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1. (WO2016058248) BI-LINEARITY ROBUST ESTIMATION METHOD BASED ON BI-LINEARITY CONVEX OPTIMIZATION THEORY FOR ELECTRIC POWER SYSTEM
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2016/058248    International Application No.:    PCT/CN2014/092881
Publication Date: 21.04.2016 International Filing Date: 03.12.2014
IPC:
H02J 3/00 (2006.01)
Applicants: STATE GRID CORPORATION OF CHINA [CN/CN]; No. 86, West Chang'an Street, Xicheng District Beijing 100000 (CN).
STATE GRID JIANGSU ELECTRIC POWER COMPANY [CN/CN]; No.215, Shanghai Road Nanjing, Jiangsu 210000 (CN).
STATE GRID YANCHENG POWER SUPPLY COMPANY [CN/CN]; No.189, South Liberation Road Yancheng, Jiangsu 224000 (CN).
HOHAI UNIVERSITY [CN/CN]; No.1, Xikang Road, Gulou District Nanjing, Jiangsu 210000 (CN)
Inventors: LIU, Xiaohong; (CN).
HUANG, Wenjin; (CN).
WEI, Zhinong; (CN).
CHEN, Sheng; (CN).
SUN, Guoqiang; (CN).
SUN, Yonghui; (CN).
TENG, Dehong; (CN)
Agent: BEIJING YIGE INTELLECTUAL PROPERTY AGENT LTD (GENERAL PARTNERSHIP); Room 207, Era Yucheng Building, No.12, Garden Road, Haidian District Beijing 100088 (CN)
Priority Data:
201410546798.X 15.10.2014 CN
201410554657.2 20.10.2014 CN
Title (EN) BI-LINEARITY ROBUST ESTIMATION METHOD BASED ON BI-LINEARITY CONVEX OPTIMIZATION THEORY FOR ELECTRIC POWER SYSTEM
(FR) PROCÉDÉ D'ESTIMATION ROBUSTE DE BILINÉARITÉ BASÉ SUR UNE THÉORIE D'OPTIMISATION CONVEXE AVEC BILINÉARITÉ POUR SYSTÈME D'ÉNERGIE ÉLECTRIQUE
(ZH) 一种基于双线性凸优化理论电力系统双线性抗差估计方法
Abstract: front page image
(EN)A bi-linearity robust estimation method based on a bi-linearity convex optimization theory for an electric power system, comprising: first introducing a bi-linearity theory, and converting a non-linearity measurement equation to linearity measurement equations at two stages; calculating sparse characteristics of measurement gross errors, and converting the robust estimation to strict convex optimization questions at two stages; and at each stage, first identifying the sparse measurement gross errors on the basis of ADMM, eliminating the gross errors in the measurement, and then solving by adopting WLS, thus reserving the advantages of the WLS. A test result of an IEEE standard system and a domestic real power grid shows that due to the introduction of the bi-linearity theory, the calculation efficiency of the proposed method is higher than that of the traditional WLS estimator; and the ADMM technology can well identify the sparse measurement gross errors, so that the estimation precision of the proposed method is better than that of the traditional robust estimator.
(FR)Procédé d'estimation robuste de bilinéarité basé sur une théorie d'optimisation convexe avec bilinéarité pour système d'énergie électrique, comportant les étapes consistant à: introduire d'abord une théorie de bilinéarité, et convertir une équation de mesure de non-linéarité en équations de mesure de linéarité sur deux étapes; calculer des caractéristiques éparses d'erreurs brutes de mesure, et convertir l'estimation robuste en questions d'optimisation convexe strictes sur deux étapes; et à chaque étape, identifier d'abord les erreurs brutes de mesures éparses sur la base d'une ADMM, éliminer les erreurs brutes présentes dans la mesure, puis résoudre en adoptant un WLS, préservant ainsi les avantages du WLS. Un résultat d'essai d'un système standard IEEE et d'un réseau électrique réel domestique montre que, du fait de l'introduction de la théorie de bilinéarité, le rendement de calcul du procédé proposé est supérieur à celui de l'estimateur WLS traditionnel; et la technologie ADMM est capable de bien identifier les erreurs brutes de mesures éparses, de sorte que la précision d'estimation du procédé proposé est meilleure que celle de l'estimateur robuste traditionnel.
(ZH)一种基于双线性凸优化理论的电力系统双线性抗差估计方法,首先引入双线性理论,将非线性量测方程转化为两个阶段的线性量测方程;然后计及量测粗差的稀疏特性,将抗差估计转化为两个阶段的严格凸优化问题;每个阶段首先基于ADMM辨识稀疏的量测粗差,剔除量测中的粗差后采用WLS求解,保留了WLS的优点。IEEE标准系统以及国内实际电网的测试结果表明,由于双线性理论的引入,提出的方法计算效率高于传统的WLS估计器,而ADMM技术很好地辨识了稀疏的量测粗差,使得提出的方法的估计精度也优于传统的抗差估计器。
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
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Publication Language: Chinese (ZH)
Filing Language: Chinese (ZH)