
Acta Armamentarii ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (S1): 250643-.doi: 10.12382/bgxb.2025.0643
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SU Zhaoyu1, CHEN Liang1, WU Benxiang1, ZHANG Yang2, LI Geng1,*(
)
Received:2025-07-14
Online:2025-11-06
Contact:
LI Geng
SU Zhaoyu, CHEN Liang, WU Benxiang, ZHANG Yang, LI Geng. An ultra-high-resolution Measurement Generation Method Based on Graph Signal Processing for Shipboard Power System[J]. Acta Armamentarii, 2025, 46(S1): 250643-.
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| 量测设备 | 数量 | 观测误差/% |
|---|---|---|
| PMU | 23 | 1 |
| AMI | 25 | 3 |
| SCADA | 37 | 5 |
Table 1 Configuration scheme of measurement device
| 量测设备 | 数量 | 观测误差/% |
|---|---|---|
| PMU | 23 | 1 |
| AMI | 25 | 3 |
| SCADA | 37 | 5 |
| GSPv-SE | MCSE | SDP-SE | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 量测设 备数量 | MAE | F范数 | MAE | F范数 | MAE | F范数 |
| 23 | 0.0041 | 0.0437 | 0.0247 | 0.2564 | 0.0821 | 1.9021 |
| 43 | 0.0038 | 0.0416 | 0.0166 | 0.1673 | 0.0749 | 1.5514 |
| 64 | 0.0037 | 0.0414 | 0.0096 | 0.1055 | 0.0544 | 1.1662 |
| 85 | 0.0031 | 0.0210 | 0.0064 | 0.0669 | 0.0057 | 0.0609 |
Table 2 Comparison of the performances of three state estimation methods under different numbers of measuring devices
| GSPv-SE | MCSE | SDP-SE | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 量测设 备数量 | MAE | F范数 | MAE | F范数 | MAE | F范数 |
| 23 | 0.0041 | 0.0437 | 0.0247 | 0.2564 | 0.0821 | 1.9021 |
| 43 | 0.0038 | 0.0416 | 0.0166 | 0.1673 | 0.0749 | 1.5514 |
| 64 | 0.0037 | 0.0414 | 0.0096 | 0.1055 | 0.0544 | 1.1662 |
| 85 | 0.0031 | 0.0210 | 0.0064 | 0.0669 | 0.0057 | 0.0609 |
| 模型 | 优化参数 数量 | 已知参数 数量 | MAE | F-范数 | 运行时间/s |
|---|---|---|---|---|---|
| GSPv-SE | 21 | 192 | 0.0037 | 0.0468 | 1.8562 |
| SDP-SE | 85 | 384 | 0.0512 | 1.1662 | 61.2625 |
Table 3 Comparison of model parameters and performances of two state estimation methods
| 模型 | 优化参数 数量 | 已知参数 数量 | MAE | F-范数 | 运行时间/s |
|---|---|---|---|---|---|
| GSPv-SE | 21 | 192 | 0.0037 | 0.0468 | 1.8562 |
| SDP-SE | 85 | 384 | 0.0512 | 1.1662 | 61.2625 |
| 节点名称 | 电压值 | 注入电流 | 视在功率 | 是否可量测 |
|---|---|---|---|---|
| 母线-负载-D4QF1 | 不可量测 | |||
| 母线-负载-D3QF1 | 0.9998+ 0.0077j | -0.001+ 0.0004j | -0.001- 0.0004j | 可量测 |
| 船舷配电与跨接板#7 | 不可量测 | |||
| 船舷配电与跨接板#6 | 0.9861+ 0.004j | 0.0164+ 0.0121j | -0.0161- 0.012j | 可量测 |
| 船舷配电与跨接板#8 | 0.9917+ 0.0024j | 0.0079+ 0.0059j | -0.0078- 0.0059j | 可量测 |
Table 4 Status of some nodes under the condition of load-D4QF1 being damaged
| 节点名称 | 电压值 | 注入电流 | 视在功率 | 是否可量测 |
|---|---|---|---|---|
| 母线-负载-D4QF1 | 不可量测 | |||
| 母线-负载-D3QF1 | 0.9998+ 0.0077j | -0.001+ 0.0004j | -0.001- 0.0004j | 可量测 |
| 船舷配电与跨接板#7 | 不可量测 | |||
| 船舷配电与跨接板#6 | 0.9861+ 0.004j | 0.0164+ 0.0121j | -0.0161- 0.012j | 可量测 |
| 船舷配电与跨接板#8 | 0.9917+ 0.0024j | 0.0079+ 0.0059j | -0.0078- 0.0059j | 可量测 |
| [1] |
|
| [2] |
|
| [3] |
郑文迪, 聂建雄, 邵振国, 等. 智能配电网状态估计研究现状和展望[J]. 电力系统及其自动化学报, 2021, 33(4):8-16.
|
|
|
|
| [4] |
|
| [5] |
|
| [6] |
|
| [7] |
|
| [8] |
晁婉萌, 刘灏, 毕天姝, 等. 考虑 N-1 故障重构下的配电网 PMU 优化配置方法[J/OL]. 中国电机工程学报, 2025(2025-03-06)[2025-06-16]. https://link.cnki.net/urlid/11.2107.tm.20250305.1328.006.
|
|
|
|
| [9] |
吉兴全, 姜海洋, 张玉敏, 等. 考虑网络重构的三相不平衡配电网μPMU组合优化配置[J]. 电力系统自动化, 2025, 49(3):145-155.
|
|
|
|
| [10] |
郑骁麟, 王天昊, 王凯奇, 等. 配电系统伪量测数据增强方法[J/OL]. 电力系统及其自动化报, 2025(2025-04-10)[2025-06-16].https://doi.org/10.19635/j.cnki.csu-epsa.001607
|
|
|
|
| [11] |
王玥, 于越, 郭嘉辉, 等. 基于改进 Crossformer 伪量测构建的主动配电网预测辅助状态估计方法[J]. 高电压技术, 2025, 51(6):3029-3042.
|
|
|
|
| [12] |
|
| [13] |
蒋睿珈, 余晓丹, 靳小龙, 等. 基于交替最小化矩阵补全及滑动平均的配电网时空量测数据补齐方法[J]. 电力自动化设备, 2025, 45(8):20-27.
|
|
|
|
| [14] |
王子馨, 胡俊杰, 刘宝柱. 基于长短期记忆网络的电力系统量测缺失数据恢复方法[J]. 电力建设, 2021, 42(5):1-8.
doi: 10.12204/j.issn.1000-7229.2021.05.001 |
|
|
|
| [15] |
马彬喻, 杨军, 彭晓涛, 等. 基于改进 CVAE-GAN的电力系统暂态稳定评估样本增强方法[J/OL]. 电力自动化设备, 2025(2025-05-08)[2025-06-16].https://doi.org/10.16081/j.epae.202504023
|
|
|
|
| [16] |
吕奇峰, 陈颖, 肖谭南, 等. 基于图注意力网络的配电网超分辨率量测生成方法[J]. 电力系统自动化, 2023, 47(5):26-34.
|
|
|
|
| [17] |
邱凯乐. 图信号处理综述[J]. 物联网技术, 2025, 15(5):111-113.
|
|
|
|
| [18] |
|
| [19] |
|
| [20] |
|
| [21] |
|
| [22] |
|
| [23] |
|
| [1] | SUN Xuandi, SHEN Xiaohong, WANG Haiyan, YAN Yongsheng, SUO Jian. Optimization Method for Cross-domain Coupled Graph Online Anomaly Detection Model [J]. Acta Armamentarii, 2024, 45(9): 3261-3273. |
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