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申请/专利权人：国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院;国家电网有限公司;东北大学

摘要：本发明提供一种抵御数据随机丢包的配电网动态状态估计方法，涉及配电网动态状态估计技术领域。本发明考虑量测数据随机丢包对配电网状态估计的影响，用马尔可夫链丢包过程描述量测数据的随机丢失，对量测数据的丢失设计补偿策略建立补偿模型。用一种提升估计精度的混合无迹卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波算法的动态状态估计算法进行配电网的状态估计，并将补偿后的量测数据在状态更新时融入更新方程中，完成融入量测数据丢包的补偿模型的新型动态状态估计算法。本发明提出的配电网动态状态估计模型可以很好的抵御丢包个数有限的量测数据随机丢失问题，具有较好的工程实现性。

主权项：1.一种抵御数据随机丢包的配电网动态状态估计方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：用马尔可夫跳变模型对配电网量测数据的丢包进行刻画，并提出量测数据丢失补偿策略，建立马尔可夫链的模型；所述马尔可夫链为，马尔可夫过程的参数集T是离散的时间集合，其的取值组成的状态空间是离散的状态I＝{m0,m1…,mk,mk+1,…}，设有随机过程若对任意的整数和任意的m0,m1…,mk,mk+1∈I，其条件概率满足则称为马尔可夫链，其中Pr表示概率，参数集T是离散的时间集合，tk是在参数集T中取值，的取值组成的状态空间是离散的状态，I＝{m0,m1…,mk,mk+1,…}，I是状态集合，是整数集合；步骤2：建立SCADA量测数据丢包的模型；假设采样周期为a,那没有受到DoS攻击量测量未丢失的情况下收到的量测量集合定义为S1＝{Z1,Z2,Z3，···Zk···}，攻击发生引起数据丢包之后收到的量测量集合为其中相邻两个量测量丢失的数目用集合I＝{0,1,2,...,M}表示，M表示量测数据丢失的最大数目，假设最近一次收到的量测量是下一次收到的量测量是令则表示之间丢失的量测数目；步骤3：定义马尔可夫链转移概率，在完全概率空间中，如果数据丢包过程在有限的概率空间M＝{0,1,2,...,M}中取值且是离散的马尔可夫随机过程，转移概率为则称其为马尔可夫丢包过程，其中转移概率约束为步骤4：刻画量测量丢包转移概率，在拒绝服务攻击下的量测量丢包过程的随机转移概率表示为T给出了数据丢包的能量约束；pij表示由拒绝服务攻击引起的量测丢失从i-1个转移到了j-1个的概率，转移概率的具体展开形式其中每一行的元素和为1，即pij≥0,P是转移概率矩阵，pij是矩阵P的元素；步骤5：设置量测数据丢包补偿策略；对于量测量的补偿，用成功传送的量测量对丢失的量测量进行补偿，对于到之间丢失的量测数据用表示；对于Zk补偿后的量测数据用Zdk表示，其中k表示采样时间，tk表示量测量成功传送的时间，则Zdk表示如下： 步骤6：构建融合量测数据补偿策略的配电网状态估计模型，配电网状态估计模型选择非线性的量测方程和状态方程，所述融合量测数据补偿策略的配电网状态估计模型如下，第一个是状态方程，第二个是量测方程xk＝fxk-1+qk-1Zk＝Zdk＝hxk+rk其中状态量xk是n维带求的量，包括母线电压幅值和母线电压相角，xk-1是xk上一采样时刻求得的状态量，量测量Zk是通过SCADA测量然后汇集到能量管理系统中的m维量测量，包括支路有功无功潮流，母线有功无功功率和电压幅值；Zdk是对量测量Zk遭受拒绝服务攻击之后的补偿，f·是状态预测函数，h·是量测矩阵，由母线系统的导纳矩阵和基尔霍夫定律决定，qk-1,rk分别是预测误差和量测误差，它们之间相互独立；步骤7：构建预测函数模型；状态预测函数f·使用Holt的两参数指数平滑法，xk+1∣k是通过k时刻的状态量预测的k+1时刻的状态量，xk∣k-1是通过k-1时刻的状态量预测的k时刻的状态量，是估计值，Sk和bk是中间变量，αL，βL为平滑参数，取值介于0-1： 步骤8：用改进的无迹卡尔曼滤波UKF方法进行状态预测更新；步骤9：结合数据丢包补偿的扩展卡尔曼滤波EKF方法状态预测更新，得到配电网状态估计值。

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