摘要：本文首先介绍了状态估计的概念以及存在的必要性，然后从状态估计的角度分析比较了输、配电网各自的运行特点，从而引出了状态估计在输、配网中应用算法（模型）的不同，最后分析了状态估计的发展方向。
关键词：输配电网 状态估计 分析展望
0 引言
电力系统状态估计作为一种高级应用软件，其算法模型源于电力系统潮流计算模型，在整个能量管理系统中起着非常重要的作用。因此，从某种意义上来说是“实时潮流计算”，主要任务是用数据来建立各种高级应用软件所需的数据库，为系统提供完整的系统运行状态的信息。
状态估计所需的各种运行数据是由SCADA系统采集并整理后送到调度中心的，在此过程中，由于数据采集装置以及数据传输环节、网络拓扑结构等的误差都会使数据存在不同程度的不可靠性。此外还要考虑到量测系统中量测装置的配置问题（如数量或种类上的限制），这些都会使系统得到的往往不是完整的、可靠的量测数据。针对以上问题，除了可以提高和改善SCADA系统和传输过程外，还可以采用一些科学的方法来提高所需量测数据可靠性和完整性。电力系统状态估计就是在这个基础上提出和发展起来的[1]。电力系统状态估计是在量测数据存在误差的情况下，通过建立科学严谨的数学模型来获得可靠的电力系统状态变量。这样就必须要有一个前提，即量测量要有一定的数据冗余。只有这样，才能通过状态估计算法将含有不可靠数据的量测信息转化为可靠性高的状态信息数据。
1 输电网与配电网的运行特点
电力系统是由发电、变电、输电、配电和用电等环节组成的电能生产与消费系统[2]。电力系统状态估计主要应用于输电和配电环节。
1.1 输变电系统 输变电系统是电力系统的重要组成部分，包括变电站和输电线路。发电厂生产的电能，经输电系统供给配电系统和用户。输电系统的主要设备按其功能和输变电流程通过电气主接线连接而成[2]。在进行状态估计前，首先要进行电力系统实时结线分析，自动划分发电厂、变电站的计算用节点数，实时处理开关信息的变化，形成新的网络接线，然后进行网络接线分析将节点系统划分为若干个子系统，给状态估计程序提供新结线方式下的信息和数据，随之分配量测量和注入量等数据。然后进行量测系统分析，内容包括检查量测量的状态，按子系统划分量测量，确定各子系统的可观测性。若子系统满足可观测性，则可进行状态估计。
1.2 配电系统 配电系统是处于电力系统末端，向用户分配电能和供给电能的重要环节，它把发电系统或输变电系统与用户设备连接起来，包括整个配电网及其设备，主要包括配电变电站、高低压配电线路及接户线在内的几大部分[2]。对输电网状态估计的研究，配电网作为电力网中直接与用户相连的网络，作为对已有状态估计改进的基础，首先要辨清输电网与配电网不同之处，与输电网相比在网络结构等方面有其自身的特点[3]：
1.2.1 电压等级：配电网电压等级比输电网电压等级低，城区配电网母线上电压幅值一般为10KV，传输功率相对不大，由于供电半径较短，沿线电压相角变化非常小。
1.2.2 网络结构：配电网一般呈辐射状，分支多而复杂，输电网一般为网状连接；正常运行时，配电网通常可以分解为多个唯一电源点供电的辐射状网络。在处理故障或平衡三相负载功率时，配电网又会出现“弱环”、“多电源”等情况，因而为了简化结构，一般以馈线为单元研究配电网络。
1.2.3 负荷因素：配电网深入到城市中心和居民密集点，因此配电网的节点特别多；由于经济和地理原因，只有部分重要的开关、变压器上有量测数据，无法像输电网那样安装大量的量测装置。
1.2.4 线路参数：支路较短，电压较低，线路的充电电容可以忽略；电阻值比输电线路大，电抗值较输电线路小，在潮流计算和系统建模时不能像输电网那样忽略电阻值，从而使得配电线路具有较大的R/X值。
由上可以看出，配电网不同于输电网，使得传统的输电网状态估计在配电网中效果不佳，不具有支路阻抗比大、分支多而复杂、量测量严重不足的特性，需要研究高效的适合配电网的状态估计算法，不能简单的照搬输电系统状态估计的研究应用成果。
2 输、配电网状态估计模型设计
要求根据实际电网的运行特点（如量测系统完备性的不同、拓扑结构稀疏程度的不同、运行上下限的不同等）来设计相应的目标函数及状态估计模型，达到获取更高可靠性的系统状态信息的目的。状态估计算法的数学模型直接关系到状态估计结果的准确性与可靠性。以下将以加权最小二乘法（WLS）为例简要介绍输、配电网状态估计算法的设计思路及模型。
2.1 输电网状态估计模型设计 状态估计早在二、三十年前就已经成功应用在输电网的状态获取中。由于输电网拥有高数据冗余度，因此状态估计可以剔除在量测系统中产生的误差，使之最终获得的数据更加接近真实水平。
但根据电力系统的特点，即状态估计主要处理对象是某一时间断面上的高维（网络）问题，而且对量测误差的统计知识又不够清楚，因此目前很多电力系统实际采用的状态估计算法是最小二乘法[5]。该算法的基本思想是在量测值满足理想正态分布的假设下，以残差平方和为目标函数，努力找到某个系统状态量x，使其目标函数最小。而且，可根据量测系统中量测项可靠性的不同赋予不同的权值，此时目标函数变为加权残差平方和，状态估计算法变为加权最小二乘法（WLS）。但是，在实际运行中，真实系统状态需满足运行上下限约束，此时可添加相应的约束函数。此时，输电网的状态估计问题就变成了含有约束条件的最优化问题。
2.2 配电网状态估计模型设计 配电网的结构和规模比输电网大和复杂的多，呈辐射状，开环或弱环运行，线路的R/X大，存在大量的PQ节点。因此，对于状态估计在配电网中的应用，存在像拓扑结构过大、三相不平衡等区别于输电网的挑战，使得传统潮流计算如牛顿-拉夫逊算法计算速度慢，不易收敛，导致网络的雅克比矩阵的条件数增大，呈现不同程度的病态特征。然而，相对于输电网而言，在输电网层面上的实时量测十分缺乏，使得状态估计算法的冗余度不足而无法进行，成为在配电网应用状态估计技术的最大挑战。
在考虑性价比的前提下，提出了通过补充伪测量来实现配电网的状态估计。利用在历史负荷数据的基础上建立起来的负荷模型如高斯混合模型法来估计负荷量测量即伪测量[4]。由于它们是通过历史数据推断总结出来的，可能无法与实际情况匹配，但提供了一个大概的置信范围，区别于实际测量的电气量，同时也提高了状态估计的数据冗余度，在输电网中应用最多的WLS算法同样可以用于配电网状态估计。
WLS算法在实际的使用中有一定的局限性。由于两者拓扑结构的不同，配电网相对于输电网有更多的“0节点”。所谓“0节点”，指的是在电网中，它们既不是发电设备，也不是用电负荷的节点。对于0节点的测量，均可以认定为是0，其标准差也是0，称这些可以直接认定的值为虚拟量测量，用以区分从测量仪器测量出来的值。然而在加权矩阵中，0节点的注入功率测量的权重则是无限大，因此会使算法无法进行[4]。为了解决这一问题，可将这些0功率注入测量当成状态估计算法约束的形式加入“标准方程”。此时，通过负荷预测模型补充伪测量和利用0节点作为约束条件便可将配电网的状态估计问题转化为含有约束条件的最优化问题。
3 发展方向
随着电力系统规模的不断扩大，状态估计的研究也从未终止过，我认为状态估计在以下几个方面有重要的研究价值：①由于我国电网实际的数据采集能力无法实现对电网的动态监控，因此如何配置PMU量测装置使电网数据采集效果最好，从而提高状态估计的可靠性与准确度，是目前面临的实际问题。②新理论应用于配电网实用化的可行性研究和状态估计得理论探讨。③多种类型和类坏数据的特征抽取等问题，多个相关坏数据的检测和辨识问题，为正确检测和辨识坏数据奠定基础。④在大规模系统，数据采集量信息很大，缩短状态估计的执行周期，需要开发计算速度快和数值稳定性好的算法。
参考文献：
[1]熊信银，唐巍.电气工程概论[M].北京：中国电力出版社，2008.
[2]高珂，电力系统状态估计方法的研究与实现，硕士学位论文，华北电力大学，2010.
[3]刘健，毕鹏翔，董海鹏.复杂配电网简化分析与优化.中国电力出版社，2002.
[4]孔维聪，配电网状态估计方法及实验研究，硕士学位论文，华南理工大学，2011.
[5]于尔铿.电力系统状态估计[M].北京：水利电力出版社，1985.
