论文摘要
电力系统状态估计在能量管理系统中起着重要的作用。为了提高状态估计的整体性能,提出了基于ε-模糊树方法（ε-FT）的电力系统状态估计方法。以福州电网500 kV母线为研究对象,通过网络结构分析,对各量测量进行信息提取和变量选择,将最优的变量子集作为ε-FT的输入变量,建立了各母线电压幅值的ε-FT模型,并与其他方法进行了对比。随后,在量测量中加入不良数据,验证所提状态估计方法的鲁棒性。结果表明,该方法能够有效地抵抗量测量中的不良数据,具有较高的估计精度和较强的鲁棒性,并且能将不良数据限制在局部,减少对整个电网状态估计的影响。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张越,单连飞,余建明,张佳楠,张文广
关键词: 电力系统,状态估计,模糊树方法,变量选择,鲁棒性
来源: 电力系统保护与控制 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司),北京科东电力控制系统有限责任公司,华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
基金: 国网千人计划研究专项资助(5206001600A3)~~
分类号: TM73
页码: 138-144
总页数: 7
文件大小: 464K
下载量: 119