一种反余切导数型抗差状态估计方法

    公开(公告)号:CN107516164A

    公开(公告)日:2017-12-26

    申请号:CN201710684229.5

    申请日:2017-08-11

    发明人: 陈艳波 刘进 葛婷

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    CPC分类号: G06Q10/0639 G06Q50/06

    摘要: 本发明提出一种反余切导数型抗差状态估计方法,包括步骤:提供反余切导数型抗差状态估计基本模型;以及利用原-对偶内点算法,对所述反余切导数型抗差状态估计求解。算例分析表明,本发明具有很强的抗差性和很高的计算效率,具有良好的工程应用前景,可有效抑制包括一致性不良数据在内的多个不良数据,显示了良好的抗差性,并具有很高的计算效率,非常适宜于实际工程应用。

    一种多项式型抗差状态估计方法

    公开(公告)号:CN107482623A

    公开(公告)日:2017-12-15

    申请号:CN201710672135.6

    申请日:2017-08-08

    发明人: 陈艳波 葛婷 刘进

    IPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本发明提出一种多项式型抗差状态估计方法,包括以下步骤:提供多项式型抗差状态估计模型;以及利用原-对偶内点算法,对所述多项式型抗差状态估计求解。所述方法在估计过程中可有效抑制包括一致性不良数据在内的多个不良数据,显示良好的抗差性,并具有很高的计算效率,非常适宜于实际工程应用。

    一种最大绝对值反比抗差状态估计方法

    公开(公告)号:CN107317330A

    公开(公告)日:2017-11-03

    申请号:CN201710578589.7

    申请日:2017-07-14

    IPC分类号: H02J3/00

    摘要: 本发明提出一种最大绝对值反比抗差状态估计方法,包括以下步骤:A.提供最大绝对值反比抗差状态估计基本模型;B.对所述最大绝对值反比抗差状态估计基本模型引进辅助变量,变换得到最大绝对值反比抗差状态估计等价模型;C.利用原-对偶内点算法,对所述最大绝对值反比抗差状态估计等价模型求解。算例分析表明,本发明方法在估计过程中可有效抑制包括一致性不良数据在内的多个不良数据,显示了良好的抗差性,并具有很高的计算效率,非常适宜于实际工程应用。

    电力系统噪声自适应抗差状态估计方法

    公开(公告)号:CN103632050B

    公开(公告)日:2017-01-11

    申请号:CN201310594031.X

    申请日:2013-11-22

    IPC分类号: G06F19/00

    摘要: 本发明提出一种电力系统噪声自适应抗差状态估计方法,包括以下步骤:S1,获取L个量测断面,其中,L为正整数;S2,对每个量测断面进行量测误差估计以获取误差矢量;以及S3,基于L个量测断面估计得到的误差矢量,运用统计学习方法估计得到广义高斯密度模型GGD的参数,以获取量测噪声的分布类型,并根据噪声分布类型选择对应的最优抗差状态估计模型。本发明的噪声自适应抗差状态估计方法,能够通过统计学习获取噪声的分布规律,并将其与抗差状态估计方法进行在线匹配,从而可实现对各种噪声类型的自适应,即在任何噪声分布类型下,均可以得到更接近于状态变量真值的最优估计结果。

    一种消除杠杆点的最优变换方法

    公开(公告)号:CN105303269A

    公开(公告)日:2016-02-03

    申请号:CN201510849958.2

    申请日:2015-11-27

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06

    摘要: 本发明属于电力系统自动化调度技术领域,尤其涉及一种消除杠杆点的最优变换方法,包括:通过对电力系统参数量测所建立的量测方程来求取电力系统状态估计的雅可比矩阵H;将出线度大于3的节点设为杠杆点,若某节点存在节点注入功率量测,则将雅可比矩阵H中所对应的该节点的列标记成需要旋转的列;求得需要旋转的列所对应的最优旋转矩阵,并将这些矩阵相乘获得雅可比矩阵的最优旋转矩阵Q;通过求取优化问题得到最优伸缩矩阵S,对雅可比矩阵进行最优变换得到最优雅可比矩阵H′=SHQ。本发明可有效消除杠杆点,从而使得随后的状态估计计算可以有效抑制杠杆点不良数据,具有良好的工程应用前景。

    结构风险最小化的加权最小二乘电力系统状态估计方法

    公开(公告)号:CN103593565A

    公开(公告)日:2014-02-19

    申请号:CN201310567014.7

    申请日:2013-11-14

    IPC分类号: G06F19/00

    摘要: 本发明公开了一种基于结构风险最小化的加权最小二乘电力系统状态估计方法,该方法针对电力系统状态估计的量测数目有限的特点,从统计学习理论出发,提出基于结构风险最小化的加权最小二乘估计模型,可在最小化残差的范数的同时最小化状态变量的置信区间;并给出了该方法的详细求解过程。该方法符合统计学习理论中的结构风险最小化思想,在有限量测条件下可得到更接近于状态变量真值的估计结果,具有良好的工程应用前景。

    一种考虑改进循环寿命的降低储能设备运行损耗的方法

    公开(公告)号:CN118659340A

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202410527457.1

    申请日:2024-04-29

    摘要: 本发明公开了属于储能技术领域的一种考虑改进循环寿命的降低储能设备运行损耗的方法。具体为:引入功率交互成本,建立储能循环寿命线性化计算模型;建立第一储能循环寿命模型和第二储能循环寿命模型;提供第一储能循环寿命模型的单次储能循环成本、放电深度分段点、放电深度分段点的等效循环次数;按报量报价的方式运行,对第二储能循环寿命模型申报多段放电累计电量上限和单位电能量成本;以系统运行费用最小为目标建立优化模型,验证第一储能循环寿命模型与第二储能循环寿命模型并求解,确定不同模型下储能设备运行过程中的功率损耗、真实功率损耗以及计算误差。本发明能够得到精度较高的循环寿命成本,可有效降低储能设备运行的功率损耗。