基于MES和数据融合的电力系统鲁棒状态估计方法

摘要

本发明公开了一种基于MES和数据融合的电力系统鲁棒状态估计方法，首先，利用鲁棒马氏距离检测系统异常值，并将适当的权重分配给每个选择的PMU缓冲量测量；然后，基于MES估计器，进一步利用这些权重，以滤出非Gauss的PMU噪声并有助于抑制异常值，同时，MES估计器还用于处理接收到的含未知测量噪声的SCADA测量，从而产生另一组SE；基于两组状态估计结果，通过使用数据融合技术，将来自两个独立的MES估计器的估计结果进行融合，以获得最终的最优估计结果，本发明优点是：提高算法效率；可滤除非Gauss测量噪声和异常值；通过使用数据融合理论将来自两个独立的MES估计器的估计结果进行融合，以获得最终的最优SE。