船舶在运行过程中,易因设备老化、操作失误或其他突发事件影响造成电力系统通信系统损伤,导致电力系统关键数据缺失,影响系统的正常运行和安全态势的准确感知。针对现有电力系统缺失数据恢复算法速度较慢且还原精度较低的问题,提出一种...船舶在运行过程中,易因设备老化、操作失误或其他突发事件影响造成电力系统通信系统损伤,导致电力系统关键数据缺失,影响系统的正常运行和安全态势的准确感知。针对现有电力系统缺失数据恢复算法速度较慢且还原精度较低的问题,提出一种基于少量量测信息的超分辨率量测生成方法。根据电力系统量测配置分布空间分布不均且量测精度不同的特点构建电力系统空间稀疏量测状态方程,结合图傅里叶分解技术构建电压的低维近似等式来减少参数量,进而实现低阶线性的近似利用,通过引入掩码概念,构造基于图信号处理的状态估计优化方程,实现了配电网电压的快速重建并提高了全局电压的质量。通过IEEE-85节点算例验证,所提方法相较半正定规划最小二乘法(Semi-Definite Programming Least Squares,SDP-SE)、矩阵补全方法在不同量测数量下的电压恢复精度平均提升50%,相较SDP-SE在运算时间上从分钟级降低至秒级,支持系统在线运行。在Cloudpss中搭建船舶电力系统模型并进行实验,在2 s内实现了缺失电压的数据恢复,且电压的平均绝对误差为0.88%,验证了该方法在船舶电力系统通信系统部分损毁的情况下,能够准确掌握全局信息,提高系统的抗干扰能力和自愈能力。展开更多
文摘船舶在运行过程中,易因设备老化、操作失误或其他突发事件影响造成电力系统通信系统损伤,导致电力系统关键数据缺失,影响系统的正常运行和安全态势的准确感知。针对现有电力系统缺失数据恢复算法速度较慢且还原精度较低的问题,提出一种基于少量量测信息的超分辨率量测生成方法。根据电力系统量测配置分布空间分布不均且量测精度不同的特点构建电力系统空间稀疏量测状态方程,结合图傅里叶分解技术构建电压的低维近似等式来减少参数量,进而实现低阶线性的近似利用,通过引入掩码概念,构造基于图信号处理的状态估计优化方程,实现了配电网电压的快速重建并提高了全局电压的质量。通过IEEE-85节点算例验证,所提方法相较半正定规划最小二乘法(Semi-Definite Programming Least Squares,SDP-SE)、矩阵补全方法在不同量测数量下的电压恢复精度平均提升50%,相较SDP-SE在运算时间上从分钟级降低至秒级,支持系统在线运行。在Cloudpss中搭建船舶电力系统模型并进行实验,在2 s内实现了缺失电压的数据恢复,且电压的平均绝对误差为0.88%,验证了该方法在船舶电力系统通信系统部分损毁的情况下,能够准确掌握全局信息,提高系统的抗干扰能力和自愈能力。
