Обнаружение некорректных данных при управлении интеллектуальной энергосистемой методами динамического оценивания состояния

Анна Михайловна Глазунова, Ирина Николаевна Колосок, Евгений Сергеевич Съемщиков

Аннотация


Обнаружение плохих данных в исходной информации о состоянии электроэнергетической сис­темы является одной из наиболее актуальных проблем при решении задачи оценивания состояния. Представлен метод обнаружения плохих данных, который основан на анализе ретроспективной и прогнозной информации о параметрах режима. Под ретроспективной информацией понимаются значения измерений и оценок, взятых из предыдущего среза. Прогнозная информация получается в результате динамического оценивания состояния, базирующегося на расширенном фильтре Калма- на. Предложенный метод показывает удовлетворительные результаты при проверке измерений в случае с низкой информационной избыточностью.

Ключевые слова


энергосистема; режим; управление; информация о параметрах; оце­нивание состояния

Полный текст:

PDF

Литература


Гамм А.З. Статистические методы оценивания состояния электроэнергетических систем: — М.: Наука, 1976, 220 с.

Методы решения задач реального времени в электро­энергетике. — Новосибирск, Наука, 1991, 293 с.

Do Coutto Filho M.B., Stacchini de Souza J.C., Freund R.S. Forecasting-aided state estimation. Part 1: Implementation. — IEEE Trans. Power Syst., 2009, vol. 24, No. 4, рр. 1667—1676.

Гамм А.З., Колосок И.Н. Обнаружение грубых ошибок телеизмерений в электроэнергетических системах. — Новоси­бирск: Наука, 2000, 152 с.

Бартоломей П.И., Бегалова Е.Н. Разработка методов и ал­горитмов обнаружения плохих данных и повышения качества телеметрии в задачах управления энергосистемами. — Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики (Казань), 2008, № 11 — 12/1, с. 40—49.

Wilkosz K. Verification of the measurements of voltage magnitudes in electric power system. — Second Int. Symp. on Security Power System Operation (Wroclaw), 1981, Paper E8, рр. 147—155.

Clements K.A., Krumpholz G.R., Davis P.W. Power System State Estimation with Measurement Deficiency: An Observability/Measurement Placement Algorithm. — IEEE Trans. on Power Systems, July 1983, vol. PAS-102, No. 7, pp. 2012—2020.

Гамм А.З., Гришин Ю.А., Колосок И.Н. Методы решения задачи оценивания состояния электроэнергетической системы. — Вопросы оценивания и идентификации в энергетических системах (Иркутск), 1974, c. 149—163.

Гамм А.З., Глазунова А.М., Гришин Ю.А., Колосок И. Н., Коркина Е.С. Развитие алгоритмов оценивания состояния элек­троэнергетической системы. — Электричество, 2009, № 6, c. 2—10.

Do Coutto Filho M.B., Stacchini de Souza J.C., Freund R.S. Forecasting-aided state estimation. Part 2: Implementation. — IEEE Trans. Power Syst., 2009, vol. 24, No 4. pp. 1667—1677.

Yun Yang, Wei Hu, Yong Min. Projected unscented Kalman filter for dynamic state estimation and bad data detection in power system. — 12th IET Intern. Conf. on «Developments in Power System Protection» (DPSP 2014), Copenhagen (Denddark), March 31—April l3, 2014, pp. 1—6.

Pignati M., Zanni L., Sarri S., Cherkaoui R., Le Boudec L-Y., Paolone M. A pre-estimation filtering process of bad data for linear power systems state estimation using PMUs. — Proc. of the 18th Power Systems Computation Conf., Wroclaw (Poland), August 18-22, 2014, #94.

Murat Gol, Ali Abur. A modified chi-squares test for improved bad data detection — Proc. of the Intern. Conf. «PowerTech’2015», Eindhoven (Holland), 27 June—3 July. USB #448510.

Неуймин В.Г., Александров А.С., Максименко Д.М. Ве­рификация модели обвязки схемы и идентификация грубых ошибок данных телеметрии в ПК «RastrWin3». — Труды VI Ме­ждународной научно-технической конф. «Электроэнергетика глазами молодежи». Иваново, 9—13 ноября 2015, с. 526—529.

Бартоломей П.И., Бегалова Е.Н. Разработка подсистемы динамической фильтрации телеизмерений для оценивания со­стояния и работы противоаварийной автоматики. — Сб. трудов Всеросс. научно-техн. конф. «Энергосистема: управление, каче­ство, безопасность». Екатеринбург, УГТУ, 2001, с. 95—98.

Колосок И.Н., Глазунова А.М. Достоверизация критиче­ских измерений с помощью ИНС. — Сб. трудов Всеросс. нуч- но-техн. конф. «Энергосистема: управление, качество, безопас­ность». Екатеринбург, УГТУ, 2001, с. 122—126.

Hadis Karimipour, Venkata Dinavahi. Extended Kalman filer—based parallel dynamic state estimation. — IEEE transactions on smart grid, May 2015, vol. 6, №э. 3, рр. 1539—1549.

Гамм А.З., Глазунова А.М., Гришин Ю.А., Курбацкий В.Г., Сидоров Д.В., Спиряев В.А., Томин Н.В. Методы прогно­зирования параметров режима электроэнергетических систем для целей мониторинга и управления. — Электричество, 2011, № 5, с. 17—26.

Брамер К., Зиффлинг Г. Фильтр Калмана—Бьюси. — М.: Наука, 1982, 198 с.

Amit Jain, Shivakumar N.R. Impact of PMU in dynamic state estimation of power systems. — Trans. of Power Symposium, 2008, NAPS 08.40th North American.

ГОСТ Р 50779.10—2000. Статистические методы. Веро­ятность и основы статистики. Термины и определения. — М.: Госстандарт России, 2000, 26 c.

Съёмщиков Е.С., Глазунова А.М. Построение модели функционирования электроэнергетической системы. — Науч­ные труды V Международной молодежной научно-технической конф. «Электроэнергетика глазами молодежи». — Томск, 10—14 ноября 2014, т. 1, с. 116—120.




DOI: http://dx.doi.org/10.24160/0013-5380-2017-2-18-27

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


Bookmark and Share