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一种适应于配电网的交叉逼近状态估计方法汇报人：2024-01-24

目录CONTENTS引言配电网状态估计基本原理交叉逼近状态估计方法数学模型与算法设计基于实际数据的仿真实验与结果分析交叉逼近状态估计方法在配电网中应用案例研究结论与展望

01引言

配电网作为电力系统的重要组成部分，其运行状态直接影响供电质量和系统安全。传统的状态估计方法在处理配电网大规模、复杂性和不确定性方面存在局限性。交叉逼近状态估计方法能够充分利用配电网的分布式特性和实时测量数据，提高状态估计的准确性和效率。研究背景和意义

随着智能电网和分布式能源的发展，配电网状态估计面临更多挑战和机遇。未来发展趋势包括：考虑分布式能源接入、提高算法实时性、增强系统鲁棒性和自适应性等。国内外在配电网状态估计方面已开展大量研究，包括最小二乘法、加权最小二乘法、卡尔曼滤波等方法。国内外研究现状及发展趋势

123提出一种适应于配电网的交叉逼近状态估计方法，该方法结合了分布式计算和实时测量数据的优势。通过理论分析和仿真实验验证了所提方法的有效性和优越性，结果表明该方法能够提高状态估计的准确性和效率。针对实际配电网系统，实现了所提方法的工程应用，为配电网的安全稳定运行提供了有力支持。本文主要工作和贡献

02配电网状态估计基本原理

状态估计定义作用与意义状态估计概念及作用状态估计能够提高电网运行的安全性和经济性，为调度员提供准确、全面的电网信息，是智能电网建设的关键技术之一。状态估计是电力系统分析中的重要环节，通过测量数据和系统模型，对电网的运行状态进行实时或准实时的评估和预测。

传统状态估计方法及其局限性传统方法传统的状态估计方法主要包括加权最小二乘法和卡尔曼滤波法等，这些方法在一定程度上能够满足电网状态估计的需求。局限性然而，随着配电网规模的扩大和复杂性的增加，传统方法在处理非线性、非高斯噪声等问题时存在较大的局限性，难以适应现代配电网的需求。

方法提出精度高实时性好可扩展性强适应性强优势分析针对传统方法的局限性，本文提出了一种适应于配电网的交叉逼近状态估计方法。该方法结合了交叉验证和逼近理论的思想，通过迭代优化算法对电网状态进行准确估计。交叉逼近状态估计方法具有以下优势能够处理非线性、非高斯噪声等问题，适应现代配电网的复杂环境。通过交叉验证和逼近理论的结合，提高了状态估计的精度和稳定性。采用迭代优化算法，能够快速收敛并得到实时状态估计结果。该方法可方便地扩展到大规模配电网的状态估计中，具有良好的应用前景。交叉逼近状态估计方法提出与优势

03交叉逼近状态估计方法数学模型与算法设计

确定目标函数以量测残差最小化为目标，构建目标函数，同时考虑不等式约束条件，如节点电压幅值上下限等。求解思路采用迭代计算的方式，通过不断更新状态变量的估计值，使得目标函数逐渐逼近最小值，从而获得配电网的状态估计结果。建立配电网状态估计的数学模型基于配电网的拓扑结构和量测数据，构建以节点电压幅值和相角为状态变量的数学模型。数学模型建立与求解思路

设计交叉逼近算法基于配电网状态估计的数学模型，设计一种交叉逼近算法，该算法通过交替更新状态变量和拉格朗日乘子，实现目标函数的最小化。实现过程首先初始化状态变量和拉格朗日乘子，然后按照交叉逼近算法的迭代步骤进行迭代计算，直到满足收敛条件为止。在每次迭代中，需要根据当前的状态变量和拉格朗日乘子计算目标函数的梯度信息，并更新状态变量和拉格朗日乘子。算法优化为了提高算法的收敛速度和精度，可以采用一些优化措施，如引入步长因子、采用牛顿法等。交叉逼近算法设计及实现过程

收敛性分析通过数学推导和仿真实验验证交叉逼近算法的收敛性。可以证明，在合理的参数设置和迭代步骤下，该算法能够收敛到目标函数的最小值点。稳定性分析分析交叉逼近算法在配电网状态估计中的稳定性。由于配电网中存在各种不确定因素和干扰，因此需要验证算法在不同场景下的稳定性和鲁棒性。可以通过仿真实验和实际数据测试来评估算法的稳定性表现。算法收敛性与稳定性分析

04基于实际数据的仿真实验与结果分析

实验数据来源及预处理采用某地区实际配电网的运行数据，包括电压、电流、有功功率、无功功率等实时测量值。数据来源对原始数据进行清洗、去噪和归一化处理，消除异常值和量纲差异对实验结果的影响。数据预处理

仿真环境搭建基于MATLAB/Simulink平台搭建配电网仿真模型，实现配电网的动态模拟和状态估计。交叉逼近算法实现在仿真模型中实现交叉逼近状态估计方法，通过迭代计算不断更新状态变量的估计值。对照组设置设置基于传统状态估计方法的对照组，以便与交叉逼近状态估计方法进行性能比较。仿真实验设计与实现过程计精度比较收敛速度比较实时性能比较鲁棒性比较实验结果对比分析通过比较交叉逼近状态估计方法和传统状态估计方法的估计误差，发现交