加权最小二乘电网状态估计的程序代码

资 源 简 介

加权最小二乘电网状态估计的程序代码

详 情 说 明

加权最小二乘法在电网状态估计中的应用是电力系统分析中的核心技术之一。该方法通过最小化测量残差的加权平方和来估计电网的实时运行状态，能够有效处理测量数据中的噪声和不确定性。

核心实现思路通常包含以下几个关键步骤： 首先是建立电网的节点导纳矩阵，这是描述电网拓扑和参数的基础。然后需要处理来自SCADA系统的原始测量数据，包括节点电压幅值、支路功率等，这些测量值会带有不同的精度权重。

算法核心通过构建雅可比矩阵来线性化非线性测量方程，采用迭代方法逐步逼近最优解。每次迭代都会计算状态变量的修正量，直到满足收敛条件为止。测量数据的权重矩阵通常取为误差协方差矩阵的逆，这使得高精度测量对结果产生更大影响。

实际应用中还需要考虑不良数据检测与辨识机制，以排除故障测量数据对估计结果的干扰。现代电网状态估计系统往往会结合PMU同步相量测量数据，形成混合量测体系，进一步提升估计精度。该算法为电网调度控制提供了可靠的实时运行状态信息，是能量管理系统的重要基础模块。