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摘要：电力系统支路数学模型的建立对于提高电力系统分析的精确性和控制的有效性各方面都具有极为重要的意义。本文首先指出了电力系统支路参数辨识的选题背景和意义。其次，文章讨论了各种输电线路支路参数辨识的方法。文章接着研究了一种基于型等值的线路支路参数的辨识方法并进行了分析。
关键词：系统辨识；状态估计；增广状态估计；残差灵敏度；遗传算法
1选题背景和意义
在电力系统输电线路相关的计算和分析中，由于线路的参数难以实时测量，所以经常以经验值或者设计值来替代，而由于实际运行情况与设计运行的情况之间的差异，导致参数的设计值与工程运行值之间存在着明显的误差。新时期而言，电力系统的分析人员更加地知道电力系统实时的参数的精确性的重要性，他们极少再使用电力系统的简单模型，大多都使用高度精确的高阶复杂的模型。所以，支路参数错误就可能造成能量管理系统的电力系统实时控制和系统安全[1]。而参数辨识具有极大的应用价值以及极其广泛的应用领域，特别是在电力系统方面的应用[2]，很多研究成果已投入了实际工程，而且其结果非常令人满意。
2支路参数辨识综述
电力系统支路参数误差关键是说能量管理系统数据库内的输电线路的各个参数值和现场事实上的元件的误差非常大，没有办法等效为现实实时系统运行的参数值。从现在来看，非常普遍的经典支路参数估计的方法主要包括增广状态估计法和残差灵敏度分析法。
2.1增广状态估计法
增广状态估计法就是从一般的参数估计出发，把需要估计的电力系统输电线路支路参数看成状态变量，并把它增广至初始的线路节点状态向量之内，一起来参数状态估计[3]。当测量量所得的数目不改变的时候，我们将需要求取的线路支路参数增广至状态变量里面，如此一定会减小测量量的复杂程度，从而将会影响到支路参数估计的准确性。为了处理上述所示的难题，可以利用较多的时刻断面的信息数据来对量测的冗余度进行增加，从而利用广泛的时刻断面进行测量除了可以进行提高量测冗余度进而增加估计的正确性.
2.2残差灵敏度分析法
残差灵敏度分析法的意思就是当一般的支路状态估计算法算完以后，完全的利用测量残差之内的数据，使用线性的灵敏度模型进行显示测量误差和参数误差相互之间的联系，从而达到了参数估计[4]。详细的说明了一种把残差灵敏度分析法利用到了输电线路参数估计的新方法。该方法也就是第一步求取出了支路的功率潮流等的误差量，之后使用潮流误差量以及状态量的无偏估计求取出了参数的误差，由此也完成对线路的支路参数的辨识估计。
2.3基于遗传算法（GA）的输电线路支路参数辨识
遗传算法在线路支路参数辨识估计中的步骤主要为当已经求取出了系统的网络结构、系统的参数值以及系统的测量量之后，系统的测量的残差r可以用下式来表示：
式中：表示为系统的测量向量；表示为节点状态向量；表示线路支路参数向量。
习惯上我们把和写成了，把它叫做增广状态向量。
3基于型等值的线路支路参数辨识方法
3.1电力线路的数学模型
电力系统的输电线路在正常运行的情况之下三相参数是对称的，因而我们可以仅仅使用三相中的某一相来做出它的等效网络。如若线路每一相的单位长度线路可以用电阻、电抗、电导和电纳共4个参数来表示，而且假设它们是沿输电线路是分布均匀的，如若把一条长度为的输电线路分成无数多的小段，那么任何一个小段上任何一相导线的电阻和电抗串联，任何一相导线与中性线之间并联着电导和电纳，一条线路可以认为是通过无数个小段串联组成的，然而输电线路的长度往往长达数千米乃至数百米，用分布参数表示的等效电路十分繁琐，300km以下可以使用集中参数来计算，只有当输电线路的长度超过了300km的情况下，才必须要考虑分布参数的影响。
3.2算例分析
为了校验3.1中算法的准确性，本节利用mutisim以及MATLAB来进行仿真计算。
改变首端的电压，在不同的条件下，测量支路1和支路4在不同电压的情况下的各项有功、无功功率以及电压值，分别记为，，；，，。该实验一共测量了5组数据，测量结果见表3.1所示。
由表3.2可以看出，所得的均值即为参数辨识的结果，本章的线路参数辨识能够快速准确地对线路进行估计，所需时间段，过程简单易懂。但是对所得的四组数据进行比较，可以看出相互之间差异偏大，也就是说，本章所提出的方法的精确对还有待于提升。
4结论
电力系统支路参数辨识近几十年以来迅猛的发展，不仅拥有传统的基于最小二乘法、基于极大似然估计法的系统辨识的方法，而且随着神经网络、遗传算法等学科的飞速发展，又形成了很多的新型的参数辨识方法，已经构成了当代电力系统能量管理系统（EMS）不可或缺的一部分，推动了电力系统的市场化应用。
电力系统的参数辨识的未来发展不仅仅需要将各种经典辨识法和新型辨识方法成功的应用于各种电力系统的辨识之中，而且应该进一步的改进已有的传统系统辨识方法，并丰富新型辨识方法使之和传统的系统辨识方法完美的结合在一起，使电力系统辨识朝着综合学科化发展。同时应当将许多的新型发展的学科和电力系统的参数辨识结合起来，不断推动电力系统辨识的进步和发展。
参考文献：
[1]何烨，柴京慧，卫志农，等.基于量测残差的改进参数估计[J].电力系统自动化，2007,31（4）：33~36.
[2]王琳，马平.系统辨识方法综述[J].电力情报，2001，（4）：63~64.
[3]CastilloM.R.LondonJr.J.B.A，etc.Anapproachtopowersystembranchparameterestimation[C]，IEEEElectr.PowerEnergyConf.-EnergyInnov.，2008：1~5.
[4]李茶玲，孙德保.遗传算法在系统辨识中的应用[J].华中理工大学学报，1998，26（7）：57~58.