【摘 要】
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电力系统状态估计（State Estimation,SE）是能量管理系统（Energy Management System,EMS）的关键组成部分,然而随着电力系统规模的不断扩大,量测设备的增加,以及各种高级应用的实现,目前工程上仍在采用的集中式状态估计存在较大的数据计算量和存储量以及较高的通信设备成本,并且存在实时性和可靠性较差的问题。因此,对分布式电力系统状态估计的研究具有重要的意义。本文集中
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电力系统状态估计（State Estimation,SE）是能量管理系统（Energy Management System,EMS）的关键组成部分,然而随着电力系统规模的不断扩大,量测设备的增加,以及各种高级应用的实现,目前工程上仍在采用的集中式状态估计存在较大的数据计算量和存储量以及较高的通信设备成本,并且存在实时性和可靠性较差的问题。因此,对分布式电力系统状态估计的研究具有重要的意义。本文集中式电力系统状态估计的算法为基础,选择经典的加权最小二乘（Weighted Least Squares,WLS）法作为算法的依据。首先,本文对状态估计的数学模型和加权最小二乘法的求解过程进行了详细的描述,分析了量测雅可比矩阵和信息矩阵的结构,以及求解过程的可并列性,并对信息矩阵按照节点进行了解耦;其次,根据节点求解的顺序,按照并行求解任务的划分对信息矩阵进行了分块,以此对电力系统进行分区,根据前代回代求解过程确定了子区域间需要共享的信息;然后,采用Zookeeper系统进行共享信息的存储,配置了相应的Zookeeper存储节点,使用Java语言编写了客户端程序;最后,通过实际的电网算例验证了本文方法的正确性和有效性,并对比分析了不同分区方式的状态估计计算结果和效率。
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