電力系統(tǒng)中的不良數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和辨識(shí)方法

班傅廣港摘要：簡(jiǎn)述了電力系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)的檢測(cè)和辨識(shí)的必要性。列舉了目前較為主流的不良數(shù)據(jù)檢測(cè)和辨識(shí)方法，并對(duì)這些方法優(yōu)缺點(diǎn)作出評(píng)價(jià)。在電力系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行中由于量測(cè)量和量測(cè)通道的誤差以及可能受到的干擾會(huì)出現(xiàn)各種測(cè)量誤差。而我們電力系統(tǒng)的量測(cè)數(shù)據(jù)通常可看作有效的量測(cè)數(shù)據(jù)和量測(cè)噪聲的線性組合通常情況下量測(cè)噪聲為白噪聲[1]通過一定的技術(shù)處理如數(shù)字濾波、提高量測(cè)冗余度等一般可消除白噪聲對(duì)電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果的影響。但當(dāng)量測(cè)數(shù)據(jù)中包含不良數(shù)據(jù)時(shí)這些不良數(shù)據(jù)對(duì)電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果的影響是不容忽視的電力系統(tǒng)中的不良數(shù)據(jù)義[2].不良數(shù)據(jù)檢測(cè)與辨識(shí)是電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的重要功能之一，其功能是在獲得狀態(tài)估計(jì)值的基礎(chǔ)上依靠系統(tǒng)提供的多余信息，發(fā)現(xiàn)和排除測(cè)量采樣數(shù)據(jù)中偶然出現(xiàn)的少數(shù)不良數(shù)據(jù)，(1)傳統(tǒng)不良數(shù)據(jù)檢測(cè)法主要有：殘差極值函數(shù)檢測(cè)法、加權(quán)殘差檢測(cè)法或標(biāo)準(zhǔn)殘差檢測(cè)法、測(cè)量量突變檢測(cè)法、測(cè)量量殘差檢測(cè)法等；傳統(tǒng)不良數(shù)據(jù)辨別法主要有：加權(quán)殘差搜索辨識(shí)法、標(biāo)準(zhǔn)化殘差搜索辨識(shí)法，非二次準(zhǔn)則法、不良數(shù)據(jù)估計(jì)辨識(shí)法(2)不良數(shù)據(jù)檢測(cè)新理論方法[2]主要包括：基于數(shù)據(jù)挖掘的模糊數(shù)學(xué)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、分析法、間隙統(tǒng)計(jì)法等。對(duì)于m維電力系統(tǒng)量測(cè)量，可用以下的時(shí)間序列表示[3]：iii(1-1) 向量為：r(t)=z(t)-(t)對(duì)每一時(shí)間斷面的殘差建立目標(biāo)函數(shù)極值為： (1-4)根據(jù)J()對(duì)不良數(shù)據(jù)檢測(cè)是按以下假設(shè)檢驗(yàn)方法進(jìn)行：(H假設(shè)：J()<Y，無(wú)不良數(shù)據(jù)，H屬真J1Jaw對(duì)應(yīng)地，有加權(quán)殘差靈敏度矩陣為：W=I-R-1H(HTR-1H)-1HTR-1w() 加權(quán)殘差檢測(cè)逐維對(duì)量測(cè)量進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)：(1-9)(1-9)iw,i式(4-6)、(4-7)、(4-8)和(4-9)組成了不良數(shù)據(jù)加權(quán)殘差檢測(cè)的計(jì)算式。r=D-1rN應(yīng)地，標(biāo)準(zhǔn)化殘差靈敏度矩陣為：W=D-1WN(1-10)(1-11)與加權(quán)殘差檢測(cè)法相似，標(biāo)準(zhǔn)殘差檢測(cè)將逐維地對(duì)量測(cè)量進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)：H屬真，接受H0H不真，接受H1(1-12)中，Y為第i維量測(cè)量的檢測(cè)門檻值。對(duì)于假設(shè)的檢驗(yàn)我們?cè)O(shè)立置信度的標(biāo)準(zhǔn)。協(xié)方差該量測(cè)數(shù)據(jù)的方差，即ii在正常量測(cè)條件下，目標(biāo)極值函數(shù)的數(shù)學(xué)期望和方差分別為：(E[J()]=Tr[W]=m-n=K(1-13)(1-14)當(dāng)量測(cè)量中含有不良數(shù)據(jù)時(shí)，目標(biāo)極值函數(shù)的數(shù)學(xué)期望和方差分別為：(1-15)(1-15)式中，a為第i個(gè)量測(cè)量不良數(shù)據(jù)加權(quán)值。wi式(4-15)等號(hào)右邊由兩項(xiàng)組成，一項(xiàng)是正常量測(cè)信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征，另一項(xiàng)為不良數(shù)據(jù)量測(cè)誤差列矢量表示的形式為：sstt式中，v和v分別為s維可疑量測(cè)誤差矢量和t維正常量測(cè)誤差矢量，W為殘差靈敏度矩sts陣中對(duì)應(yīng)可疑量測(cè)誤差的m〉s維子矩陣，W為殘差靈敏度矩陣中對(duì)應(yīng)正常量測(cè)誤差的t建立目標(biāo)函數(shù)為：sssssttttt解式(4-17)，可得到可疑量測(cè)誤差矢量的估計(jì)值為：sssssss(2)除參考節(jié)點(diǎn)外，所有節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)量都必須有量測(cè)量互相覆蓋。如果上述估計(jì)針對(duì)加權(quán)殘差進(jìn)行，則式(1-19)變?yōu)椋簉wswswswsw尚需要通過辨識(shí)技術(shù)從該不良數(shù)據(jù)可疑集中尋找出來。加權(quán)殘差搜索辨識(shí)法和標(biāo)準(zhǔn)化殘差搜索辨識(shí)法的優(yōu)點(diǎn)在于由大到小逐個(gè)剔除相應(yīng)的量弱相關(guān)的多個(gè)不良數(shù)據(jù)的辨識(shí)是有效的，很好地將檢測(cè)的結(jié)果進(jìn)行精確化。其缺點(diǎn)在于可能需要反復(fù)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)計(jì)算，在多個(gè)不良數(shù)據(jù)的情況下，搜索辨識(shí)法無(wú)疑計(jì)算效率低。非二次準(zhǔn)則狀態(tài)估計(jì)法通過改變估計(jì)過程中估計(jì)殘差的權(quán)值，能有效地突出不良數(shù)據(jù)，收斂性能下降?？闪紨?shù)據(jù)存在著不可估的可能性。1王艷紅劉承志胡春江溫苾芳電力系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和辨識(shí)方法J電氣開2劉莉翟登輝姜新麗電力系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)檢測(cè)與辨識(shí)方法的現(xiàn)狀與發(fā)展J電力3劉蘭黃彥全李云飛紹明抗差估計(jì)法應(yīng)用于狀態(tài)估計(jì)中不良數(shù)據(jù)的檢測(cè)和辨識(shí)J浙江電力2006(5)：6-84黃彥全肖建李云飛紹明基于量測(cè)數(shù)據(jù)相關(guān)性的電力系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)檢測(cè)和辨識(shí)5張永超黃彥全宋廷珍穆亞東新息圖法電力系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)檢測(cè)與辨識(shí)J四川6張海波李林川電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的混合不良數(shù)據(jù)檢測(cè)方法J電網(wǎng)技術(shù)，8李碧君薛禹勝顧錦汶韓禎祥基于快速分解正交變換狀態(tài)估計(jì)算法的壞數(shù)據(jù)檢9葉學(xué)勇吳軍基楊偉張俊芳基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)