Power System State Estimation by Phase Synchronization and Eigenvectors

doi:10.1109/TCNS.2025.3558802

Power System State Estimation by Phase Synchronization and Eigenvectors

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DOI：10.1109/TCNS.2025.3558802

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为了从精度不高的电压幅值和复功率测量值中估计出准确的电压相量，标准方法是利用高斯-牛顿法迭代优化一个良好的初始猜测值。然而，由于估计问题具有非凸性，高斯-牛顿法对初始猜测值较为敏感，因此需要人工干预来检测是否收敛到看似合理但最终错误的估计值。本文将角度估计子问题与相位同步建立了新颖的联系，从而获得了两个关键优势：首先，通过一种称为spectral initialization的高质量角度初始猜测值（谱初始化）；其次，对估计的角度提供了正确性保证，即所谓的global optimality certificate（全局最优性证明）。这些问题被表述为稀疏特征值-特征向量问题，我们能在与少数几次高斯-牛顿迭代相当的时间内高效计算。在波兰、PEGASE和RTE模型完整数据集上的实验表明，当电压幅值本身已具有合理精度时，谱初始化能够从$2n$个中等噪声水平的母线功率测量值（即$n$对PQ测量值）中实现近乎完美的单次迭代角度估计，且仅需一次高斯-牛顿迭代即可保证其正确性。对于精度较低的电压幅值，该方法性能会适度下降；即便存在中等程度的电压幅值误差，估计的电压角度仍能保持出人意料的准确度。

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Power systems

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