6.2 在线监测和预警的关键技术
6.2.1数剧采集和监视控制技术
监测监控及数据采集(Supervisor Control And DataAcquisition)即是SCADA系统，其在水利、石油、工厂过程控制中有着广泛的应用，可以完成远方现场运行参数状态的监视，对工艺流程进行全面、实时的监视和远方操作控制、调节等任务，并为生产、调度和管理提供必要的数据。近几年，随着计算机技术的发展和信息技术的不断进步，SCADA系统在电力系统中得到广泛应用，成为电力自动化的核心之一。利用SCADA系统，工作人员可以掌握电网当前的运行工况及发展趋势，给电网监视带来极大的方便。此外，利用SCADA系统采集的实时信息，可以对电力系统的扰动进行在线快速分析计算，从而预测事故跳闸的后果;可以开发在线潮流计算、系统仿真、校正控制等高级功能软件;还可以用于在无人值守的环境下进行远程控制。
SCADA系统自诞生起与计机技术的发展紧密相关。SCADA系统发展到今天已经经历了三代。第一代是基于专用计算机和专用操作系统的SCADA系统，如华北电网使用的SD176系统及日本日立公司为我国铁道电气化远动系统所设计的H-80M系统。第二代是20世纪80年代基于通用计算机的SCADA系统，在第二代中，广泛采用VAX等其他计算机及其工作站，操作系统一股是通用的UNIX操作系统。第一代与第二代SCADA系统的共同特点是基于集中式计算机系统，并且系统不具有开放性，因而系统维护、升级及与其他系统联网构成很大困难。90年代，按照开放的原则，开发了基于分布式计算机网络以及关系数据库技术的能够实现大范围联网的EMS/SCADA系统，称为第三代。这一阶段是我国CAD/EMS系统最快的段，各种最新的计算机技术都汇集进SCADA/EMS系统中。目前，第四代SCADA/EMS系统的基础条件已经或即将具备。该系统的主要特征是利用Internet技术、面向对象技术、神经网络技术及JAVA技术等，继续扩大SCADA/EMS系与其他系统的集成，综合安全经济运行以及商业化运营的需要。
SCADA系统计算机基的生产程控制与调度自动化系统。它可以对现场的运行设备进行监视和控制，以实现数据采集、设备控制、测量、参数调节及各类信号报警等各项功能。由于各个应用领域对SCADA的要求不同，所以不同应用领域的SCADA系统发展也不完全相同。SCADA系统用广泛，技术成熟，具有信息完整、提高效率、掌握系统运行状态、加快决策、能帮助快速诊断出系统故障状态等优势，现已成为生产过程中不可缺少的工具。它对提高运行的可靠性、安全性与经济效益，实现生产、管理自动化，提高效率有着不可替代的作用。
6.2.2状态估计技术
配电网系统状态估计就是利用配电量测信息估计出可靠、精确、完整的配电系统状态。由于量大面广，数据的采集和通信的实施耗资巨大，又由于对配电系统自动化的研究和开发起步较晚，配电系统自动化的技术水平落后于发、输电系统的自动化水平。因此，与配电自动化所需的大量实时数据相比，实时采集的量测数据数量不够，需要补充一些用户负荷数据，即增加伪量测量。对于网络规划，这些数据能满足要求，但是对于电网实时监控而言，则显得精度不够。而理论证明，依靠配电网状态估计可以很好地解决这一问题。配电网状态估计是配电管理系统(Distribution Management System，DMS)中应用软件的关键和核心部分，它的功能是为DMS 提供较为准确的配电网状态数据，其运行情况的好坏直接决定整个应用软件乃至整个DMS是否能够正常运行。高效、可靠的配电网状态估计对于整个配电系统的安全、经济运行，保证配电管理系统正常发挥其功能具有重大意义。
所谓状态估计技术，是指一种利用测量数据的相关度和冗余度，应用计算机技术采用数学处理的方法来对运行参数进行处理，以提高数据的可靠性与完整性，有效获得电力系统实时状态信息的方法。状态估计可以利用实时量测系统的冗余度来提高数据精度，自动排除随机干扰所引起的错误信息、估计或预报系统的运行状态。国内外已对状态估计进行了深入的研究，并提出了许多状态估计算法。状态估计在电力系统中被广泛研究和实际应用于实时潮流问题，按照目前习惯的说法，“电力系统状态估计”一词的含义就是指实时潮流的状态估计。
配电系统状态估计就是利用配电系统量测信息和母线负荷预报等伪量测数据，估计出高精度的、完整的、可靠的配电系统状态，向其他应用软件提供可靠而全面的实时运行方式。为了有效监控电力系统的安全经济运行，配电调度中心了解配电系统的实时信息，需要进行配电系统状态估计。
配电系统与输电系统有很大的差别:
(1)从网络结构看，配电网络正常运行呈辐射状的拓扑结构，且分支多，即一个相对独立的网络通常只有唯一的电源点，线路功率具有单向流动性。但在处理故障或平衡三相负荷上，会出现短时的弱环、双(多)电源供电。大量短支路的存在，会产生数值计算上的困难。
(2)从线路参数看，配电网中支路r/x比值范围变化大，且有大量大r/x支路存在，使得在输电系统中以小r/x比为前提的算法(如快速分解法等)在配电网中不再适用。此外，我国配电线路一般三相不换位，使得线路三相电抗值也不相等，从而造成配电系统三相参数不对称。
(3)从实时量测类型看，除输电网中涉及的电压、功率量测外，还有电流幅值量测存在，且无方向信息。从实时量测配置的数量和分布来看，通常是在变电站出线和实施了馈线自动化的线路上有实时量测，其他的馈线及分支与负荷无测装置，需由历史负荷数据产生大量伪量测。
(4)从负荷情况看，大量单相用户的存在，使三相负荷难以平衡，甚至在部分配电系统中有单相和两相线路存在，这一特点决定了分析配电系统时需采用三相模型。
(5)从负荷分布来看，集中负荷和大量沿线分布式负荷并存，对分布式负荷需要采用适当的方法进行等效，以集中负荷的形式进行分析。
因此，上述这些特点决定了配电系统状态估计不能简单地照搬输电系统的研究成果(如基于加权最小二乘的快速分解法)，而必须结合配电系统的具体特点,开发适用于大 r/x 比、辐射性等特点的三相配电系统状态估计算法。如何利用不断涌现的新理论、新技术并结合配电网本身特点，开发出计算速度快、精度高，对不良数据免疫性能强的多功能结合的状态估计算法，将会是今后配电系统状态估计问题的研究重点和发展方向。
6.2.3 不良数据的检测与辨识
不良数据的检测与辨识是配电系统运行状态分析的重要功能之一，其目的是运用现代数学方法，排除量测采样数据中偶然出现的少量不良数据，以提高配电系统状态估计的可靠性。
不良数据的检测与辨识是电力系统状态估计的重要功能之一，其目的在于排除量测采样数据中偶然出现的少量不良数据，提高状态估计的可靠性。
不良数据的检测与辨识包括以下功能:
(1)不良数据检测。用来判断某次量测采样中是否存在不良数据。
(2)不良数据辨识。通过检测确知量测采样中存在不良数据后，确定不良数据测点位置。
(3)不良数据估计。在辨识的基础上，给出不良数据估计值。
(4)状态估计修正。根据不良数据估计值，对原来受不良数据影响的状态估计进行修正，从而排除不良数据的影响。
在实际的状态估计问题中，某个时刻面对的不良数据可能是单个或多个，在有多个不良数据时，又可以分为多个相关不良数据和多个不相关不良数据，它们可能是同一类，也可能属于不同类。因此，不良数据的模式很多。
电力系统管理层和决策者接收到的不良数据的来源可能是:
(1)量测与传送系统受到较大的随机干扰。
(2)量测与传送系统出现的偶然故障。
(3)电力系统快速变化中各测点间的非同时量测。
(4)系统正常操作或大干扰引起的过渡过程。
因此，如果没有不良数据的检测与辨识，对于显示、记录以及与安全和经济有关的各种分析计算都可能出现一系列的错误，这将会给调度人员带来麻烦，并直接影响安全和经济运行水平。
目前常用的不良数据检测与辨识的主要方法有:
(1)残差搜索辨识法。其主要思路是利用加权残差rw(或标准残差rn)对不良数据排序，并按顺序逐个加以排除，重新进行状态估计，来达到最优估计的目的。该方法需每次重新进行状态估计，计算量很大。
(2)非二次准则法。对残差搜索辨识法进行了修改，并不将可疑数据逐个排除，而是每次将可疑数据的权重减小，避免了重新估计，降低了计算量，但是可能导致收敛困难，并且不能得到最优估计。
(3)估计辨识法。该法是由我国清华大学相年德教授等提出的，其思路是首先对不良数据值进行估计，然后再用此估计值去直接修正原来的状态估计，避免了重新进行状态估计，所以实时性能较好。
以上方法主要是把rw或rN作为特征值，假设其服从某一概率分布，并按照一定的置信度水平确定一个门槛值，进行假设检验。找到可疑量测数据后，将其从量测数据中排除或减小其权值，得到新的状态估计值。这类方法的缺点是很可能出现残差污染和残差淹没现象，从而造成漏检或误检，影响辨识的效果。在配电网中，由于量测数据少，量测数据也不如输电系统来得准确、可靠，残差污染或淹没现象更严重，必须寻求更有效的方法。
近年来，国内外学者对上述方法进行了研究，提出了许多有益的改进意见例如在非二次准则中，应用快速Givens变换，将新量测增加到已处理过的量测集中，可以用增益函数的增量近似代替正则残差的平方，避免了计算残差灵敏度矩阵。或者通过分析量测误差对残差的影响范围，有效分离量测误差的传播范围以避免在全系统内辨识不良数据，用降阶模型进行处理，只需要计算阶数不高的残差灵敏度矩阵。上述方法是对基于加权正则残差方法的改进，克服了该方法计算量大的缺陷。但是这些方法都存在误判和漏判的可能性。此外，受SCADA系统水平差异、通信信道质量好坏等客观原因影响，坏数据的数量很可能占到不小的比例，也存在多个坏数据间强相关的可能。此时不良数据的辨识就更加困难很难用常规算法滤除所有的坏数据，由此会使估计结果偏离真实。