基于加权平均插值和容积卡尔曼滤波的配电网预测辅助状态估计

柴林杰,蔡亦浓，高铭，郝运，陈继开,李江

(1.国网河北省电力有限公司经济技术研究院，石家庄市 050021；2.东北电力大学电气工程学院, 吉林省吉林市 132012)

0 引 言

配电网状态估计是通过冗余量测信息实现状态的预测和估计，是配电网分析和其他高级应用的基础[1]。远程终端(remote terminal unit, RTU)设备作为配电监控与数据采集系统的核心设备，采集数据主要包括电流有效值、有功功率、无功功率、功率因数等稳态参数，已广泛应用于调度自动化系统[2]。近年来，微型同步相量测量单元(micro synchronous phasor measurement unit，μPMU)已被开发出来，能够实时采集电压和电流相量，可实现广域保护，未来有望在配电网中大规模配置[3]。μPMU与RTU采集的数据虽然应用场景不同，应用系统相互独立，各有优点，但也存在联系。将μPMU与RTU数据深度融合，可显著增加配电网观测性，可为开发配电网高级应用软件提供支撑。与输电网不同，配电网的状态更加复杂多变，具有支路多、线路短、电压波动小等特点[4-5]，其状态也更多依赖电流的量测信息[6]。

预测辅助状态估计(forecasting aided state estimation，FASE)，是在准稳态工作条件时，反映发电机和其他控制器缓慢变化的状态估计[7]。FASE具有状态估计和预测功能，具有更强的数值稳定性[8]。为了解决配电网节点多、维数高的问题[9],文献[10]应用解耦技术将功率型量测数据转化为电流相量进行状态估计。由于功率型量测构成非线性量测方程，具有迭代过程复杂、误差大等问题。文献[11]将支路电流的幅值和相角作为变量进行状态估计。文献[12]提出了一种快速解耦的配电网电流估计方法，该方法可减小雅可比矩阵计算次数，减小计算量，但误差仍然较大。……