电力系统中的不良数据监测和辨识方法.doc

电力系统中的不良数据检测和辨识方法介绍
西南交通大学 电气学院10专业2班 傅广港
摘 要：简述了电力系统不良数据的检测和辨识的必要性。列举了目前较为主流的不良数据检测和辨识方法,并对这些方法优缺点作出评价。
关键词：不良数据；检测；辨识；优缺点
Ways to detect and identify the bad data in power system
Fu Guanggang
(College of Electrical and Engineering, Southwest Jiao Tong University)
Abstract: This paper expounds the necessity of the bad data detection and the identification in power system, as well as the common methods to realize, and discuss the advantages and disadvantages。
Keywords: bad data ; detect; identify; advantage disadvantage
0引言
在电力系统的实际运行中, 由于量测量和量测通道的误差以及可能受到的干扰， 会出现各种测量误差.而我们电力系统的量测数据， 通常可看作有效的量测数据和量测噪声的线性组合， 通常情况下量测噪声为白噪声， 通过一定的技术处理(如数字滤波、提高量测冗余度等）一般可消除白噪声对电力系统状态估计结果的影响。但当量测数据中包含不良数据时, 这些不良数据对电力系统状态估计结果的影响是不容忽视的, 电力系统中的不良数据可能会影响调度员做出错误的决策，进而影响电力系统的正常运行，甚至可能威胁整个电力系统的安全。因此，为了确保电力系统的稳定安全运行，对不良数据的处理有非常重要的意义.
1不良数据检测和辨识的研究现状
不良数据检测与辨识是电力系统状态估计的重要功能之一，其功能是在获得状态估计值的基础上依靠系统提供的多余信息,发现和排除测量采样数据中偶然出现的少数不良数据，以提高状态估计的可靠性.国内外已经提出了多种不良数据检测与辨识的方法，大致分为传统理论方法和新理论方法：
（1） 传统不良数据检测法主要有：残差极值函数检测法、加权残差检测法或标准残差检测法、测量量突变检测法、测量量残差检测法等；传统不良数据辨别法主要有:加权残差搜索辨识法、标准化残差搜索辨识法,非二次准则法、不良数据估计辨识法等。
（2） 不良数据检测新理论方法主要包括：基于数据挖掘的模糊数学法、神经网络法、聚类分析法、间隙统计法等.
2不良数据检测
对于m维电力系统量测量，可用以下的时间序列表示：
（1—1）
式中，k为时标，为量测噪声。系统量测方程为：
（1—2）
上式为非线性方程组，表示第t个时间断面的状态量与量测量之间的关系。通过迭代计算,获得状态量的估计值为,回代该状态估计值到(1—2）中，可获得量测估计值为，从而获得量测估计残差列向量为:
（1—3）
对每一时间断面的残差建立目标函数极值为：
(1—4）
式中，为量测噪声协方差矩阵，在量测噪声为两两独立信号的假设前提下，为对角阵。
根据对不良数据检测是按以下假设检验方法进行：
（1-5）
式中,对应于某一，为检测的门槛值。
根据量测方程的雅可比矩阵和量测噪声协方差矩阵，定义以下量测残差灵敏度矩阵:
（1-6）
定义加权残差为:
（1—7）
对应地,有加权残差灵敏度矩阵为:
（1-8）
加权残差检测逐维对量测量进行假设检验：
（1-9)
式中，为第维量测量的检测门槛值。
式（4—6)、（4—7)、（4—8)和(4—9）组成了不良数据加权残差检测的计算式。
同样地，定义标准化残差为:
（1-10）
式中，.
相应地,标准化残差灵敏度矩阵为:
(1-11）
与加权残差检测法相似,标准残差检测将逐维地对量测量进行假设检验：
（1—12)
式中，为第维量测量的检测门槛值.对于假设的检验我们设立置信度的标准.协方差矩阵中的各元素反映的是量测量之间的变化关系,而有效检测量测数据异常变动的指标应是该量测数据的方差,即
（1-13）
可以选择或进行校验.
3不良数据辨识
在正常量测条件下，目标极值函数的数学期望和方差分别为：
（1-14）
式中，m为量测列向量维数，n为状态列向量维数.
为K阶自由度分布的随机变量，随着自由度的增大,逼近于正态分布。
当量测量中含有不良数据时，目标极值函数的数学期望和方差分别为:
（1—15)
式中，为第i个量测量不良数据加权值。
式（4-15）等号右边由两项组成，一项是正常量测信号的统计特征，另一项为不良数据信息,因此，当量测量中存在不良数据时，极值函数值将增大.考虑到正常量测的极值函数值服从自由度为K的分布，不良数据检测的门槛值由误检概率确定.为克服多个不良数据情况下加权残差辨识法和标准化残差辨识法效率低下的缺点，同时也为了防止估计结果受到不良数据的污染，一种改进方法就是采用非二次准则的估计器，在估计迭代过程中检查每次量测估计残差大小，根据不同的非二次准则调整不同量测量残差的权值,在估计过程中把不良数据排除。
对可疑不良数据的误差矢量进行估计的方法称为不良数据估计辨识法，其实质是对不良数据可疑集中量测量的噪声信号进行估计，可一次性辨识出多个不良数据。量测量的残差用量测误差列矢量表示的形式为：
（1-16）
根据不良数据检测结果,把量测数据划分为可疑量测数据集和正常量测数据集,根据这一划分原则，有:
（1—17）
式中,和分别为s维可疑量测误差矢量和t维正常量测误差矢量，为残差灵敏度矩阵中对应可疑量测误差的维子矩阵,为残差灵敏度矩阵中对应正常量测误差的维子矩阵.
建立目标函数为：
（1—18）
式中，为加权矩阵。
解式（4-17）,可得到可疑量测误差矢量的估计值为:
（1—19）
式(1-19）有解的条件是阶矩阵的逆存在，即，否则可疑量测误差就是不可估的，从而不良数据是不可辨识的。实践中,只要满足以下条件就可认为t维正常量测量保持了对系统状态的可观测性:
（1）；
(2）除参考节点外，所有节点的状态量都必须有量测量互相覆盖。
如果上述估计针对加权残差进行，则式（1-19)变为：
(1-20)
4不良数据检测辨别方法优劣总结
4。1不良数据检测方法总结
加权残差检测法和标准残差检测法相比较于残差极值函数检测法,其优点是非总体型检测，能检测到不良数据出现的具体位置。但其缺点是由于存在残差污染和残差淹没现象,根据加权残差检测法或标准化残差获得的检测结果只能是不良数据的可疑集,真正的不良数据尚需要通过辨识技术从该不良数据可疑集中寻找出来。
4。2不良数据辨识方法总结
加权残差搜索辨识法和标准化残差搜索辨识法的优点在于由大到小逐个剔除相应的量测量,每剔除一个量测量就重新进行一次估计，并根据估计结果重新计算目标极值函数值和残差，直至目标极值函数的检测结果表明量测数据中已经不存在不良数据，单个不良数据和弱相关的多个不良数据的辨识是有效的，很好地将检测的结果进行精确化。其缺点在于可能需要反复进行状态估计计算，在多个不良数据的情况下，搜索辨识法无疑计算效率低。
非二次准则状态估计法通过改变估计过程中估计残差的权值,能有效地突出不良数据，克服多个不良数据情况下加权残差辨识法和标准化残差辨识法效率低下的缺点，同时也为了防止估计结果受到不良数据的污染.但在多不良数据情况下，过多的变权可能导致估计迭代收敛性能下降.
不良数据估计辨识法通过对量测量分块，直接对可疑不良数据集进行量测误差估计,可一次性地辨识出多不良数据，改方法的不足之处是不良数据存在着不可估的可能性。
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