发明名称：一种电力系统预测辅助状态估计方法及系统

申请号：CN202010386707.6

申请日：2020.05.09

公开（公告）号：CN111563626A

公开（公告）日：2020.08.21

IPC分类号：G06Q10/04；G06Q50/06

申请（专利权）人：山东大学；

发明人：金朝阳；丁磊；王晨；

摘要：本发明提供了一种电力系统预测辅助状态估计方法及系统，包括构建电力系统进行状态预测的动态模型；利用非线性卡尔曼滤波器进行动态模型的状态估计量计算；基于计数新息的数量判断异常是否发生，进行异常检测，区分多个坏数据引起的异常和不均匀地影响所有新息突然的负荷变化；根据检测到的异常类型，使用最大新息方法识别坏数据，识别突然负荷变化节点，识别故障后切除的节点；如果识别了任何坏数据，删除坏数据并返回到至异常检测步骤，如果识别到任何突然的负荷变化，则拒绝预测并执行静态估计；如果任何分支被识别为断线，则拒绝预测，更新拓扑并执行静态估计。本发明能够在不同的电力系统运行情况下，能够准确地检测、识别三种异常类型，并识别异常的位置。