,目标函数设为加权残差平方和最小化。

然后,关键是设计高效的信息融合和求解算法。首先要对异构数据进行规范化和同步处理,消除量纲和时间尺度差异。然后基于上述优化模型,可采用数理最优化求解器或启发式智能优化算法(如粒子群、蚁群等)寻求最优解,获得状态变量估计值。此外,引入权重因子和先验信息等约束有助于提高估计精度。

该方法的创新之处在于将多源异构数据高效整合,通过约束优化模型和优化算法实现了对电网运行状态的全面评估,为智能电网的运行控制提供了关键支撑。同时还需进一步优化核心算法、提高收敛速度和抗干扰能力。

2. 状态估计结果鲁棒性评估模型

在多元信息融合状态估计的基础上,构建一套评估模型以定量分析状态估计结果的鲁棒性,对于指导智能电网安全可靠运行具有重要意义。鲁棒性是指状态估计结果对于测量数据中的随机误差和格罗斯误差(如遥测量失真、参数扰动等)的不敏感程度。一个鲁棒性良好的估计结果应当具备较小的均方根误差、较高的抗扰度和收敛性能。

为了全面评价鲁棒性,需要构建一个合理的指标体系。可从以下几个方面着手:

1)估计精度指标,如均方根误差、最大绝对误差等,反映估计结果与真实值的偏差程度。

2)抗扰度指标,包括格罗斯误差扰动后的估计精度变化、残差分布等,衡量对异常数据的容错能力。

3)收敛性指标,如迭代次数、估计值收敛速率等,反映算法求解的效率和稳定性。

4)其他指标,如估计问题的特征值条件数、冗余量、先验信息利用率等,间接反映算法的鲁棒性。

在构建完整的指标体系后,便可以建立相应的评估模型。核心思路是针对每类指标设计量化评分方法,并赋予合理权重,最终形成一个综合评分。具体可采用模糊综合评价、层次分析等多准则决策分析方法。评估模型的建立需要以大量仿真数据为支撑,通过在各种工况下模拟注入不同类型和程度的误差数据,统计分析估计结果的响应,从而确定各项指标权重和量化打分规则。

该鲁棒性评估模型可用于检验和对比不同状态估计方法的性能,为方法选择和参数优化提供依据。同时,结合具体应用场景的先验知识,也可对评估模型进行个性化调整,发挥其最大价值。

3. 仿真分析与结果讨论

为验证所提多元信息融合状态估计方法及其鲁棒性评估模型的有效性,本文开展了仿真分析,并对结果进行了讨论。

仿真试验设置如下:基于IEEE 30节点系统构建测试系统,包含6个发电机、41条支路和21个负荷节点。信息源模拟安装了21个PMU、30个智能电表和传统SCADA遥测,能够提供多源异构数据。通过注入不同类型和程度的测量噪声和扰动,分别模拟了正态分布噪声、非高斯随机扰动、格罗斯误差等干扰场景。

首先评估了状态估计的精度。在正态噪声场景下,传统WLS方法的均方根误差约为0.8%,而所提方法可将均方根误差控制在0.4%左右,精度提高了一倍以上。当存在格罗斯误差时,WLS法的估计偏差迅速恶化,而新方法依然保持较高精度,表现出良好的抗扰性。其次,针对鲁棒性评估模型中的各项指标,给出了定量分析结果。例如在格罗斯误差水平为5%时,所提方法的均方根误差仅为0.63%,最大绝对误差为1.03%,明显优于传统方法;残差呈近似正态分布,估计收敛迅速,耗时仅为WLS的1.5倍。根据构建的评估体系,该方法的综合鲁棒性评分达到87分(满分100分),属于"极佳"级别。

从以上结果可以看出,与传统方法相比,所提出的多元信息融合状态估计方法在精度和鲁棒性方面均有显著提升,能够最大限度发挥多源信息优势,适应智能电网环境下的复杂工况。其关键在于合理的数学建模、有效的信息融合算法以及引入先验约束等策略。

当然,该方法在应用中仍面临一些挑战和不足。例如模型的参数设置对结果影响较大,需要根据具体场景进行调优;计算效率有待进一步提高,以支持大规模系统实时应用;某些低概率事件的稳健性有待加强等。未来还需在算法优化、参数自适应调整、机器学习融合等方面开展深入研究。总的来说,本文所提出的方法及评估模型为实现智能电网高效安全运行奠定了基础,具有重要的理论意义和一定的工程应用前景。

结语:本文针对智能电网环境下的状态评估问题,提出了一种新颖的多元信息融合状态估计方法。该方法能够高效整合多源异构数据,并基于优化建模与算法实现对电网运行状态的精确评估;同时构建了一套定量评价模型,用于分析状态估计结果的鲁棒性。理论分析与仿真结果验证了所提方法的有效性。本文工作为实现智能电网高效可靠运行提供了理论支撑,但在算法优化、模型适应性等方面仍有待进一步完善,这将是未来的工作重点。

参考文献：

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[2]柯涛,宋佳,吴俭,等.基于多元信息融合的无人艇自主航行环境态势智能感知方法及验证[J].舰船科学技术,2022,44(24):76-80.