计及PMU支路电流相量的状态估计模型

评述了相量量测在电力系统状态估计中的各种应用模型,包括仅采用相量测量装置(PMU)的量测进行线性估计、在非线性估计中加入PMU电压幅值和相角量测,以及把非线性估计和线性估计结合等方案.把PMU量测值直接作为估计值虽然可以降低估计的维数,但不一定有利于估计精度.当前PMU的配置还难以满足可观性要求,故必须将PMU量测与其他量测一起用于状态估计.但在非线性估计中,很难直接利用PMU支路电流量测,特别是其相角量测.文中提出通过量测变换来计及PMU支路电流幅值和相角量测的模型.对各种非线性估计模型的仿真说明该模型的估计精度优于其他方案.     

基于混合量测的电力系统状态估计混合算法

研究了相量量测装置(PMU)相量量测和监控与数据采集(SCADA)量测混合使用时的数据匹配问题,提出了利用状态量转换预测得到预报系统状态和预报节点注入电流向量的方法。在此基础上,提出了应用PMU实时相量量测和预报节点注入电流向量的线性静态状态估计算法,以及应用PMU实时相量量测和预报系统状态的线性动态状态估计算法。文中将这2种算法与传统状态估计算法相结合,组成了状态估计混合算法,保证了状态估计的计算精度。该混合算法有效减少了状态估计的计算时间,对PMU的量测配置也没有严格的要求,具有很好的通用性。最后采用IEEE30节点系统对该方法进行了验证。     

混合量测状态估计相角参考点坏数据问题的处理方法

基于相量测量单元(PMU)和数据采集与监控(SCADA)混合量测进行状态估计计算时,一旦其相角参考点上的PMU电压相角量测为坏数据,将影响其余所有相角量测引入,污染有功量的总体计算,严重影响计算精度。文中在建立混合量测状态估计计算模型的基础上,提出一种解决相角参考点坏数据问题的处理方法,改变传统状态估计将相角参考点状态量值固定且不参与迭代求解的做法,形成雅可比矩阵时增加相角参考点状态量对应列和PMU量测对应行,将相角参考点状态量同其他节点一样参与迭代求解,当相角参考点上的PMU电压相角量测为坏数据时同样能够被检测和辨识,彻底消除其对计算结果的不利影响。最后,结合电网实例验证了该方法的有效性。     

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。     

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。     

基于灵敏度分析的线性混合量测状态估计

提出一种基于灵敏度矩阵并以相量测量单元(PMU)采样为周期的混合量测线性估计方法.把PMU的电流量测转换成功率量测,在初始计算时刻与基于监控和数据采集系统的量测一起进行非线性运算,得到状态估计值和功率量测量之间的灵敏度矩阵.在后续的PMU采样时刻,将转换得到的功率量测和通过负荷预报补充的伪量测组成混合量测,然后根据求得的灵敏度矩阵进行以PMU采样为周期的线性跟踪计算.当估计误差积累到一定程度时,重新进行一次混合非线性计算以更新灵敏度矩阵.通过IEEE 118节点系统,给出了负荷变化速率、预报误差和PMU量测数对所提估计方法计算精度的影响.结果表明,负荷变化越慢、预报误差越小、PMU的个数越多,其跟踪计算精度越高.     

基于PMU/SCADA混合量测的电力系统状态估计

为提高电力系统状态估计的准确度,在现有理论基础上提出了基于PMU/SCADA混合量测的状态估计方法,将电力系统划分为线性区域和非线性区域,在线性区域内计算与安装PMU装置相关联节点处的电压相量,将该计算结果作为间接量测引入非线性区域的状态估计中,从而使状态估计的准确度有所提高。仿真实验表明,在IEEE-14系统中,该算法计算速度快,能有效提高状态估计的精度,具有一定的实用价值。     

计及PMU量测的分步线性状态估计模型

提出一种基于广域量测系统(wide area measurement system,WAMS)和数据采集与监控(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统混合量测的电力系统状态估计方法,该方法充分利用相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)量测方程为线性方程的特点,将SCADA量测方程分解为两步线性化方程,并将PMU量测数据中的电压幅值平方、电流幅值平方和相角量测分别添加到2个线性化方程中,从而实现PMU和SCADA混合量测状态估计的非迭代计算,提高了计算效率。通过IEEE标准系统和波兰电网仿真算例,验证了所提方法的有效性。     

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。     

一种将PMU支路电流量测引入非线性状态估计的方法

针对同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的电流量测难以直接引入到传统加权最小二乘状态估计的问题,提出一种在极坐标下引入PMU支路电流量测的快速分解状态估计方法。采用旋转量测变换法,利用PMU的电压相角量测信息,将电流量测转化成为旋转量测,减小了副对角元素,实现了状态量在极坐标下的解耦,从而解决了电流量测与SCADA量测的融合计算问题。同时采用了动态更新相角的方法,在每次迭代过程中更新量测旋转所用的相角值,减小了因相角量测中的不良数据带来的误差。最后通过IEEE39节点算例对旋转量测方法与直接分解法、量测变换法这3种方法进行了仿真对比。结果表明,旋转量测方法改善了状态估计的精确性,计算速度较快,能够为调度中心的决策提供精确的数据支持。     

两级线性迭代策略下的混合状态估计的研究

基于卡尔曼滤波及线性迭代基本原理,针对当前电力系统混合状态估计精度低、滤波效果差及收敛能力低等问题,提出了一种基于两级线性迭代的电力系统混合状态估计的研究策略:第1级利用相量测量单元(PMU)的量测数据进行线性估计;第2级将其与传统量测值相结合用于状态估计,并利用PMU的高频特性对两级的量测数据进行多次迭代采样。将其在IEEE 14和IEEE 57节点测试系统进行测试,并将结果与其他混合模型比较,结果表明,该策略的估计精度、数据收敛度及量测参数误差均优于其他混合模型。     

基于交替方向乘子法的分布式双线性状态估计

提出了一种计及数据采集与监控(SCADA)系统和相量测量单元(PMU)混合量测的电力系统多区域分布式状态估计的新方法。首先假设量测模型是线性的,以扩展子区域法进行分区,所得到的扩展子区域包含了相邻区域的边界母线。然后采用广泛应用于分布式计算的交替方向乘子法(ADMM)求解,由于各子区域间仅需交换边界母线状态量信息,无需中央协调侧,因而保留了各子区域的独立性。随后基于SCADA系统和PMU混合量测的双线性模型,将传统的非线性加权最小二乘(WLS)估计转化为三阶段问题,第1、第3阶段为线性WLS估计(各子区域由ADMM分布式求解);第2阶段为一步非线性变换(各子区域可独立变换)。双线性理论与ADMM技术的结合,保证了分布式状态估计的收敛性,同时也提高了计算效率。最后,算例测试部分从多个方面论证了所述方法相比于现有方法的优越性。     

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。     

A distributed state estimation method for power systems incorporating linear and nonlinear models

High-voltage transmission networks are commonly equipped with phasor measurement units (PMU), and some of them are PMU observable. However, PMUs are seldom installed in distribution networks due to budget limitations. The state estimation equations of PMU observable areas are linear, while those of other areas remain nonlinear. This paper proposes a new distributed state estimation method for solving multi-area state estimation problems, in which linear models are used for high-voltage transmission network, while nonlinear models are adopted for other areas. In PMU observable area, we select coordinating variables as generalized cost functions which accurately represent the sensitivity between the linear SE objective function and boundary states. Consequently, SE results identical to a centralized estimator can be obtained without iterations at the coordination level. This paper presents the problem model and theoretical analysis of the proposed method, and shows its effectiveness by numerical tests.     

基于PMU的状态估计的研究

传统的状态估计是基于单相纯正弦模型的,但实际电力系统的三相并不是完全对称,这就导致了传统的状态估计存在着固有的误差。随着基于GPS同步相量测量单元(PMU)的应用和计算机技术的发展,该文提出了一种以PMU为基础的三相状态估计和谐波状态估计算法以消除这种固有误差。利用PMU的电压幅值测量值和相角测量值与SCADA原有的测量值构成的混和量测系统一起用于状态估计,从而提高网络的可观测性及状态估计的精度,来弥补传统状态估计的不足。所以这种算法可根本解决系统三相不平衡和状态向量非纯正弦带来的误差问题。最后讨论了对该算法的评估方法。     

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。     

PMU准实时数据对主动配电网抗差估计的影响

由于相量测量单元(PMU)因成本问题无法在配电网中大规模配置,且不同设备向主站传输数据时存在客观的通信延迟、带宽限制等因素,因此状态估计器输入端存在不良数据。提出一种基于同步相量量测的主动配电网抗差估计方法,并提出以虚拟PMU量测模型补充大量的高精度冗余数据。将数据采集与监视控制(SCADA)量测系统、PMU量测和虚拟PMU量测构成的混合量测系统作为状态估计的输入端。考虑网络和量测数据不确定度对抗差M估计算法进行改进,避免了传统加权最小二乘估计中删除坏数据的残差判断和迭代过程,降低了估计耗时,提高了状态估计的可靠性和抗差性能。改进IEEE 14和IEEE 33节点配电网算例的仿真分析,验证了所提方法的有效性和普适性。