基于行稀疏同构性的大型电网状态估计Givens旋转策略

刘尚伟; 赵友国; 赵勇; 吴玲; 王宁宁; 潘凯岩

doi:10.7500/AEPS20220408002

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基于行稀疏同构性的大型电网状态估计Givens旋转策略

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于行稀疏同构性的大型电网状态估计Givens旋转策略
- Givens Rotation Strategy of State Estimation for Large-scale Power Grid Based on Row Sparsity Isostructuralism
- 电力系统自动化 2023年47卷第10期页码：195-204
- 作者机构：
  
  东方电子股份有限公司技术中心，山东省烟台市 264000
- 作者简介：
  
  刘尚伟(1976—)，男，通信作者，博士，高级工程师，主要研究方向：能量管理系统、电网分析与电力系统优化控制。E-mail：liushangweiyt@126.com
  赵友国(1985—)，男，硕士，高级工程师，主要研究方向：电力系统网络分析、电力系统调度自动化。E-mail：zhaoyouguo@dongfang-china.com
  赵勇(1971—)，男，硕士，高级工程师，主要研究方向：电力系统调度自动化。E-mail：zhaoyong@dongfang-china.com
- 基金信息：
- DOI：10.7500/AEPS20220408002
  中图分类号：
- 收稿：2022-04-08，
  
  修回：2022-09-02，
  
  网络出版：2023-02-16，
  
  纸质出版：2023-05-25
- 稿件说明：
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刘尚伟,赵友国,赵勇等.基于行稀疏同构性的大型电网状态估计Givens旋转策略[J].电力系统自动化,2023,47(10):195-204.

LIU Shangwei,ZHAO Youguo,ZHAO Yong,et al.Givens Rotation Strategy of State Estimation for Large-scale Power Grid Based on Row Sparsity Isostructuralism[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(10):195-204.
刘尚伟,赵友国,赵勇等.基于行稀疏同构性的大型电网状态估计Givens旋转策略[J].电力系统自动化,2023,47(10):195-204. DOI： 10.7500/AEPS20220408002.

LIU Shangwei,ZHAO Youguo,ZHAO Yong,et al.Givens Rotation Strategy of State Estimation for Large-scale Power Grid Based on Row Sparsity Isostructuralism[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(10):195-204. DOI： 10.7500/AEPS20220408002.

摘要

为满足大型电网状态估计在线计算速度的需求，提出一种基于行稀疏同构性的快速Givens正交变换旋转策略。该策略利用大型电网状态估计量测分布特点以及加权雅可比矩阵的稀疏特性，根据行同构模式动态选择旋转行对以及基于行稀疏度进行旋转轴选择和行排序，减少非零注入量及Givens旋转次数的同时，大大降低了计算时间。某大型电网计算结果表明，所提出的策略在不改变计算精度的同时，具有更高的计算效率，在Givens旋转效率以及中间非零注入元个数方面都得到了有效提升，满足大型电网实时状态估计计算的要求。

Abstract

To meet the requirements of online computing speed of state estimation for the large-scale power grid

this paper proposes a fast rotation strategy of Givens orthogonal transformation based on row sparsity isostructuralism. This strategy takes advantage of the distribution characteristics of the state estimation measurement of the large-scale power grid and the sparsity of the weighted Jacobian matrix

dynamically selects rotating row pairs according to the row isomorphism pattern

and selects the rotation pivot and ranks the rows based on the row sparsity

which reduces the non-zero fill-in amount and the number of Givens rotation

and greatly reduces the computation time. The calculation results of a large-scale power grid show that the proposed strategy has a higher computation efficiency without changing the calculation accuracy

and the efficiency of the Givens rotation and the number of intermediate non-zero fill-in elements are effectively improved

which fully meets the requirements of real-time state estimation for the large-scale power grid.

关键词

Keywords

references

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