考虑量测数据质量的集成储能智能软开关数据驱动电压控制

分布式电源的高比例接入使配电网电压控制问题日益显著。与配电网中传统电压调控设备相比，集成储能智能软开关(ESOP)等新型电力电子设备具有更加灵活、快速的电压调节能力。实际配电网参数难以获取，运行场景复杂多变，基于物理模型的控制方法往往难以适应系统运行状态变化。为此，提出一种考虑量测数据质量的ESOP数据驱动电压控制方法。首先，基于无模型自适应预测控制方法，建立ESOP的数据驱动控制模型。然后，考虑数据驱动过程中实际量测数据存在量测误差的问题，采用坏数据辨识和量测扰动抑制方法对量测数据进行处理，提出考虑量测数据质量的ESOP数据驱动电压控制方法，以降低量测误差对数据驱动控制过程的影响。最后，在含四端ESOP的实际配电网算例中进行验证分析。结果表明，所提ESOP数据驱动电压控制方法可以有效解决配电网参数难以准确获取的问题，显著降低量测误差带来的不良影响，全面提升配电网电压控制水平。     

接地网故障诊断可测性指标体系的分析及应用

定义了接地网故障诊断的4类可测性指标即结构可测性、测试可测性、状态可测性和干扰可测性,采用不确定度反映支路和接地网的不确定程度。对于结构可测性、测试可测性和状态可测性分析,采用不确定支路个数反映接地网可测性高低。采用测试明晰支路的平均不确定度反映综合干扰对接地网故障诊断结果的影响程度。提出了基于Monte-Carlo方法的结构可测性、测试可测性和干扰可测性分析方法。对一个具有60支路的接地网进行了结构可测性、测试可测性和干扰可测性分析,结果表明:提出的方法是可行的并且对于优化测试方案和科学利用诊断结果具有指导意义。     

配电网状态估计误差的电路表示方法

量测信息少、测量精度不足是影响配电网状态估计精度的重要问题。根据实时量测和伪量测数据的精度,判断配电网状态估计结果的误差范围,对配电网的运行和观测规划具有重要指导意义。现有的采用信息矩阵求逆的方法,物理意义不明确,难以分析各类型量测的作用。提出一种配电网状态估计误差的电路表示方法,将量测精度对配电网状态估计误差的影响用导纳电路表示,并用源强度和关联强度分析不同类型量测在状态估计中的作用。理论分析和算例验证表明,该方法可直观表示配电网状态估计的误差分布,确定各个量测对状态估计误差的影响,从而为配电网的运行规划提供指导。     

配电网状态估计的全局灵敏度分析及应用

在配电网状态估计中,量测装置配置不齐全,通常引入伪量测来满足系统的可观性要求。考虑到量测数据有一定的误差以及伪量测与真实值之间可能存在偏差,配电网状态估计的量测和伪量测存在不确定性,这会影响配电网状态估计的准确性。文中提出了配电网状态估计的全局灵敏度分析方法,辨识影响状态估计精度的关键(伪)量测不确定性因素及其位置;利用稀疏多项式混沌展开计算全局灵敏度指标,以提高全局灵敏度分析的计算效率;建立了基于不确定性因素重要性排序的量测装置布点方法。采用IEEE 33节点配电网进行仿真,通过与常用方法进行比较,验证了所提方法的有效性。该方法克服了传统状态估计灵敏度分析方法的不足,能有效评估(伪)量测不确定性因素的交互作用对状态估计的影响;此外,基于全局灵敏度分析的量测装置布点方法能显著提高配电网状态估计精度。     

基于神经网络数据处理的配网实时参数辨识研究

配电网参数的准确性对其优化运行有着重要意义。但近年来配电网结构日益复杂，采用传统理论计算所得配电网参数与实际数值存在着较大误差。同时，实际量测数据存在误差，导致难以准确辨识其参数信息。为此提出一种基于神经网络数据处理的配电网实时参数辨识方法。首先对配电网建立参数辨识方程，然后利用反向传播神经网络对量测数据进行处理，最后对参数进行辨识，采用33节点系统进行测试。结果表明，所提方法能够准确辨识配电网络线路阻抗、变压器阻抗及导纳等参数，为配电网安全可靠运行及后续控制分析提供了基础支撑。     

基于配网量测数据的静态负荷模型参数辨识

电力负荷作为电力系统的终端用户,其模型的准确程度直接影响着电力系统运行分析的准确性.近年来,配电网中的量测装置记录了大量稳态数据,能否利用稳态量测数据实现静态负荷模型参数的辨识已成为新的研究问题.提出了基于配网量测数据的静态负荷参数辨识方法.首先,对专变和公变的有功量测数据进行聚类,得到日负荷特性类似的同类负荷曲线;然...     

基于本地量测信息的配电变压器静态参数估计

为了能够准确、有效地掌握配电变压器的在线运行状态,并及时、正确地评估其健康状况,利用监测装置采集到的配电变压器本地高/低压侧的量测数据,在本地对其静态参数进行可测性估计,遴选有效量测方程辨识配电变压器的静态参数,以此来判断配电变压器的运行状况.算例结果表明:以量测数据之间的距离为标准遴选量测方程辨识得到的配电变压器静态参数估计值的质量更佳,并且参数辨识结果对变压器静态参数的在线动态监测和故障诊断具有应用参考价值.     

多源量测数据融合的配电网状态估计及应用

随着同步相量量测装置的引入,配电网中存在着不同时间尺度与量测精度的多源量测数据。如何充分融合多源量测数据,实现快速准确的配电网状态估计是高效运行决策的重要前提。该文提出一种考虑不同类型量测时间尺度、同步性和精度特点的配电网多源量测融合状态估计方法,讨论同步相量量测数据引入对状态估计分析模型的影响,对多源量测数据进行等值转换实现量测函数的线性化,针对不同类型的量测数据采用相应的数据融合策略,以提高状态估计的精度、减小状态估计的计算周期。基于广州某地区的示范工程算例,分析验证了不同量测配置及运行条件下所提出的多源量测数据融合方法对网络可观性提升、状态估计精度改善的有效性。     

考虑多类型分布式电源和负荷不确定性的主动配电网区间状态估计

分布式电源的间歇性发电并网、电动汽车的随机充电以及智能量测装置的量测误差等使得主动配电网状态估计结果需要考虑更多的不确定因素。在利用区间数对系统量测不确定性予以合理分析与定量描述的基础上,建立主动配电网三相区间状态估计模型。为能够精确求出系统状态估计结果,提出基于迭代运算的线性规划算法对所建立的主动配电网三相区间状态估计模型进行求解,并结合稀疏矩阵技术进一步提高算法的求解速度。对修改的IEEE 123节点算例进行测试分析,与现有非线性区间优化求解方法和蒙特卡洛抽样方法进行比较,结果表明所提方法在估计精度以及计算效率方面均具有一定的优势。以区间数形式对网络中不确定物理量进行刻画与建模后,采用状态估计程序得到的计算结果也会呈现出区间形式,由此可为调度人员提供更加直观的系统状态量上下界信息。     

基于支路电流的配电网非量测负荷估计

提出一种基于支路电流的抗差估计算法用于修正10kV配电网非量测负荷。该算法将配电网中的功率量测变换为电流量测,实现了雅可比矩阵常数化,支路电流实虚部解耦求解。并采用了权值随残差变化的权函数,较大程度地抑制了伪量测中坏数据对估计结果的不良影响。文中还给出IEEE 33节点配电系统的计算结果。结果表明,本文的算法能够有效地修正伪量测数据,使其准确度达到或接近实际量测值的准确度。     

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.     

基于负荷电流的配电网非量测负荷估计

提出了一种基于负荷电流的抗差估计算法用于修正10kv配电网非量测负荷。该算法将配电网中的功率量测变换为电流量测，实现了雅可比矩阵常数化，负荷电流实虚部解耦求解。并采用了权值随残差变化的权函数，从而较大程度上抑制了伪量测中坏数据对估计结果的不良影响。文中还给出了IEEE33节点配电系统的计算结果。结果表明，该算法能够有效地修正伪量测数据，使其准确度达到或接近实际量测值的准确度。     

考虑量测时延时基于3种数据融合的配网状态估计

针对已有配电网状态估计方法在进行量测数据的融合时,未考虑量测时延,量测数据断面可能并没有对齐以及收敛性和抗差性往往难以兼顾的局限性,本文提出了考虑量测时延时基于3种数据源融合的配电网状态估计方法。首先,基于量测数据的分布特性,提出量测时延的处理方法,解决断面数据对齐问题。然后,通过线性外推对配电网中的3种常用的量测数据进行有效融合。最后,利用融合后的数据进行配电网状态估计计算,提出一种基于最小二乘和一乘之和的抗差状态估计方法。仿真算例证明了本文方法的有效性。     

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。     

量测误差对高压线路零序参数辨识的影响机理分析

输电线路的零序参数是电力系统分析计算、保护整定的重要参数。随着PMU的广泛应用,采用PMU量测数据在线辨识成为输电线路零序参数获取的新方法。然而,现场PMU量测数据往往存在误差,影响了零序参数计算结果的精度。该文在输电线路π模型的基础上,分析了三相电压、电流相量量测误差对输电线零序参数辨识的影响机理。首先,通过数学推导,揭示了三相量测误差对零序分量的影响;其次,采用小扰动分析方法,研究了零序电压与零序电流的幅值、相角影响零序参数计算结果精度的机理;最后,通过仿真验证了所提理论的正确性。     

基于PMU量测的配电网稀疏估计

同步相量量测技术的应用为配电网估计如潮流雅可比矩阵估计和电压/相角-功率灵敏度估计提供了重要技术基础。针对潮流雅可比矩阵的相关性、稀疏性和对称性,提出了一种基于同步相量测量单元量测数据的潮流雅可比矩阵和灵敏度矩阵的稀疏估计方法,在较少量测下,有效估计了雅可比矩阵和灵敏度矩阵。进一步针对量测过程中出现的不良数据,引入鲁棒性更大的加权最小二乘法,提高了算法的鲁棒性。最后,通过IEEE33节点配电系统验证了方法的可行性。     

考虑量测相关性的容积卡尔曼滤波动态状态估计

针对电力系统动态状态估计中SCADA量测量间存在相关性的实际情况,文中提出了一种考虑量测相关性的容积卡尔曼滤波动态状态估计方法。首先进行了SCADA量测相关性分析,然后基于状态转移方程推导过程噪声协方差矩阵,基于容积变换方法计算考虑SCADA量测相关性的量测误差协方差矩阵,并提出了考虑量测相关性的电力系统动态状态估计流程,每次估计实时修正量测误差协方差矩阵及过程噪声协方差矩阵。IEEE-39节点系统的仿真结果表明,相较于不考虑量测相关性的容积卡尔曼滤波算法,文中方法能够明显提高状态估计结果的精度。     

主动配电网FTU配置优化方法探讨

主动配电网中的自动化配电终端直接影响到状态估计精度和电网可靠性。分析配电网量测配置特点,利用状态估计灵敏度矩阵确定量测估计方差的表达,构成平均估计方差指标,依照新量测对平均估计方差指标贡献系数的大小确定新量测设备的安装次序。以配电终端经济性指标和状态估计方差指标加权形成目标函数,配网可靠性和电压合格率等为约束条件,迭代求解最优FTU配置。考虑了配电网量测配置的经济性、可靠性和对状态估计误差的影响。通过118节点算例,分析了"三遥"、"二遥"两个优化阶段的优化过程和结果,说明算法的可行性。     

基于量测数据补全的有源配电网电压优化技术

有源配电网由于分布式新能源影响，电压存在越限的风险，但配电网实时量测仅可部分观测，优化问题无法求解。针对这个问题，提出了一种基于量测数据补全的有源配电网电压优化技术。在仅能获得部分节点实时量测的状态下，采用增强生成对抗网络补全算法，得到完整的配电网量测数据。根据补全的实时数据，计及补全误差，设计电压误差修正模型，修正优化电压目标，在电压越限时对配电网电压进行优化，提高电压质量。通过IEEE 33节点算例验证了所提方法相对于生成对抗网络在部分实时观测的情况下能够高精度补全缺失量测数据，降低电压波动，提高配电网运行的稳定性。     

考虑双侧量测误差的配电网拓扑识别及参数联合估计方法

配电网参数估计和拓扑识别是配电网规划、运行分析和安全控制的基础,传统线性回归方法对量测数据误差或噪声数据具有较高要求,只有在无噪声情况下,估计才是准确的。然而实际输入测量值(如电压幅值和相位角)和输出测量值(如有功和无功功率)均存在噪声数据,对于拓扑估计,即使量测误差很小,回归方法也无法得到准确拓扑。针对上述问题,首先构建了配电网参数估计的基本模型,并定量分析了量测误差对线路参数估计和拓扑识别的影响。在此基础上,建立了考虑双侧量测误差的线路参数估计模型。针对其非凸导致的难以求解的问题,基于拉格朗日函数进行等价转化,得到易于求解的最小化瑞利熵问题。最后,基于IEEE 8节点系统进行仿真分析,并与传统线性回归、最小二乘法进行对比,证明所提方法在量测误差达到10%时,依然具有良好的估计精度。