Оценивание состояния электроэнергетических систем при высокой чувствительности моделей к погрешностям исходных данных

• Автор: Ополева, Галина Николаевна
• Шифр специальности: 05.14.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1984
• Место защиты: Иркутск
• Количество страниц: 182 c. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1. НИЖНИЕ ПОГРЕШНОСТЕЙ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ ПРИ РАСЧЕТЕ

РЕЖИМОВ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ

1.1. Обзор результатов исследований влияния точности исходных данных на расчет установившегося режима электроэнергетических систем

1.2. Статическое оценивание состояния ЭЭС.

1.3. Особенности учета влияния погрешностей исходных данных на решение задачи оценивания состояния .

2. АНАЛИЗ ПОГРЕШНОСТЕЙ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ В ЗАДАЧЕ СТАТИЧЕСКОГО ОЦЕНИВАНИЯ СОСТОЯНИЯ

2.1. Основные источники информации, используемые в задаче статического оценивания состояния

2.2. Погрешности измерений параметров режима

2.2.1. Состояние вопроса .

2.2.2. Методические положения анализа суммарной погрешности измерений
2.2.3. Погрешности измерений канала Контрольный замер
2.2.4. Погрешности телеизмерений
2.2.5. Погрешности канала Диспетчерская ведомость .
2.2.6. Сравнительная оценка точности различных каналов поступления информации
2.3. Погрешности параметров схемы замещения
2.4. Погрешности матрицы весовых коэффициентов
Выводы
3. КАЧЕСТВО НАШВДАЕМОСТИ МОДЕЛЕЙ ЭХ .
3.1. Анализ степени влияния погрешностей исходных данных на решение задачи оценивания состояния при полной и неполной наблюдаемости.
3.2. Факторы, влияющие на обусловленность линеаризованной системы уравнений
3.3. Выделение плохо наблвдаемых подсистем по приближенным критериям.
3.4. Влияние ошибок в априорном определении точности измерений на результат оценивания состояния
3.5. Влияние ошибок в параметрах схемы замещения на точность результатов оценившия состояния
3.6. Сравнение точности результатов оценивания состояния при избыточном и неизбыточном соответствующем исходным данным в задаче потокораспределения
составах измерений.
Выводы
4. ОЦЕНИВАНИЕ СОСТОЯНИЯ ЭХ В УСЛОВИЯХ ПЛОХОЙ И НЕПОЛНОЙ НАШЩАЕМОСТИ ПО
4.1. Решение задачи оценивания состояния при неполной наблюдаемости ПО
4.2. Оценка эффективности алгоритма ВОНР.
4.3. Сэквивалентирование как способ надежного оценивания плохо наблюдаемых систем .
Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА


Именно для таких математических моделей в основном и проводились исследования влияния погрешностей исходных данных на точность расчета установившегося режима в работах [4-]. Предлагались различные подходы к решению поставленной задачи. Первый связан с использованием метода статистических испытаний (метода Монте-Карло), который позволяет получить статистические характеристики распределений погрешностей решения при вероятностно-определенной форме задания ошибок исходных данных. Применительно к расчету установившегося режима он был детально разработан в [4] и доведен до программной реализации в [б]. Анализировалось влияние ошибок в узловых мощностях, в фиксированных модулях напряжений, в параметрах схемы замещения для различных схем и разных режимов [5-8]. Другой подход связан с использованием вероятностных методов анализа установившихся режимов [9-], которые позволяют получать аналитические зависимости для характеристик распределений результатов расчета (имеются ввиду математическое ожидание, матрица корреляционных моментов, эксцесс и асимметрия) при вероятностно-определенной форме задания исходных данных. Наиболее разработаны методы, основанные на линеаризации исходных нелинейных уравнений [9—]. Требуемые характеристики получаются в результате линейных преобразований случайного вектора исходных данных. В [, ] для вычисления тех же характеристик используется аппарат нелинейных преобразований случайных функций. Недостаток методов состоит в том,что для получения корреляционных моментов параметров режима требуется обращение матриц большой размерности. Возможность применения методов теории чувствительности рассмотрена в [-]. Впервые аппарат теории чувствительности для анализа точности расчета установившегося режима был использован Л. А.Круммом. Затем появился еще ряд публикаций [-]. Якоби. При этом можно иметь полную информацию о взаимосвязях между параметрами линеаризованной системы, но возникают трудности из-за ограничений по памяти ЭВМ для больших сетей. Еще один подход сводится к исследованию устойчивости решений к ошибкам в исходных данных и основывается на анализе обусловленности системы линеаризованных уравнений. Известно [-Зб], что точность решения линейной системы при заданных возмущениях (погрешностях) в исходной информации: векторе правых частей или матрице коэффициентов, зависит от обусловленности этой системы. Известны также аналитические зависимости, связывающие верхние оценки норм погрешностей решения и погрешностей исходной информации через число обусловленности, определяемое отношением максимального Л max и минимального Л min собственных значений матрицы коэффициентов. Поскольку данный подход будет ниже использован и получит развитие при анализе устойчивости решений задачи ОС, то остановимся на нем несколько более подробно. У У = Ю , эрмитовой и положительно определен-ной, т. У, . Ш > . По оценке (1. I.I). Показано, что обусловленность системы (I. I) сильно зависит от степени неоднородности схемы. В [] для той же системы (I. Y , т. Анализ обусловленности линеаризованных уравнений узловых напряжений (исследуется уже матрица частных производных, или . Якоби) проводится в [], для чего используется тоже весьма простая оценка обусловленности - отношение норм строк или столбцов матрицы [зв]. Следует заметить, что экспериментальных подтверждений зависимостей, иллюстрирующих связь погрешностей решения и исходной ин-формации через число обусловленности матрицы У или матрицы Якоби и показывающих, что неопределенность решения может быть в А раз ($=С0шКУ). Результаты, приведенные в [5-8], убеждают в том, что практически во всех случаях (рассчитывались разные схемы, с разной степенью неоднородности, в разных режимах, включая тяжелые, послеава-рийные и ремонтные, когда COnd(Y) было заведомо большим), неопределенность результата оказывалась соизмеримой с неопределенностью исходной информации. Еще один подход связан с использованием методов планирования эксперимента, которые нашли применение для исследования сравнительно небольших участков схем (2-3 узла) [, ].