考虑杠杆量测量的电力系统状态估计研究

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1、太原理工大学硕士学位论文考虑杠杆量测量的电力系统状态估计研究姓名：王娟娟申请学位级别：硕士专业：电力系统及其自动化指导教师：韩富春2003.4.1考虑杠杆量测量的电力系统状态估计研究Y518321摘要电力系统的各级调度中一i1,已经比较普遍地设置了调度自动化系统，特别是采用了以微型机算机年tld,型计算机为基础的调度自动化系统，以它的高性能价格比，在地方调度中一11,年rl省级调度中心等得到了广泛应用。为使这些系统不仅可以完成安全检测的功能，还可以进行安全分析和经济运行等计算工作，就要求调度主机应该具有在线潮流和状态估计计算的功能。电力系统状态估计的研究已有三十多年的历史，在这个广阔的领域

2、里面，又包含了多方面的内容。发展至今，很多方面，例如电力系统的实时状态估计已在很多地区和国家的电网中运行成功。但就算法的速度和性能而言，还需要进一步的改进和提高，针对神经网络在并行计算方面的优势，将其用于电力系统状态估计中开始成为当前的研究的热点。在状态估计中应用比较成功的是连续性Hopfield网络，它很适合处理优化问题。这一网络的实现形式主要有两种，～是通过搭建硬件电路实现，文中在MATLAB环境下模拟实现了这～硬件方式；一是软件方式实现，即编写相关程序，在普通计算机上运行来解决问题。由于本文的主要工作是针对有杠杆量测量出现的电网进行状态估计计算的，根据这一特点，在算法方面需对基础算法

3、进行进一步研究，本文采用了Schweppe型状态估计算法，这一算法是以最d'--乘太^【理Z大掌硕士研究生攀位论文11状态估计法为基础的。杠杆量测量是九十年代之后才从因素空间中引入到电力系统中的，由于它对整个因素空间中的估计值有决定性影响，因此对此进行研究很有必要。本文除了主要侧重于在算法方面考虑其影响之外，还应用了一些数学办法，如某些函数的构造采用二次切线准则及改进的Given变换等对杠杆量进行了处理。在多个不良杠杆量测量出现的情况下，由于屏蔽现象的缘故，多个不良数据的辩识也是一个很值得探讨的问题。关键字状态估计杠杆量测量神经网络MATLABAPowerSystemEstimatorBa

4、sedOilLeverageMeasuresABSTRACTDAS(Dispatchautomationsystem)hasbeeninstalledindifferentlevelsofdispatchingcentersinpowersystem，especialiFwhicharebasedonmicro—computers．Becauseofitshighperforms／priceratio，DAScanbeusedonregionalandprovincialdispatchingcenter．Onlywhendispatchhostcomputersarefurnishedw

5、ithstateestimatorandon一1ineflow，notonlYsecuritydetectionbutsafetyanalysisandeconomicoperationcanberealized．Ithasbeenaboutthirtyyearssincestateestimationinpowersystemwasresearched．Therearekindsofcontents，forexamplestateestimation，baddataidentificationandnetworkwiringidentification．Duringtheseyearss

6、omeofthemhavebeendevelopedmoreperfectandothersuchspeedsandrobustofarithmeticneedmoreresearches．OntheadvantageoftheparallelofartificiaIneuralnetwork，ANNhasbeenappliedtoothersubjects．Asfarasstateestimationinpowersystemisconcerned，eontinuousHopfieldnetworkisthebestchoicetosolvetheoptimization．Therear

7、etwomethodsofrealizationofthenetwork．OneistoconstructacircuitandtheotheriStoprogram．Inthepaper，themethodIissimulatedunderMATLABandthemethodIIiSrealizedinC．Themainworkofthepaperaimsatakindofelectricnetworkwhichinc