研究目的
针对主动配电网中实时测量不足和分布式光伏系统数量众多的问题，提出一种结合光伏功率预测的状态估计方法。
研究成果
所提出的结合光伏功率预测的状态估计方法能提供精确可靠的伪量测数据，在无需额外测量设备的情况下，提高了系统冗余度，并增强了有源配电网状态估计的准确性以及不良数据的检测与识别能力。
研究不足
该研究聚焦于光伏发电预测及其在状态估计中的应用，但未涉及其他类型的分布式发电或负荷预测。状态估计的准确性和不良数据识别可能随光伏系统渗透率的变化而有所不同。
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利用光伏功率预测提升有源配电网状态估计与不良数据辨识
DOI：10.1016/j.epsr.2019.105974
期刊：Electric Power Systems Research
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
针对有源配电网实时测量数据不足的问题，提出一种基于光伏发电预测的有源配电网状态估计方法。首先采用遗传算法优化的极限学习机进行光伏发电预测；其次运用高斯混合模型对预测误差建模，利用预测误差的加权均值修正光伏发电预测值，并以预测误差的加权方差作为伪测量权重的设定依据；最后综合SCADA系统采集的实时测量数据、预测伪测量数据及虚拟测量数据，采用加权最小二乘算法实现有源配电网状态估计。IEEE 33节点系统仿真表明，该模型能为有源配电网提供准确可靠的伪测量数据，提升系统冗余度，从而在不增加测量装置的情况下进一步提高状态估计精度及不良数据检测辨识能力。
作者：
Gang Cheng，Shaojian Song，Yuzhang Lin，Qingbao Huang，Xiaofeng Lin，Fei Wang
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