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。     

考虑PMU量测信息的配电网运行状态分析方法

同步相量量测单元PMU(phasor measurement unit)在配电网中的推广使用有效提升了电网系统的可观性。首先提出了一种考虑PMU信息的配电网运行状态分析方法,该方法在数据采集与监控SCADA(supervisory control and data acquisition)系统数据更新时,将SCADA和PMU等不同量测时间尺度的混合数据进行状态估计;之后通过PMU数据进行状态估计更新,直至新的SCADA数据到来,开始新的混合数据状态估计。目标函数由估计值与量测值之间残差指数的加权和组成,降低了不良数据对估计结果的影响,并通过抗残差加权减少由于量测坏数据引起的运行状态波动。最后通过IEEE 123节点的算例分析,验证了所提方法具有较好的运行状态分析效果和有较高的时效性。     

一种计及全量测相关性的混合电力系统状态估计方法

针对电力系统状态估计中全量测存在相关性的实际情况,提出一种计及全量测相关性的混合电力系统状态估计方法。首先,利用无迹变换法计算来自数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统量测之间的统计相关性;其次采用量测缓冲器和向量自递归模型(vector autoregressive model,VAR)计及相量测量单元(phasor measurement units,PMU)量测的时空相关性,最终形成两部分相结合的混合线性状态估计方法。该方法在充分考虑PMU量测量之间时相关性的同时,能够确保PMU量测量与基于具有相关性的SCADA量测状态估计结果保持时标的一致性,进而有效地得到计及全量测相关性的电力系统状态估计结果。通过在IEEE-118标准节点系统上进行大量仿真算例分析,结果表明所提方法能够明显提高状态估计结果的精度。     

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。     

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。     

计及PMU的混合非线性状态估计新方法

提出一种将同步相量测量单元（PMU）的直接电压相量量测变换为间接支路电流量测,并与监控与数据采集（SCADA）量测量一起进行混合迭代的非线性状态估计方法。对构造等效电流修正量而带来的间接量测误差进行了详细和定量的分析,并对该混合估计算法的精度进行了定性分析和定量计算。理论分析和算例表明,该方法可以获得较高的估计精度,在收敛次数和滤波效果上也有所改进。     

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。     

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。     

抵御多点虚假数据攻击的主动配电网状态估计方法

引入同步相量量测装置（PMU）识别虚假数据注入攻击（FDIA）的动态状态估计是实现主动配电网安全准确决策的有效途径。提出一种融合贝叶斯定理的深度森林（BA-DF）FDIA检测机制的混合量测加权平方根容积卡尔曼滤波（WASRCKF）动态状态估计方法。首先,通过图卷积神经网络预测PMU和SCADA混合量测融合,提高数据冗余度;其次,利用WASRCKF估计状态量和混合量测预测量进行加权估计,降低FDIA对状态估计更新层的影响;然后,采用BA-DF进行FDIA检测,判断虚假数据攻击位置,使用混合量测预测值进行修正,形成BA-DF-WASRCKF组合方法。最后,采用PG&E69配电网进行验证,结果表明该方法在不同PMU配置下均可获得更高精度状态估计结果,配置24台PMU的FDIA识别率为95%,较传统方法状态估计精度提高了77.8%。     

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。     

基于混合量测的二次线性状态估计方法及其工程应用

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,如果仍采用传统非线性估计模型,将面临PMU量测计算权值难以确定、PMU量测坏数据辨识不准、相角参考点和成熟商用程序改动等多方面问题。提出了一种基于混合量测的二次线性状态估计方法。该方法在传统非线性状态估计收敛后,利用其结果中的各节点电压幅值及相角估计值和PMU相量量测再进行二次线性状态估计计算,有效解决了上述问题。最后结合电网实例验证了该方法的有效性。     

基于APSI多级策略下的混合电力系统状态估计研究

针对混合电力系统中要求状态估计数据精度高及数据计算量小进行探索研究。提出了两种状态估计构架用于多级策略下SCADA/PMU混合量测的电力系统状态估计。第一个构架是利用先验状态信息(APSI)和正交分块吉文斯旋转提高基于SCADA/PMU量测装置的状态估计的数据处理能力。第二个构架是一个依赖于融合估计的三级方案,优化之前已经确定的SCADA/PMU估计量测值。对多级策略在计算量和精确性上的优化进行详细的描述和比较。在IEEE 30节点系统测试系统进行仿真验证,验证了提出的多级策略能有效地减少状态估计的计算量及增加量测数据的同步性和准确性。     

基于SCADA/PMU混合量测的广域动态实时状态估计方法

根据来自监视控制与数据采集(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统和相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的数据特点,提出了一种基于SCADA/PMU混合量测的广域动态实时状态估计方法,该方法充分利用了各节点间电压变化的相互联系,通过SCADA系统提供的初始值和安装PMU的节点的电压量测可简单地获得其他未安装PMU节点的电压相量。该方法有效地解决了在PMU配置不足的情况下如何观测电网状态以及如何在动态过程下实时观测电网。最后,通过对新英格兰10机39节点系统的多种故障进行仿真,验证了该方法的有效性和准确性。     

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。     

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。