变电站状态估计的工程实践与效益分析

基于零阻抗支路的变电站三相非线性状态估计在变电站内进行拓扑和量测错误的辨识,从而提高调度中心状态估计的可靠性和精度。报告了该技术在工程实现中的硬件配置、站域量测信息集成、与调度中心的互联、对时与周期选择等问题,并分析其效益,表明该技术具有高可靠性和通信量小的优点,并有效提高了对电网的监控能力和实时模型的可靠性。仿真实验及华东电网现场应用验证了该技术的有效性,满足实时在线应用需求,具有广阔的推广应用前景。     

变电站-调度中心两级分布式状态估计

提出一种变电站—调度中心两级分布式状态估计方法,在变电站级实施基于基尔霍夫电流定律的零阻抗三相状态估计,在调度中心级对变电站上传的熟数据进行处理,实现全网单相状态估计。详细讨论了变电站—调度中心两级分布式状态估计的整体架构、算法、熟数据传输、对时及周期选择、传输协议、过渡期方案等,以说明该方法的可实施性。算例结果表明,该方法有利于在变电站内同时辨识三相坏数据和拓扑错误,减轻通信负担,并提高调度中心全网状态估计的可靠性。     

基于AMI量测信息的低压配电网线路参数辨识方法

针对目前配电线路参数缺少精准辨识的难题,提出了基于高级量测体系（advanced meter infrastructure,AMI）量测信息的低压配电网线路参数辨识方法。该方法基于AMI量测数据,从网络末节点开始对整个网络的支路参数进行分步估计,建立关于低压配电线路阻抗参数的非线性方程组,并采用最小二乘法对其进行求解,实现全网可观测线路的辨识和估计。算例证明了方法的可行性与有效性。     

复杂状态估计不良数据的前推回代追踪辨识方法

本文综合考虑量测数据之间以及量测数据与网络参数之间的电路关联关系,提出了复杂状态估计不良数据的前推回代追踪辨识方法。首先,基于节点度等于1的拓扑搜索原则和节点不平衡功率最小的解环原则,通过拓扑搜索,将电网分解成辐射网结构并形成电网的支路层次矩阵L及对应支路的首末端节点信息矩阵M,然后利用L和M矩阵和本文定义的不良数据判据进行功率和电压的同步前推回代计算和不良数据判断,最终实现参数错误、不良量测数据及拓扑错误的有效辨识。基于IEEE39节点算例系统的仿真验证了该方法的有效性。     

基于多源多时空规则的变电站拓扑检错

提出了基于多源多时空规则的变电站拓扑检错方法。利用了变电站多源量测的冗余性优势,提出了元件、间隔、电压等级等多空间尺度的关联性规则和多时间断面的关联性规则,并给出了具体的实现方法。该方法可提高拓扑错误的辨识能力,尤其是提高无模拟量测的刀闸的辨识能力,可为调度中心提供可靠的拓扑结构。仿真算例和现场应用情况均验证了该方法的有效性。     

基于断路器零阻抗特性的PMU量测状态估计方法

互感器和通信系统噪声使得相量测量单元(PMU)量测量存在随机误差,使得PMU无法准确监测系统动态过程,因此提出一种动态过程中基于PMU量测的状态估计方法。针对故障后网络拓扑改变,集中式状态估计不再可行的问题,提出适用于动态过程的分布式状态估计框架;基于零阻抗特性构造了断路器状态未知情况下的非线性虚拟量测方程,进一步提升冗余度;建立了动态过程中计及断路器零阻抗虚拟量测的状态估计模型,推导了雅可比矩阵的具体形式,并采用非线性加权最小二乘(NWLS)对模型进行求解。仿真分析表明该方法不但能够对节点电压相量和断路器电流相量进行估计,同时能够确定状态未知断路器的开合状态,同时算法满足应用的实时性要求。     

一种计及零注入电流的PMU量测线性状态估计方法

为充分利用相量测量单元(Phasor Measurement Unit,PMU)数据进一步提升状态估计精度,提出一种完全基于PMU量测数据的线性加权最小二乘状态估计方法。该方法将联络节点的零注入电流作为虚拟量测。由于最小二乘法的实质是通过量测冗余度提高状态估计精度,因此,虚拟量测的引入提升了冗余度,从而能够提高估计精度。利用IEEE39节点和IEEE118节点系统进行仿真,结果表明完全基于PMU量测的线性状态估计与传统非线性状态估计和混合量测状态估计方法相比能够有效提高估计精度和计算速度。此外,利用IEEE39节点测试系统对量测变换误差进行了比较研究,结果表明提出的方法量测变换误差明显小于SCADA量测变换误差,有助于提升估计精度。     

基于转移潮流的状态估计模型

传统的状态估计把量测方程作为约束条件,以量测残差的加权平方和或加权绝对值之和最小等为目标函数进行估计,因而不能直接辨识出拓扑错误.为了同时辨识拓扑错误和不良数据,文中把转移潮流方程增广为状态估计的约束条件,在目标函数中同时计及转移潮流的残差和量测残差,对已有的加权最小绝对值状态估计进行了改进,提出了可以同时辨识支路拓扑错误和不良数据的状态估计模型.文中给出了某省实际电网的计算实例.     

基于SDAE-ELM伪量测建模的高容错快速状态估计方法

目前在电力系统中无法保证相量量测单元完全覆盖的情况下,状态估计需要采用相量量测单元（phasor measurement unit, PMU）与数据采集与监控（supervisory control and data acquisition, SCADA）混合量测进行传统非线性状态估计,但是SCADA数据精度低,含有较多不良数据,同时混合数据需要迭代求解,会导致计算效率低且存在截断误差。针对该问题,文章提出了一种基于堆叠去噪自编码器（stack denoising autoencoder, SDAE）与极限学习机（extreme learning machine, ELM）伪量测建模的电力系统高容错快速状态估计方法。其将含有不良量测的SCADA量测数据作为SDAE-ELM伪量测模型的输入,节点电压实部与虚部作为输出,根据历史数据进行训练得到伪量测值与伪量测误差模型,训练完成后得到精度较高的伪量测;将伪量测与PMU量测一起进行快速的线性状态估计。仿真结果表明,所提方法在保证估计精度的基础上,提高了计算效率,验证了所提方法的有效性。     

分布式变电站动态状态估计

相量测量单元(PMU)存在随机误差和坏数据,为了提高PMU数据的可靠性,提出一种基于PMU的分布式变电站动态状态估计方法。在变电站实施基于基尔霍夫电流定律的断路器零阻抗动态状态估计,根据断路器的零阻抗特性构建相应的约束条件,同时计及节点零注入电流约束,从而建立了变电站动态状态估计详细数学模型;利用两参数指数平滑法对状态量进行预报并采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对模型进行求解。利用IEEE-9节点测试系统对该方法进行仿真研究,状态估计滤波系数均小于1,说明所提出的方法能够有效滤除随机误差和坏数据,并且能够满足实时性的要求。     

三相不平衡下交直流配电网状态估计

基于电压源型换流器(VSC)的柔性直流技术被越来越多地运用到配电网中,需要对含VSC的三相不平衡交直流配电网进行准确的状态估计,而配置相量测量单元(PMU)的测量数据是实现配电网准确状态估计的有效手段。首先,提出了考虑配电网三相不平衡特性的交直流配电网状态估计模型,采用加权最小绝对值法进行状态估计;其次,进行PMU测量数据的线性描述,给出了PMU及数据采集与监控(SCADA)系统的混合测量方程,并将多种交直流设备在测量方程中统一描述;最后,在三相不平衡的IEEE 33节点交直流配电网算例上,验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于多项式磁饱和模型及EKF的感应电机磁链观测

感应电机的转子磁链通常用定子电流进行观测,易受测量噪声影响,且观测模型精度与电机参数有关。当电机内磁场幅值变化时,磁路非线性饱和效应会引起互感参数波动,导致观测磁链的幅值和方向偏离实际值,使控制出现偏差。对此,提出基于四阶多项式磁饱和模型以及扩展卡尔曼滤波(EKF)的全状态估计算法,以定子电流作为反馈,观测转子磁链的同时,辨识互感参数。仿真及实验结果表明所提算法能降低磁饱和非线性对控制系统的影响。     

多采样周期混合量测环境下的主动配电网状态估计方法

针对主动配电网中远程终端单元(RTU)、相量测量单元(PMU)与高级量测体系(AMI)多采样周期量测数据长期共存的实际情况,提出了一种基于RTU,PMU,AMI混合量测的主动配电网状态估计混合算法。该混合算法由非线性静态状态估计、线性静态状态估计与线性动态状态估计3种算法组成。线性动态状态估计与线性静态状态估计利用PMU量测与RTU量测,实时跟踪系统注入节点有功功率与无功功率的变化,在非AMI量测的采集时刻,为非线性静态状态估计提供高精度的虚拟量测。所提算法缩短了非线性静态状态估计的计算周期,提高了非线性静态状态估计的精度,提升了对主动配电网运行状态的预测能力。通过算例仿真,验证了所提算法的有效性。     

自适应光学电流互感器

该文在最小二乘原理的基础上引入Iwamoto-Tamura法，提出了一种保留非线性最小二乘算法，通过对传统OCT现场实测数据进行分析，证明采用环境温度直接补偿传统OCT是不可取的。为此，提出了一种新型的AOCT，以稳态电流参考模型和传统OCT为基础，应用自适应Kalman和小波理论，构成了模型参考自适应控制系统，消除了温度等因素对传统OCT的影响，从而综合提高了暂态和稳态测量准确度。由于AOCT具有前馈特性，在保证AOCT准确度的前提下能使OCT传感头的结构大为简化，从而提高AOCT的整体稳定性。目前，AOCT已经在河北省保定市沙窝变电站挂网运行，实践证明AOCT具有优良的性能。     

基于AMI全量测点分区的配电网动态状态估计方法

针对传统配电网三相不平衡动态状态估计存在计算速度较慢且估计精度较低的问题,提出了一种基于高级量测体系(AMI)全量测点分区的配电网的动态状态估计方法。以AMI全量测点作为配电网分区节点,提出综合3个指标的分区目标函数对配电网进行分区,可对子区域进行完全解耦,缩小系统规模;并通过所提数据融合框架进行多尺度量测数据的融合,以远程终端单元量测周期为基准,融合量测周期较长的AMI量测数据,对非AMI量测时刻的系统状态进行跟随。提出一种基于子区域数据融合方法的高精度集合卡尔曼滤波算法,采用协方差膨胀法改进滤波发散的问题。算例仿真结果表明所提方法有效地提高了配电网动态状态估计的计算速度和估计精度。     

配电系统关键量测解耦快速辨识及鲁棒量测优化配置

对配电系统实时运行状态的准确感知离不开状态估计,状态估计的正常运行与量测系统状况紧密相关。文中提出了一种针对三相不平衡配电系统的关键量测和关键量测组解耦快速辨识的新方法,该方法实现了关键量测和关键量测组辨识的解耦和非迭代:一方面,辨识过程仅需进行有功功率部分的状态估计,极大降低了计算规模;另一方面,整个计算过程无需迭代,并给出了相应的严格理论证明。此外,建立了配电系统三相m~(-1)鲁棒量测优化配置模型,以保证任一量测缺失时网络仍然可观测。将所提方法和模型应用于改进的IEEE 37节点算例进行测试,计算结果显示关键量测解耦快速辨识方法的辨识速度远快于解耦前,鲁棒量测优化配置显著降低了配电系统不可观测的风险。     

基于容积粒子滤波的配电网状态估计

高精度的状态估计是配电网安全稳定运行的基础。粒子滤波(Particle Filter,PF)选取重要性密度函数不准确以及卡尔曼框架下滤波方法对非线性系统滤波精度有限的问题,把容积粒子滤波(Cubature Particle Filter,CPF)引入配电网状态估计中。鉴于容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)在状态更新阶段融入了最新量测,因此在粒子滤波框架下,利用CKF算法设计PF的重要性密度函数,采样获得的带权值粒子更加逼近真实后验分布,提高了状态估计精度。在三相不平衡配电网中进行仿真分析,结果表明,CPF算法比UKF滤波精度高。     

提高变电站基础量测数据时间同步性的方法

为了减小变电站端量测数据不同步引起主站状态估计等应用的误差,研究了提高变电站量测数据时间同步性的方法。结合部分500k V高压变电站出现的站内母线功率不平衡现象,分析了变电站基础量测数据时间同步性的主要影响因素,提出若干提高同步性的方法。方法采用基于离散傅里叶变换(DFT)的快速量测算法,量测数据带时标上送,同时设置合理的变化死区提高量测刷新速率,远动装置根据量测时标对齐同一断面数据组包上送。采用RTDS动模仿真试验系统搭建测试环境进行对比试验,试验结果验证了方法的有效性。     

Novel schemes used for estimation of power system harmonics and their elimination in a three-phase distribution system

Estimation of power system harmonics and their elimination is an interdisciplinary area of interest for many researchers. This paper presents Variable Step Size Least Mean Square (VSS-LMS) approach for harmonics estimation and Shunt Active Power Filter (SAPF) with two-level Hysteresis Current Control (HCC) technique for their elimination in a three-phase distribution system. In the estimation process, the weight is updated using VSS-LMS algorithm. Harmonics components are estimated from the updated weights. In order to mitigate harmonics produced by the nonlinear load connected in a three-phase distribution system, SAPF with two-level HCC is proposed. A three-phase insulated gate bipolar transistor (IGBT) based current controlled voltage source inverter (CC VSI) with a dc bus capacitor is used as an active power filter. The first step is to calculate SAPF reference currents from the sensed nonlinear load currents by applying the synchronous detection method and then the reference currents are fed to the proposed controller for generation of switching signals. The nonlinear load consists of one three-phase and one single-phase diode rectifier feeding R–L load, so that the effectiveness of the two-level HCC scheme to compensate for unbalanced nonlinear load can be tested. Various simulation results are presented to verify the good behavior of the SAPF with proposed two levels HCC.