基于节点概率可观性的PMU多目标优化配置

针对相量测量单元(phasor measurement unit, PMU)的多目标优化配置(multi-objective optimal PMU placement, MOPP)问题,提出一种计及节点概率可观性的MOPP模型。从节点可观的角度,考虑PMU及线路的故障概率,计算节点失去可观性的概率。在进行PMU的优化配置时,同时考虑PMU安装数量最少和各节点失去可观性的平均概率最小2个优化目标,采用基于快速非支配排序策略的多目标生物地理学优化(multi-objective biogeography-based optimization, MOBBO)算法进行求解得到Pareto解集,并利用模糊决策理论得到最优折衷解。IEEE 14和57节点系统的大量仿真结果表明,所提方法可以在MOPP中差异化计及PMU以及支路故障概率的影响,与非支配排序遗传算法相比,MOBBO在求解MOPP模型中能够得到更为逼近Pareto前沿的解,提供更佳的决策参考方案。     

基于PMU硬软件概率模型的WAMS可靠性评估

基于同步相量测量单元(PMU)的广域测量系统(WAMS)是一种综合了同步PMU和通信技术的广域网络.文中分析了WAMS的网络结构和PMU的结构原理,根据WAMS的功能特点建立了PMU的硬软件失效概率模型和考虑节点可靠性的WAMS可靠性模型.利用WAMS连通可靠性的评估方法,在考虑PMU节点可靠性的情况下,用节点遍历法和不交化法计算出源宿点的最小路集,然后用频率时间法计算出整个网络连通可靠性、平均故障间隔时间等可靠性指标.以河南电网某实际WAMS网络为算例进行评估仿真,得到单个PMU的可用度和整个网络的连通可靠性,以及网络节点和链路的关键度等可靠性指标,为确定WAMS的薄弱环节提供依据.     

基于定制遗传算法考虑配电网多种拓扑可观性的PMU优化配置

同步相量测量单元(PMU)可以为配电网提供相量数据以提高可观性。考虑因配电网节点数目多但投资成本少造成的PMU供需不平衡,提出了以固定PMU数目为约束条件的优化配置模型。目标函数在最大化可观性节点数目的前提下,最大化网络量测冗余度。模型中考虑了多种拓扑结构的影响,并通过引入零注入节点、节点注入功率和支路功率等量测数据提高可观性。提出了一种定制遗传算法来求解模型,通过定制交叉和变异操作,保证所有个体为可行解。最后,给出了基于最优方案的PMU配置顺序。通过对IEEE标准节点系统进行仿真计算,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于WAMS/SCADA数据兼容和改进FCM聚类算法的PMU最优配置

针对当前应用于状态估计的广域量测系统(wide area measurement system,WAMS)和SCADA系统混合量测中相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)最优配置点的选取问题,在分析WAMS/SCADA数据差异的基础上,提出一种基于数据兼容和改进模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法的PMU最优配置方案。采用大数据挖掘理念,通过改进FCM聚类算法对SCADA数据依据相关度分区,在分区内可观测度最大的节点配置PMU,各分区内采用该PMU节点的最优平滑系数进行Vondrak插值,得到满足兼容性的数据,应用于混合模型的状态估计。相对只考虑可观测度的PMU配置方案,新方案不仅可以实现WAMS/SCADA数据有效兼容,提高估计精度,应用混合量测的状态估计还可有效控制系统负荷快速变化时的估计误差。通过在IEEE 39节点系统上模拟日负荷变化,验证了该PMU最优配置方案的有效性。     

电力系统PMU最优配置数字规划算法

随着相量量测装置(PMU)硬件技术的逐渐成熟和高速通信网络的发展,PMU在电力系统中的状态估计、动态监测和稳定控制等方面得到了广泛应用.为达到系统完全可观,在所有的节点上均装设PMU既不可能也没有必要.文中提出一种基于系统拓扑可观性理论的数字规划算法,利用PMU和系统提供的状态信息,最大限度地对网络拓扑约束方程式进行了简化,以配置PMU数目最小为目标,形成了PMU最优配置问题,并采用禁忌搜索算法求解该问题.其突出优点是利用了系统混合测量集数据,即不仅考虑了PMU实测数据,同时计及了可用的潮流数据.在IEEE14节点和IEEE 118节点系统的仿真结果表明,与常规的PMU最优配置算法相比,所提出的数字规划算法可以实现安装较少数量的PMU而整个系统可观的目标.     

基于图论的电力系统PMU布点优化算法

基于最小支配集理论和电力系统线性量测模型,提出了可观测节点集合、WAMS可观测矩阵两个概念以及一种新的节点可观测性计算规则。以保证系统的完全可观测性和以系统图的最小支配集为搜索范围构成约束条件, 以电力系统状态完全可观测和相量测量装置（PMU）配置数目最小为目标,形成了PMU配置优化问题。并应用禁忌搜索(TS)方法求解该问题,保证了全局寻优。最后采用 IEEE 14、30、57 、118节点系统和新英格兰 39 节点系统对该方法进行了验证,仿真结果表明该方法的有效性和可行性。     

基于节点集合的PMU优化配置方法

同步相量测量单元(PMU)的最优配置要求在全局可观的前提下所配置的PMU最少。0-1线性整数规划在分析求解多目标PMU最优配置有极大的优势。在实际电力系统中存在一定数量的零注入节点。作为虚拟测量数据,虽然有利于PMU最优配置,然而引入到整数规划进行计算时,将使模型非线性化而难以求解。给出了考虑零注入功率节点情况下的条件函数,该函数能够有效保持函数的线性性从而仍能适用于0-1整数规划。当考虑N-1情况下的PMU最优布点时,该方法具有很强的继承能力,有效解决了传统方法无法解决的N-1优化配置问题。最后将该方法应用于IEEE14节点以及IEEE39节点的算例,相对于其他配置方法,减少了PMU配置数量,从而体现了该方法的优越性。     

基于模拟退火混合遗传算法的电力系统相量测量装置优化配置

针对确定配置同步相量测量单元(phasor measurement units,PMU)的最小数和最佳位置以达到最大网络结构可观测性的PMU最优配置问题,提出了模拟退火遗传算法。该算法对常规遗传算法会出现早熟现象、局部寻优能力较差等缺点,在遗传算法中融入模拟退火算法算子,实现了模拟退火的良好局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力的结合。将该算法应用于优化PMU安装地点选择,实现了安装点最少,而整个系统可观的目标。IEEE14节点系统和新英格兰39节点算例系统对所提方法进行了验证。     

WAMS故障对电力系统可靠性的影响分析

为评价二次测量系统故障对一次系统造成的影响,本文在定义“能量信息”系统场景集基础上,将WAMS故障考虑在系统故障中,从故障结果与操作盲区对WAMS故障时的电力系统故障进行了非正常运行状态可观性分析,并结合系统失供电率指标EDNS,构建了一、二次复合系统的综合可靠性评估模型。基于蒙特卡洛仿真计算结果发现:WAMS故障对电力系统的影响十分明显,且不容忽视,通过PMU的冗余配置可以改进WAMS可靠程度,对提升电力系统整体可靠性有着显著意义。     

基于线性整数规划模型的高适应性PMU配置算法

PMU布点问题需要在满足一定约束的条件下同时优化2个相互冲突的指标：配置PMU的数目(或费用)最少和测量冗余度最高。文章提出基于线性0-1整数规划的模型并用来求解系统正常运行方式下完全可观测的PMU配置方案,还分别给出了线路N-1故障时以及PMU N-1故障时系统仍可观测的PMU配置模型,该模型不仅考虑了PMU实测数据,还计及了可用的潮流数据和零注入节点。文章通过将零注入节点转化为潮流已知线路巧妙地回避了模型的非线性问题。通过对IEEE测试系统和浙江电网进行仿真,验证了所提方法的有效性和灵活性。     

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。     

基于分段迭代法的PMU的优化配置研究

对电力系统中有限个数目PMU的优化配置进行研究。采用分段迭代法对PMU的优化配置进行研究。该法假设最初每个节点均安装有PMU。第一阶段和第二阶段的迭代算法用来去除那些不太重要的节点的PMU配置,并保留节点位置重要的PMU的配置。第三阶段的迭代算法则对前两阶段的PMU数目进行进一步的最小化,并且充分考虑电力系统全网的可观性,使得该法达到PMU的最优配置。通过在IEEE 14和IEEE 30节点上进行仿真验证,并与现有的优先算法在计算时间上进行对比,证明该法在计算时间上的优越性,及该法的有效性。     

基于随机矩阵理论的配网故障可观的PMU优化配置方法

定义故障在全网最不灵敏节点发生时可检测为随机矩阵理论下的全网可观。相同故障发生在不同节点时对配网影响程度不同,对应的随机矩阵理论指标MSR的跌落程度不同。提出了配网故障时全网可观的PMU优化配置方法。分别在所有节点设置单相和两相接地故障,得到2种情况下全网的电压数据并计算相应的MSR;对2种MSR进行加权,计算出各节点灵敏系数;以灵敏度最低的节点发生故障时全网可观为目标,按灵敏程度逐次减去不灵敏节点的PMU并计算相应的MSR,直到故障不可检测,得到的PMU配置即为最后配置。以IEEE36节点和IEEE39节点模型进行仿真,验证了在该PMU优化配置方案下,可用随机矩阵理论对配网进实时监测,在故障发生时能准确检测到故障并确定故障发生的时刻。     

广域测量系统中PMU优化配置方法的比较

首先介绍了基于PMU的系统线性量测模型和可观测性分析,接着分别介绍了5种基于系统完全可观测下的PMU优化配置算法.利用这些算法对几种IEEE标准节点系统进行PMU优化配置仿真研究.结果表明,这几种算法在解的收敛速度、解的收敛性和解的多样性方面各有其特点.因此,所提PMU优化配置方法和算法性能比较具有一定的实用性.     

主动配电网多目标PMU最优配置

随着大规模的分布式电源(distributed generation,DG)接入及电网与用户互动增加,主动配电网状态估计结果与量测配置需要考虑更多不确定性因素。为加强对配电网的实时监测与控制,提高配电网运行态势感知能力,需要发展同步相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)。在计及DG与负荷不确定性的基础上,建立了考虑经济性、配电网状态估计精度以及节点电压越限概率的多目标PMU最优配置模型。以拟蒙特卡洛方法模拟DG与负荷的不确定性;基于两步式加权最小二乘方法,构建混合量测配电网状态估计模型,并利用改进的自适应多目标二进制差分进化算法进行求解,从而得到特定状态估计误差精度下的PMU最优配置Pareto非劣解集。通过IEEE 33节点配电网系统进行仿真计算分析,验证了所提模型与算法的可行性与有效性。     

基于有限μPMU的主动配电网故障定位方法

随着通信技术和广域监测系统(wide area measurement system,WAMS)的发展,主动配电网通过微型同步相量测量装置(micro-phasor measurement unit,μPMU)获得全网信息量进行状态感知和故障定位的前景越来越广阔。提出一种基于有限μPMU的主动配电网故障定位方法。首先对μPMU优化配置,保证其全网可观,可以综合利用全局的相量信息。将系统划分为3类故障监测域,通过搜索判据确定可疑故障元件集。此外,还提出不平衡电流故障定位算法,分别对可疑故障元件集内各节点的不平衡电流进行计算,从而确定故障位置。最后利用PSCAD/EMTDC搭建了修正的IEEE33节点配电网模型,对所提出方法利用MATLAB进行仿真验证,结果表明该方法对包括短路和断线等各种故障类型均具有良好的适应性,不受故障位置和故障类型的影响,抗过渡电阻能力较强,可以准确定位故障区段。     

考虑关键节点信息缺失的低频振荡扰动源定位方法

目前电力系统中相量测量单元(PMU)的配置无法满足电网整体的可观测性要求,关键节点的数据缺失是扰动源定位的一大硬伤。在结合电网数据采集与监视控制(SCADA)系统和广域测量系统(WAMS)的基础上,提出一种考虑关键节点数据缺失的低频振荡扰动源定位方法。首先定义低频振荡的耗散能量,分析耗散能量具有方向性的物理机制;然后综合PMU和SCADA的数据进行曲线回归分析,补偿缺失的关键节点数据。某电网算例结果表明,所提方法能够满足扰动源准确定位的要求。     

考虑高风险连锁故障的PMU配置方法

针对连锁故障会导致广域测量系统(WAMS)丧失对电力系统完全可观测能力的问题,提出了一种考虑高风险连锁故障的最优相量测量单元(PMU)配置方法.首先使用隐性故障模型和风险理论对电力系统的连锁故障进行模拟仿真和统计分析,从而对系统中的高风险连锁故障进行辨识;进而通过最优PMU配置保证在单一高风险连锁故障发生的情况下WAMS能够保持对电网的完全可观测.以IEEE 39节点系统为例进行了PMU配置和分析,实验结果表明该方法在经济性和鲁棒性之间能够取得较好的平衡.     

考虑节点时空相关性的有限配电网PMU装置优化部署

为了应对分布式电源新能源汽车大规模接入配电网带来的监测、运行和控制方面的新挑战,近些年,同步相量测量装置（phase measurement unit,PMU）在配电网得到广泛研究及初步应用。建立了考虑实际约束的0-1整数规划的PMU配置模型,能获取配电网中的最优PMU配置,并考虑系统的时空相关性提出了电力系统节点重要度的衡量指标,指导PMU装置有限情况下的布点方案,并且提出了基于伪量测构造及状态估计方法,能在PMU布点不满足全局拓扑可观性的情况下估计电网状态并且弥补系统可观性。通过在多个测试案例上验证了所提算法的有效性和实用性。     

基于可靠度与可观度的量测优化配置研究

随着电力系统运行的发展,电力系统运行中节点数据完全缺失的情况时有发生,这大大影响了系统状态估计时的可观测性;同时,现有的可观测性理论和方法不能很好地反映系统状态变量估计精度和数值稳定性。针对上述问题,本文首先结合N-1可靠性检验原则与节点电气介数定义可靠性损失指标与可靠度指标,对量测系统进行配置与优化,保证在任意一个节点完全缺失数据的情况下系统完全可观;然后,在此基础上量化系统的可观测性,提出可观度的概念及相应的精度与数值稳定性指标,运用灵敏度分析理论找到可观度指标的最大影响因子继续优化量测配置,保证厂站缺失数据的情况下,系统完全可观且具有良好的数值稳定性与估计精度。最后以IEEE 14与IEEE 39节点系统为例,验证了本文所提方法的正确性及有效性。