基于指数权函数的抗差状态估计算法

电力系统状态估计是电力调度中心一切高级应用及分析的基础。针对加权最小绝对值法（WLAV）状态估计收敛性较差的问题,提出了指数权函数的状态估计新算法（E-LAV）。该方法采用指数权函数代替WLAV的不连续权函数,从而克服了WLAV方法在权函数间断点收敛性能大大降低的缺点。以4节点系统及IEEE-118系统作为算例的计算结果表明,E-LAV算法在拥有与最小二乘法（WLS）近乎类似的迭代速度的同时,却拥有很强的抗差能力。该算法只需在原有最小二乘法的基础上修改权重矩阵即可,因此拥有良好的工程应用前景。     

一科基于模糊规则和神经网络的负荷预测方法

考虑到每个小时发电成本各异，因此本文在训练用于负荷预测神经网络时采用了带动态的模糊化加权因子的加权完全平方法的训练方法，与传统的用于负荷预测的神经网络的训练相比，本文提出的方法更加符合实际而且经济效益更好，同时文中分别采用完全平方法（ＮＮＬＳ），固定加权因子的加权完全平方法（ＮＮＷＬＳ）和带动态的模糊化加权因子的加权完全平方法（ＮＮＦＷＬＳ）进行网络训练并进行比较，仿真结果显示在整个预测周期中采用     

上海电网实时状态估计软件的开发与应用

介绍了上海电网实时状态估计软件（ＲＴＮＥＴ）的基本原理及功能，在算法上采用快速分解的加权最小二乘法，并引入了正交ＧＩＶＥＮＳ分解法，具有较好的数值稳定性和计算速度；不良数据检测上采用加权残差与预报残差相结合的组合检测逻辑以及基于预测残差的多不良数据辨识法，保证了估计精度。并重点对上海电网状态估计软件的实用化特点作了分析。     

基于多中心-校正内点法的加权最小绝对值状态估计

针对原-对偶内点法加权最小绝对值状态估计收敛速度方面的不足,提出一种基于多中心-校正内点法的WLAV（Weighted Least Absolute Value加权最小绝对值）抗差状态估计算法。该算法在PDIPM（Primal-dual Interior Point Method对偶内点法）的基础上,采用超立体空间映射技术,通过合理配置一些关键映射参数改善空间的数值结构,从而保证在每次迭代中获得较大的迭代步长和较好的中心方向,大大减少迭代次数,节省计算时间。最后,借助IEEE算例仿真和我国桌省网的测试验证所提方法的有效性,与含不良数据辨识功能的WLS（Weighted Least Squares加权最小二乘法）算法进行比较,结果表明所提方法的抗差能力具有明显的优势。     

基于稳健回归的油浸式变压器表面温度预测

最小二乘法因为其简便、稳定的计算,在线性回归中应用非常广泛。但是误差项不服从正态分布,使用最小二乘法求解的回归模型可能会与真实数据存在严重偏差。针对经典最小二乘法的不足和局限性,本文提出一种基于稳健回归的方法来预测油浸式变压器表面温度。该方法采用迭代加权最小二乘法求解模型中的回归参数,选用Huber函数作为权函数,通过反复迭代,改变权重,最后得到一个行之有效的温度预测模型。该模型能够有效的剔除样本中的粗差,准确预测变压器正常运行时的表面温度。最后通过比较实测数据与预测数据,使用稳健回归方法得出的预测数据相比于最小二乘法的预测数据要更加接近于实测数据,验证了稳健回归方法用于油浸式变压器表面温度预测的有效性。     

解电磁场积分方程数值系统的迭代方法

介绍用广义最小余数（ＧＭＲＥＳ）法求解由边界元法、矩量法等解电磁场边值问题时遇到的非对称或对称非正定矩阵方程的迭代方法。实例证明对１０５０阶的满阵,它所用的解方程的时间是Ｇａｕｓ消去法的１５％。     

国际会议消息

国际会议消息ＩＥＥＥ动力工程学会夏季会议（ＩＥＥＥＰｏｗｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｏｃｉｅｔｙＳｕｍｍｅｒＭｅｅｔｉｎｇ）·ＩＥＥＥ动力工程学会（ＩＥＥＥ－ＰＥＳ）主办·美国加利福尼亚州圣迭哥;ＳｈｅｒａｔｏｎＨｏｔｅｌ·１９９８年７月１２～１６...     

用测功机法测 NEMA 电动机效率

用测功机法测ＮＥＭＡ电动机效率上海电器科学研究所（２０００６３）强雄１．概述根据美国国家标准ＡＮＳＩ／ＩＥＥＥ１１２《感应电机试验方法》的规定,对三相笼型卧式的１８００ｒ／ｍｉｎ、５００Ｈｐ及以下（或其它转速下的等值额定转矩）的电动机应用测功机法（方...     

电力系统稳定器的综合阻尼特性

本文运用综合阻尼系数的概念分析了励磁系统全阶模型（ＩＥＥＥ－Ｉ型包括二级ＰＳＳ）参数的阻尼特性；确定了参数综合阻尼系数立体曲面图；设计了电力系统稳定器（ＰＳＳ）的最佳参数；与根轨迹法设计的参数进行了比较，最后进行了动态时间仿真计算，认为按“η”选择参数效果是显著的。     

几种快速确定发电机分配系数的方法

章提出几各以电网有功损耗最小为目标,快速确定不平衡有功功率在有功可调发电机间分配系数的算法;发电量转移分配系数法（ＧＳＤＦ）、广义发电量系数法（ＧＧＤＦ）和改进的功率转移分配系数法（ＭＰＴＤＦ）《这些算法本质上是一种补偿法,因而它们具有一般补偿快速的特点,且算法所用到的系数具有足够的精度,从而保证了算法的准确性。作用ＩＥＥＥ３０和ＩＥＥＥ５７系统验证了这些算法。     

Weighted least absolute value power system state estimation using rectangular coordinates and equivalent measurement functions

This paper presents a new efficient computation technique for robust power system state estimation based on weighted least absolute value (WLAV) criterion. The proposed method employs rectangular form of state variables and equivalent measurements technique in order to obtain the linear measurement functions with linear constraints of state variables. The state estimation problem is then formulated as an optimization problem with a set of equality and inequality constraints. A solution method based on interior point algorithm is also proposed. Tests with several IEEE standard systems have been performed to investigate the performance of the proposed algorithm. Results indicate that the proposed state estimator gives promising performance compared with weighted least square (WLS) based estimation algorithms using state variables in polar forms. © 2011 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

电力系统中长期负荷预测的参数抗差估计研究

主要介绍提高中长期负荷预测结果的准确性和改善中长期负荷预测方法的抗粗差效果，对中长期负荷预测中参数的抗粗差估计进行了研究，提出了基于权函数的电力系统负荷预测参数抗差估计算法，通过对加权最小二乘法的修改，实现了负荷预报模型参数的抗差估计。算例表明，所提出的算法在处理中长期负荷预测中数据的粗差问题上效果较好，是改善预测精度的有益尝试。     

基于正交变换与置信域的量测方差估计与权重设置算法

在状态估计实际应用中,量测方差获取和权重设置存在一定的困难。伴随状态估计运算量越来越繁重,现有量测方差估计算法的收敛性无法得到保证。为此提出了一种基于正交变换与置信域的量测方差估计和权重设置算法。利用正交变换降低迭代系数矩阵条件数,提高量测方差估计的数值稳定性;根据正交变换的化简结果,结合拉格朗日乘子法,建立新的量测方差估计模型;对于迭代过程的中间数据,采用置信域作为目标函数的约束,确保每次估计结果落在置信区间内;最后,通过IEEE 14/30/118标准系统算例证明了该算法的有效性。     

自适应抗差理论在配网状态估计中的应用

提出了一种基于自适应抗差理论的配电网状态估计算法。该方法首先对生数据进行预处理,然后基于抗差原理,利用权因子把一般性的M估计转换为加权最小二乘法,并将权系数和余差联系起来,有效地解决了常规加权最小二乘法中,由于常数权系数所导致的,对粗差处理能力不足的问题。将该方法应用于一个实际配电网络的状态估计当中,结果表明该方法可以有效减小或消除量测量中粗差的影响。     

基于免疫算法的多目标无功优化

在详细分析无功优化约束条件和目标函数以及研究无功优化免疫算法中抗体产生及其编码和解码的基础上,针对目前无功优化目标函数大多是基于权重系数基础多目标函数的组合,提出了基于免疫算法的多目标无功优化算法, 即用整体亲和力和部分亲和力概念来表示抗体对抗原的亲和程度,然后通过分别计算抗体的局部和整体亲和力来对抗体进行排序,依据此顺序选择抗体进行克隆、交叉变异等操作,并反复进行以求取系统无功优化的Pareto解集。对 IEEE14节点系统和IEEE118节点系统进行了多次无功优化计算,结果表明了该算法的有效性。     

A NEW ROBUST ALGORITHM FOR ESTIMATING THE STATE OF A POWER SYSTEM

ABSTRACT

The paper presents a new algorithm to estimate the state of a power system. It is essentially an improved version of the Weighted Least Squares (WLS) whcih is widely used in practice. In order to obtain an optimal estimate, the weighting matrix is to be chosen as the error covariance matrix in the WLS algorithm. In practice the error covariance is largely unknown and the weighting matrix is suitably tuned. There are problems of convergence if the weighting matrix is chosen as the inverse of E [VV^t]. The new algorithm overcomes such problems and is found to have good convergence characteristics.

Although it is essentially an improvement of the WLS algorithm, it differes from it in the method of implementation. It is based upon a technique used to obtain the pseudo-inverse of a non-square matrix and is an extension of it to include weighting factors. The new algorithm does not call for any type of tuning of the weighting matrix and the number of iterations to converge do not depend upon the mix of measurements or size of the system. This is the main contribution of the paper.     

SFOA算法在电力系统多目标无功优化的应用

电力系统由于无功分布不合理引起的事故越来越多。以系统网损、电压平均偏离、电压安全稳定裕度3个指标建立无功优化模型,引入了动态罚函数体现状态变量约束在优化过程的影响,并用个人偏好约束下的权值分配方法根据用户的需求对各个指标分配权值,采用SFOA算法求得电力系统多目标无功优化在可行域内的最优解。从SFOA算法和PSO算法运用于IEEE 30和IEEE 57节点系统优化结果比较表明:所提出的算法是可行有效的。     

基于改进蜉蝣算法的一种新型无功优化补偿方法及其应用

基于改进的蜉蝣算法提出了一种电力系统新型无功优化计算方法。首先以电力系统有功网损最小为目标函数,选择发电机端电压、可调变压器分接头以及并联静止电容器组数为控制变量,建立了无功优化的数学模型;提出将新型群搜索智能优化算法蜉蝣算法引入到无功优化问题中;针对基础蜉蝣算法易陷入局部最优解的缺陷,提出优化基础蜉蝣算法,将Levy飞行以及随机惯性权重系数引入蜉蝣算法的位置更新策略中,提高蜉蝣算法的全局搜索能力。最后,以IEEE30节点系统为测试对象,证明了改进的蜉蝣算法在电力系统无功优化问题中的有效性及优势。     

用于多目标无功优化的自适应遗传算法

引入了自适应权重和因子及自适应罚函数的概念,提出了一种自适应遗传算法,将其应用于多目标无功优化问题的求解中。该算法能保证寻优方向的多向性,并能避免模糊隶属度算法耗时过长的缺陷。在寻优过程中,自适应罚函数法能有效利用不可行解的有用信息,对不可行解进行适度惩罚。IEEE14节点系统的算例结果表明所提出的算法是解决多目标无功优化问题的有效方法。