电网频率的微机测量新方法

提出了一种利用采样值进行电网频率微机测量的新方法。该方法实现简便,计算量小,测量精度高,特别适合于电网频率的实时测量。     

基于PMU的双端同步故障测距算法的研究

基于分布参数的线路模型,推导了双端数据同步采样的测距算法。该算法充分利用PMU测量数据的同步性,完全不考虑不同步采样角的影响,大大简化了测距过程,根据故障前系统的电压、电流相量对线路参数进行了修正,提高了测距的精度。结合PMU的配置方案,对线路两端均装有PMU和线路一端装有PMU两种情况进行了ATP仿真分析,仿真结果验证了算法的有效性,在两种情况下均能满足故障测距的精度要求。     

基于有限PMU的电网故障在线识别算法研究

为了实现有限PMU布局方式下的快速有效电网故障检测,研究了电网故障线路在线识别算法。根据PMU布局将电网划分为多个区域。分析了故障发生时流入故障区域的正序、负序和零序电流明显增大的特性,研究了基于边界PMU的故障区域搜索方法。基于虚拟节点构建了纯故障等值模型及其故障分量电压方程。利用一个区域的各边界节点电气量,构造故障分量电压的超定方程组,采用最小二乘法求解故障线路的故障点位置,准确检测故障区域内的故障线路。IEEE14节点系统上大量仿真实验验证了该算法的有效性,它不受故障位置、故障类型、过渡电阻的影响。仿真实验也表明了采用最小二乘法求解的故障点精度能够满足要求。     

基于PMU的双端同步故障测距算法的研究

基于分布参数的线路模型,推导了双端数据同步采样的测距算法.结合PMU的配置方案,对线路两端均装有PMU和线路一端装有PMU两种情况进行了ATP仿真分析,仿真结果验证了算法的有效性,在两种情况下均能满足故障测距的精度要求.     

大电网下基于故障域的PMU配置和故障定位新方法

提出一种基于故障域的PMU配置和故障定位新方法。根据故障时PMU可观性的配置要求,在假想故障下划分全网的故障配置域,进行了基于故障配置域的PMU整数线性规划配置。系统发生故障时,根据各故障域内附加差动电流的响应,确定实时故障域,在实时故障域内采用虚拟电流法对故障进行了精确测距。算例分析表明,所提方法以少数的PMU配置实现故障网络的拓扑可观,为构建可靠经济的强壮电网监测系统提供了参考;故障域的实时响应使得快速锁定故障区域,防备连锁跳闸误动作成为可能;并且文中的故障测距技术对各种故障类型、故障位置以及线路结构均有良好的定位效果。     

基于PMU的广域电网相量测量系统概述

随着电力系统的发展和对安全稳定性要求的不断提高,传统的以SCADA/EMS为代表的基于稳态的监控系统将难以满足实时性的要求,而基于相量测量装置（PMU）的电网广域测量系统（WAMS）却能很好地解决电力系统广域空间同步测量的问题。使电网控制中心能在统一的时标下,根据各个PMU的测量信息对电力系统的状态进行分析,并进行全电网的稳定控制、事故预警等。为此,对WAMS的组成结构、发展状况和应用前景等进行了较为详细的概述。     

基于相位差校正的电网频率高精度测量

电网频率是重要的电能质量指标之一,频率的高精度测量同时也是许多应用技术的基础。该文介绍一种基于相位差校正的电网频率测量方法。理论分析和仿真表明这种方法具有较强的抗干扰性,其频率测量精度主要与信噪比、频率偏差及采样数据的长度有关。该方法原理简单、运算速度快、校正精度高,能够满足电力系统测量实时性要求。     

基于相位差校正的电网频率高精度测量

电网频率是重要的电能质量指标之一,频率的高精度测量同时也是许多应用技术的基础.该文介绍一种基于相位差校正的电网频率测量方法.理论分析和仿真表明这种方法具有较强的抗干扰性,其频率测量精度主要与信噪比、频率偏差及采样数据的长度有关.该方法原理简单、运算速度快、校正精度高,能够满足电力系统测量实时性要求.     

自适应遗传算法在PMU优化配置中的应用

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。由于经济和技术等方面的原因,每个节点都配置PMU还不能成为现实。为此,提出了在传统的状态估计的基础上,部分安装PMU以后的状态估计模型。基于此模型,以提高状态估计的精度为目标,引入自适应遗传算法,应用遗传算法的全局搜索特性,自动获取和积累有关搜索空间的知识,并自适应地控制搜索过程来优化PMU的配置数量和安装位置。在遗传操作过程中,引入自适应规则,在线地改变交叉率和变异率,有效地加快了收敛速度和算法跳出局部最优的能力,并用IEEE14节点网络验证了算法的可行性。     

便携式同步相量测量装置现场测试仪

介绍了一种实用的相量测量装置（PMU）的现场校核方法。采用比对测量和模拟发电机信号输出的方法,使新研制的便携式PMU现场测试仪能对现场的PMU进行校核。现场试验表明,该方法可较方便地对跨空间分布的PMU进行客观的性能评价,并可对PMU进行异地校核。     

基于改进自适应遗传算法的PMU优化配置

为了利用最少数目的相量测量单元(PMU)保证电力系统在正常运行时和线路N?-1故障时都能完全可观,提出一种基于改进自适应遗传算法(IAGA)的PMU优化配置方法。将PMU配置分为两个阶段:第一阶段以PMU安装数目最少和正常运行时系统完全可观为目标配置PMU;第二阶段在已有配置结果的基础上继续安装PMU,以保证线路N-1故障时系统仍完全可观。修改IAGA中交叉概率和变异概率的计算公式,克服了当群体最大适应度值与平均适应度值相等时进化停滞的缺点,优化了进化过程,同时方便了数学计算;对每一代个体进行防早熟操作,消除了由交叉运算和变异运算的偶然性及随机性导致的进化早熟。算例分析结果表明,该方法在PMU配置数目、配置方案种类、收敛性及实用性上有显著优势,证明了该方法的正确性和优越性。     

一种基于PMU的线路自适应故障测距算法

提出一种新的基于相量测量单元(PMU)的输电线路故障测距的自适应算法。该算法利用PMU装置获得高压线路两端的电压和电流相量,在线计算线路参数,解决了线路实际参数与电力局所提供参数的不同、线路参数在运行过程中的不确定性等问题。采用前置带通滤波器与全波傅氏算法相结合的滤波算法,提取相当精确的突变量基频分量,用于输电线路故障测距。大量的EMTP仿真计算结果和实际系统参数验证结果表明,该测距算法不受系统的运行方式、故障点过渡电阻、故障类型、故障距离等因素的影响,具有很高的测距精度。     

电力系统PMU优化配置问题研究

在PMU最优配置问题的研究过程中,引入了元件权重的概念,来区分不同设备对可观性要求的程度使得OPP求解算法更加灵活,可以考虑更多的因素;结合了发电机同调性的影响,此方法针对电力系统的特点,从而更加有效;把传统的逐点法进行了改进,并根据穷举法与改进逐点法的各自特点,把两者相结合,成为一种实用算法。对以上布点原则和算法在IEEE-39上进行了测试,取得了较好的效果。     

自适应遗传-禁忌搜索混合算法在PMU最优配置中的应用

针对PMU最优配置问题,提出一种结合自适应遗传算法与禁忌搜索算法的混合算法。通过初始配置原则,缩小了算法的寻优范围。充分利用两种算法各自的特点,结合自适应遗传算法并行计算特性与禁忌搜索算法跳出局部最优解的能力,使得该混合算法寻得全局最优解的同时,提高了算法的优化效率,增强了算法的鲁棒性。最后利用IEEE14、IEEE39、IEEE57节点系统对该混合算法与其他两种遗传算法进行了对比验证。     

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。     

遗传算法在PMU优化配置中的应用

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.由于经济和技术等方面的原因,每个节点都配置PMU还不能成为现实.为此,提出了在传统的状态估计的基础上,部分安装PMU以后的状态估计模型.基于此模型,以提高状态估计的精度为目标,引入遗传算法,应用遗传算法的全局搜索特性,自动获取和积累有关搜索空间的知识,并自适应地控制搜索过程来优化PMU的配置数量和安装位置,并用IEEE14节点网络验证了算法的可行性.     

电力系统中PMU最优配置的研究

针对确定配置同步相量测量单元(PMU)的最小数目和最佳位置以达到最大的网络结构可观测性的PMU最优配置问题,提出了一种最小生成树(MST)算法,在深度优先搜索(DFS)算法的基础上提出了一种新的寻优规则,从而提高了解的质量和求解速度。该算法克服了DFS算法收敛性差和模拟退火(SA)算法收敛速度慢的缺点。算例仿真证明了利用MST算法求解PMU最优配置问题能使解的质量与求解效率达到很好的平衡,同时也可提高最优解的多样性。     

电力系统相量测量装置最优配置混合算法的研究

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最优配置问题。将遗传算法和禁忌算法有效结合形成禁忌遗传算法,该算法在改进交叉和变异算子的基础上,继承和发展了遗传算法基于多点搜索、鲁棒性强等诸多优点,每当群体有出现早熟而陷入局部最优解的趋势时,利用禁忌搜索增强算法的爬山能力,避免算法早熟而陷入局部最优解,增强算法的全局收敛能力和收敛速度。与遗传算法和禁忌搜索方法相比,禁忌遗传算法具有更好的全局收敛能力和收敛速度。最后采用IEEE14,IEEE30和IEEE57节点系统对算法的有效性进行了验证。