MATLAB实现基于WLS的电力系统状态估计与不良数据辨识系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用加权最小二乘法(WLS)，基于SCADA实时量测数据实现电网节点电压的精确估计。系统集成不良数据检测与辨识功能，可自动识别并剔除错误量测，提升状态估计结果的可靠性。

详 情 说 明

基于WLS方法的电力系统状态估计与不良数据辨识系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的电力系统状态估计与不良数据辨识系统。系统核心采用加权最小二乘法(WLS)，对SCADA系统采集的实时量测数据进行处理，准确估计电网各节点的电压幅值和相角。系统具备强大的不良数据检测与辨识能力，能够自动识别并剔除错误量测，显著提升状态估计结果的可靠性。支持IEEE标准测试系统数据导入，并提供丰富的可视化分析功能。

功能特性

• 高精度状态估计: 采用WLS算法，综合考虑不同量测设备的精度差异，实现最优估计
• 不良数据处理: 集成χ²检验法和标准化残差检测双重机制，有效辨识并处理不良数据
• 高效计算性能: 应用稀疏矩阵技术和快速解耦方法，大幅提升大规模电网的计算效率
• 标准化数据支持: 兼容IEEE标准测试系统数据格式，便于算法验证和性能测试
• 全面结果分析: 提供详细的估计精度报告、残差分析及多种可视化展示

使用方法

1. 准备输入数据: 配置电网拓扑结构、支路参数、实时量测数据及量测权重矩阵
2. 运行状态估计: 执行主程序，系统将自动完成状态估计计算
3. 查看分析结果: 获取节点电压估计值、不良数据标识列表及精度分析报告
4. 可视化展示: 通过图形界面查看电网潮流分布、电压云图和残差分析图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 至少4GB内存（处理大规模电网时建议8GB以上）
• 支持稀疏矩阵运算的MATLAB环境

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要包括电网数据读取与解析、量测系统配置与权重矩阵生成、加权最小二乘状态估计算法执行、不良数据检测与辨识逻辑判断、估计结果精度评估与分析，以及多种可视化图形的生成与展示功能。该文件实现了从数据输入到结果输出的完整处理链条。