基于广域测量系统的状态估计研究综述

广域测量系统（WAMS）的逐步发展给电力系统在线分析方法提供了一个新思路。针对WAMS测量精度高、具有同步相量测量功能以及数据传输快等特点，分别从引入高精度节点电压相量量测的状态估计算法、引入高精度支路电流相量量测的算法、引入全部WAMS量测的算法以及其他与WAMS状态估计相关的问题等4个方面，介绍了目前引入WAMS量测的各种状态估计算法；并详细分析了各种算法的优缺点和适用范围，从工程应用出发研究其可行性，对部分算法给出了改进措施。讨论了WAMS的不良数据检测与辨识问题、相量测量装置（PMU）的最优配置问题以及基于PMU的动态状态估计和谐波状态估计等与WAMS状态估计相关的其他问题。     

基于广域测量系统的电力系统状态估计

根据雅可比矩阵的不同形式,提出了3种将相量测量单元的状态变量量测转换成相应支路电流量测的电力系统状态估计方法。用量测量真值叠加随机误差来模拟量测噪声,这使得每一个量测量值都有不同的标准差,即每一个量测量值都有不同的权重,提高了估计精度。IEEE5节点和IEEE39节点系统算例验证了文中所述方法的正确性。     

基于广域测量系统的状态估计和PMU配置

同步相量测量单元(PMU)能够根据全球定位系统(GPS)提供的精确时钟,实现对电力系统实时数据的量测。该文分析了PMU与传统监控和数据采集(SCADA)系统相结合构成的混合量测系统对状态估计精度的影响。在混合量测模型的基础上,提出了一种以提高状态估计精度为目标的PMU配置方案。通过IEEE-39节点系统仿真证明了该方法的有效性和实用性。     

计及PMU电压和电流量测量的三相状态估计的研究

基于GPS的同步相量测量单元（PMU）是一种新型的高精度测量装置,能够测量母线电压相量和支路电流相量.提出了基于PMU母线电压量测和支路电流量测的三相状态估计模型,在谐波测量中采用高精度FFT算法,有效地提高了测量精度.提出的基于PMU量测的三相状态估计和谐波状态估计可以从根本上解决电力系统电压、电流非纯正弦和三相不平衡所带来的误差影响,提高了状态估计精度和稳定性,最后讨论了对该算法的评估方法.     

广域测量系统研究综述

广域测量系统WAMS(Wide Area Measurement System)主要源自电力系统时间上同步和空间上广域的要求,利用全球定位系统GPS(Global Position System)时钟同步,进行广域电力系统状态测量。回顾了国内外WAMS的发展概况。介绍了WAMS的结构,对现有功角和相量测量原理进行了比较。最后论述其同步故障录波、引入状态估计、功角监视等应用功能及发展趋势。     

计及PMU的分布式状态估计的研究

随着相量测量装置在电网中的推广应用,其量测己成为电力系统重要的数据源之一.将PMU支路电流量测转换为支路潮流量测,使电流相量量测在分布式状态估计中得到了有效的利用.在快速分解算法的基础上,结合搭接式分布并行算法,提出了一种基于相量测量单元(PMU)的分布式电力系统状态估计算法,即利用PMU量测进行子系统参考节点协调,并通过在子系统边界节点配置PMU,使相互之间完全解藕,实现各子系统的并行计算,加快了计算速度,提高了数值精度和稳定性.给出了IEEE9节点的仿真结果,验证了该算法的有效性及优越性.     

关于广域测量系统及广域控制保护系统的评述

评述广域测量系统及广域控制保护系统的构成、关键技术及应用领域,提出广域测量预警控制系统的概念.分别讨论了基于纯相量测量单元(PMU)数据的应用功能,以及结合PMU数据与模型仿真结果的应用功能.在此基础上指出广域测量预警控制系统理论和应用的瓶颈及可能的解决途径.     

计及PMU的状态估计精度分析及配置研究

基于GPS的同步相量测量单元（PMU）是一种新型的高精度测量装置,能够测量母线电压相量。该文提出了在传统的SCADA量测系统的基础上,部分地安装PMU以后混合量测系统的状态估计模型。基于此模型,可定量地分析引入PMU以后对状态估计精度的改善程度。进而讨论了以提高状态估计精度为目标的PMU配置方案。     

基于广域测量和抗差最小二乘法的电力系统谐波状态估计

介绍了谐波状态估计数学模型及常用的最小二乘求解算法。针对最小二乘法抗粗差能力较差的缺点,提出利用抗差最小二乘法进行谐波状态估计。抗差最小二乘法通过等价权将抗差估计原理与最小二乘形式有机结合起来,可有效解决最小二乘法不抗御粗差的问题。利用Matlab搭建了配电网的仿真模型,获得了研究所需的谐波同步测量数据,对测量数据加入含有粗差的正态分布误差,用传统最小二乘法和抗差最小二乘法进行谐波状态估计。计算结果表明了在测量数据含有粗差的情况下,用抗差最小二乘法进行谐波状态估计其结果精度优于最小二乘法。     

计及PMU的电力系统状态估计混合模型的研究

在等效电流量测变换状态估计模型的基础上引入旋转变换,实现方程的实、虚部严格解耦,并建立一种非线性估计和线性估计相结合的混合状态估计模型:首先把PMU节点的状态量测值以及PMU相关节点的状态推算值作为估计值进行非线性估计,然后再利用非线性估计结果和PMU量测进行线性估计。该模型可以充分利用PMU的量测,提高状态估计收敛速度,同时可以进一步利用PMU量测来提高估计精度,所需的存储量较小,具有较好的工程应用前景。最后采用IEEE14和IEEE30节点系统对该模型进行了验证。     

广东电网WAMS增强SCADA状态估计研究

SCGM（1,1）模型是灰色预测理论在传统GM（1,1）上的进一步发展。文中首次将单变量的SCGM（1,1）模型应用于中长期电力负荷预测,分别阐述了简化SCGM（1,1）模型、均值SCGMMV（1,1）模型、拓广SCGMa0（1,1）模型的原理和特点,并应用于实例。同时将精度较高的后两种模型和GM（1,1）模型进行固定权值和变权组合,进一步提高预测结果的精确度和可靠性。计算结果证明该方法预测准确,可靠性高,抗干扰性强,是中长期负荷预测新工具之一。     

基于相量测量单元实测数据的变压器参数在线估计方法

给出了基于相量测量单元(PMU)实测数据的变压器变比(分接头位置)和电抗参数的计算方法.通过对变压器参数和变比的多时段计算结果进行统计分析发现,多时段参数计算结果符合正态分布.利用正态分布参数估计理论,给出了变压器参数和变比辨识结果的置信区间和点估计值,最大限度地减少了量测随机误差的影响.算法考虑了电力系统的生产实际情...     

基于Vondrak分区插值的WAMS/SCADA混合量测状态估计数据频率兼容性方案

针对当前应用于状态估计的广域测量系统(Wide Area Measurement System,WAMS)和数据监控及采集系统(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)数据频率兼容问题,在分析WAMS/SCADA混合量测数据差异的基础上,提出了一种可行的解决混合量测数据频率兼容的方案。文章基于数据挖掘理念和Vondrak分区插值算法,对SCADA节点依据数据相关度划分插值区域,各分区内采用同一PMU节点的最优平滑系数进行Vondrk插值,得到WAMS测量时刻的SCADA拟量测数据,应用于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)动态状态估计。该方案不仅可以增补SCADA拟量测数据,提高量测数据和状态估计精度,有效控制系统负荷快速变化时的估计误差,还可以实现系统故障前后全网母线电压波动的可观测。通过在IEEE 118节点系统上模拟日负荷变化和故障过程的仿真分析,验证了该频率兼容方案的有效性。     

基于相量量测的等式约束二阶段状态估计模型

利用PMU的量测信息实现系统的动态可观测,考虑PMU数据刷新时间快的特点,在R.F.Nuqui的动态监测模型的基础上建立了适合静态估计的基于等式约束二阶段估计模型。该模型将PMU和SCADA的量测数据共同用于非线性估计,采用零注入节点功率作为等式约束条件来提高估计精度,然后对非线性估计的结果和PMU的支路电流相量进行线性估计。模拟了当系统某节点负荷持续变化时,利用等效导纳法对非线性区域节点状态量进行估计,最后采用IEEE 14和57节点系统算例对提出的模型进行了验证。     

基于WAMS/SCADA混合量测和离散粒子群优化算法的PMU优化配置

当前应用于状态估计的量测数据由广域测量系统(wide area measurement system, WAMS)和数据监控及采集系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)采集, WAMS向量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的优化配置问题成为研究的重点。本文在分析WAMS/SCADA混合量测数据成分、时间断面、精度、刷新频率4个方面差异的基础上,实现了混合量测数据的有效兼容,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter, UKF)动态状态估计和离散粒子群优化(discrete particle swarm optimization, DPSO)算法的PMU优化配置方案。采用该方案下的混合量测数据进行UKF动态状态估计,很好地提高了状态估计精度。在IEEE39节点系统上模拟日负荷变化验证了该PMU配置方案的有效性。     

利用PMU数据提高电力系统状态估计精度的方法

同步相量测量单元(phasor measurements units,PMU)因能测得高精度的同步相量数据而被广泛应用于电力系统中,而传统的监控及数据采集系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)是电力系统运行和静态安全监视的基础。文中提出了一种PMU与SCADA数据共存的数学模型用于电力系统状态估计。该模型在保留原有SCADA数据的同时,通过虚拟测量方法对PMU观测范围进行大范围拓展,提高数据冗余度及状态估计的精度。仿真结果表明,该方法具有较高的估计精度,且不受网络拓扑结构和PMU数量限制,适于SCADA和PMU数据共存系统。     

基于WAMS/SCADA数据兼容的三种状态估计算法比较研究

当前应用于状态估计的广域测量系统(WARMS)和数据监控及采集系统(SCADA)混合量测数据主要存在数据成分、时间断面、数据精度和刷新频率四个方面的兼容性问题。分析了WAMS/SCADA混合量测数据兼容性差异,提出采用时延校正和分区Vondrak插值方法解决数据兼容问题,并在此基础上对状态估计的非线性、线性和混合模型作了对比。混合模型不进行量测变换,估计精度高,计算速度快,线性模型的量测变换和等效电流向量权重均随迭代更新,收敛性较非线性模型差。通过在IEEE 39节点系统上模拟日负荷变化验证了该结论的正确性。     

广域测量系统在电力系统的发展与展望

文章介绍了我国电力系统广域测量系统(WAMS)的发展过程,以及对近2年在国内建设的包括国调中心、东北网调、华北网调和南方网调等在内的一批新型广域测量系统进行了介绍。并对2005~2010年我国的WAMS建设进行了展望,提出应在数据共享、模型修正和动态控制等方面进行深入发展。     

考虑数据时延的电力系统两阶段动态状态估计方法

由于电力系统中SCADA数据和PMU数据采样频率不同,使得这两种数据存在时延。首先提出基于变点重复检测的PMU最佳缓冲长度计算方法,将SCADA数据和PMU数据统一到同一时间尺度下,然后将无迹变换与指数权函数抗差估计算法相结合,针对历史多数据断面进一步提出了两阶段无迹卡尔曼滤波鲁棒动态状态估计方法。该方法在每一断面内,首先用无迹变换和两参数指数平滑预测后的预测值与SCADA数据结合进行第一阶段滤波,然后再将滤波所得估计值与PMU数据结合进行第二阶段滤波。通过两阶段滤波,能够显著增大滤波过程中的量测冗余度,并且有效降低在混合数据滤波过程中量测精度较低的SCADA量测对精度较高的PMU量测的影响。基于IEEE-39节点标准系统对本文所提方法进行仿真,仿真结果表明,本文所提方法能够有效结合PMU数据和SCADA数据对电力系统进行动态状态估计计算,且估计精度高,鲁棒性好。     

计及PMU的搭接式分布状态估计

针对多区域互联电力系统的状态估计问题,采用基于相量测量单元(PMU)和灵敏度矩阵修正的方法。该方法利用PMU量测量来协调子系统参考节点,将互联系统联络线的两端子系统分别进行独立的状态估计,用两系统状态量的平均值修正联络线状态量,把修正前后联络线支路功率变化量作为虚拟节点变化量测,基于支路功率变化量对节点状态量的灵敏度矩阵来修正子系统状态估计结果。以IEEE14节点为例进行仿真,结果验证了该算法的有效性。