摘要：随着时代的进步，用户对电力的需求日益增加，这又推动电力系统的迅猛发展，促使电力网络的结构及运行方式日趋复杂，致使电网规模日益庞大繁杂。为保证系统的安全经济运行，防止大系统的溃败和地区电网的供电中断，国内很多供电企业引用了数据采集与监测控制系统(Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA)。电力系统能量管理系统 (Energy management system, EMS)以SCADA为基础，实现对电力系统的运行监视、预测、安全评估及调度控制等功能。而在做出安全评估或进行控制之前，必须可靠地估计出系统的当前状态，以真实可信的实时数据作为一系列应用的基础。电力系统状态估计就是保证电力系统实时数据质量的重要一环，它为其他应用程序的实现奠定了基础。

本文研究了基于观测器的电力系统动态状态估计以及基于最小二乘法的电力系统静态估计。首先通过组合发电机动态摆动模型以及静态潮流模型，将实际电网建模成一个广义系统模型的模型，然后基于电网的广义系统模型设计相应的动态观测器从而对系统进行动态状态估计，接着通过线性化的直流潮流模型进行静态的最小二乘估计，最后以IEEE标准9节点为例将基于观测器法的动态状态估计与基于最小二乘法的静态状态估计进行对比，总结其优缺点。

关键词：电力系统动态状态估计；广义系统；电力系统静态状态估计；EMS系统

目 录

摘 要

Abstract

第一章绪论-1

1.1 研究背景及意义-1

1.2 研究现状-3

1.2.1 静态动态估计-3

1.2.2 动态状态估计-3

1.2.3 广义系统理论-4

1.3研究内容-5

第二章基于广义系统的观测器模型-7

2.1电力系统广义系统模型-7

2.2 观测器方法的动态状态估计-9

第三章静态状态估计方法-13

3.1基于最小二乘法的静态状态估计-13

第四章 MATLAB仿真-15

4.1 MATLAB介绍-15

4.2仿真结果-14

    4.2.1增益矩阵L-16

4.2.2基于观测器的广义系统动态分析-18

4.2.3基于最小二乘法的静态分析-21

4.2.4静态与动态状态估计对比-22

第五章总结和展望-25

5.1总结-25

5.2展望-26

参考文献-27

致谢-29