【摘 要】
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受测量装置和传输系统影响，配电网大量的量测数据中必然存在和真值相差甚远的不良数据，即为测量数据的粗差。粗差的存在会使采用加权最小二乘法的传统型状态估计精度变差，严重影
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受测量装置和传输系统影响，配电网大量的量测数据中必然存在和真值相差甚远的不良数据，即为测量数据的粗差。粗差的存在会使采用加权最小二乘法的传统型状态估计精度变差，严重影响状态估计的估计质量，因此研究配电网状态估计的抗差性很有必要。 本文首先对配电网状态估计的基本原理进行了详细分析，建立配电网加权最小二乘法状态估计的数学模型，为配电网抗差状态估计的变权提供了理论依据。抗差状态估计的作用是抵御粗差对状态估计估值的影响，估计成功的关键在于根据等价权原理选取合适的变权函数，常用的权函数都是分段函数，根据残差所属的不用区间分别采用不同的函数改变测量权值。在分析量测数据污染分布模式的基础上，针对实际配网量测数据的混合型正态分布，对比加权最小二乘算法（WLS）、基于 Fair权函数的最小二乘算法（Fair-RLS）和基于Tukey权函数最小二乘算法（Tukey-RLS），采用变权抗差算法进行配电网抗差状态估计，根据残差变化每次迭代重新赋权，将定权算法变为抗差估计的变权算法。 本文算例仿真验证采用IEEE-33节点配电网单相标准算例和IEEE-6节点配电网三相不对称标准算例，分别对两种模型算例进行含抗差功能的状态估计算法仿真，并和不具备抗差功能的WLS算法进行对比分析。此外仿真算例还在量测数据中设置量测数据置零、量测数据功率反向和增大量测数值等不同粗差类型以及不同粗差个数，对比算法的总估计偏差与最大估计偏差指标后发现基于 Fair权函数的配电网抗差状态估计算法可以提高估值精度，运算速度较快，在抵御测量中出现的不良数据方面具有显著优势。
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