含微电网的电力系统状态估计研究

分布式电源的接入不仅改变了电网的潮流分布和拓扑结构,而且使微电网系统的状态估计面临新的挑战。基于有限的实时量测和包含分布式电源节点的伪量测提出微电网状态估计量（MGSE）,并分别采用改进的传统加权最小二乘法（WLS）和粒子群智能算法（PSO）对微电网进行求解。利用Matlab对一典型欧洲低压微电网系统的状态估计进行仿真,验证了该估计量能准确地描述系统的状态,并比较了两种算法的优劣,为含微电网的电力系统预测控制和性能优化提供了基础。     

TLS-ESPRIT算法在低频振荡分析中的应用

提出了一种新的电力系统低频振荡模式辨识方法,即基于总体最小二乘法-旋转不变技术的信号参数估计(TLS-ESPRIT)算法.该算法是一种基于子空间的高分辨率信号分析方法,直接以测量数据构成的数据矩阵为基础,把信号空间分解为信号子空间和噪声子空间,能够高精度地辨识电力系统低频振荡的模式,进而可以为设计阻尼控制器提供依据.文中首先简要介绍了TLS-ESPRIT算法的基本理论,然后通过合成信号、4机2区域系统和新英格兰10机39节点系统3个算例,验证了该算法的正确性和有效性,对实现低频振荡在线/离线监测具有应用价值.     

基于抗差总体最小二乘法的电力系统谐波状态估计

介绍了谐波状态估计的数学模型及最小二乘和总体最小二乘的求解算法,综合考虑测量误差和参数误差的影响,利用总体最小二乘法进行谐波状态估计。分析了测量粗差对估计结果的影响,针对总体最小二乘法不具备抑制粗差能力的缺点,提出利用抗差总体最小二乘法进行谐波状态估计。用Matlab搭建了IEEE-14节点谐波测试系统仿真模型,在测量数据和参数矩阵中分别加入含有粗差的正态分布误差及正态分布误差,画出概率密度曲线图,并对总体最小二乘法、抗差最小二乘法和抗差总体最小二乘法进行比较,结果表明利用抗差总体最小二乘法能够得到更精确的谐波状态估计结果。     

改进的Prony算法在电力系统暂态信号分析中的应用

鉴于Prony算法对分析数据的噪声非常敏感,对输入信号要求较高,提出将基于加权最小二乘法的Prony算法应用到电力系统暂态信号分析。该方法支持以在线监测信号作为输入,首先利用选定的权系数函数构造迭代算法,以此削弱异常数据的影响,同时求得系数矩阵A的最优解;再通过所得系数矩阵求解所要辨识的信号参数,扩展了Prony法的应用范围。对算例的仿真验证了此方法提取暂态信号的有效性,与传统Prony算法相较,该方法能相对精确地进行信号参数的识别,同时又有良好的抗噪能力。     

基于粒子群进化算法的电力系统状态估计研究

加权最小二乘法是状态估计的常用方法,但在实际应用中经常会遇到算法发散的问题。为了解决这个问题,提出将改进的粒子群进化算法应用到状态估计当中,使加权最小二乘法的收敛性得到了很好的改善。结合IEEE5节点系统,给出了粒子群进化状态估计计算的三点注意事项。经试验得出,对量测点数为16的系统而言,计算时间在50 s左右,量测点数为30的系统的计算时间在3 min左右,量测点数为80的系统,其计算时间在15 min左右。这种算法可以应用在离线状态估计上。     

基于粒子群进化算法的电力系统状态估计研究

加权最小二乘法是状态估计的常用方法,但在实际应用中经常会遇到算法发散的问题.为了解决这个问题,提出将改进的粒子群进化算法应用到状态估计当中,使加权最小二乘法的收敛性得到了很好的改善.结合IEEE5节点系统,给出了粒子群进化状态估计计算的三点注意事项.经试验得出,对量测点数为16的系统而言,计算时间在50 s左右,量测点数为30的系统的计算时间在3 min左右,量测点数为80的系统,其计算时间在15 min左右.这种算法可以应用在离线状态估计上.     

多机电力系统的频谱拟合

本文采用最小二乘估计方法对多机电力系统的频谱进行拟合。根据不同阶次模型的拟合误差的大小即可确定对某台发电机采用几阶模型最为合适。这对多机电力系统中同步发电机的励磁控制器设计具有一定的指导意义。对一个实际电力系统的计算表明:多机电力系统中一般的同步发电机采用3阶模型是合适的;对于转动惯量相当大的机组可采用2阶模型。     

自适应抗差理论在配网状态估计中的应用

提出了一种基于自适应抗差理论的配电网状态估计算法。该方法首先对生数据进行预处理,然后基于抗差原理,利用权因子把一般性的M估计转换为加权最小二乘法,并将权系数和余差联系起来,有效地解决了常规加权最小二乘法中,由于常数权系数所导致的,对粗差处理能力不足的问题。将该方法应用于一个实际配电网络的状态估计当中,结果表明该方法可以有效减小或消除量测量中粗差的影响。     

自适应抗差理论在配网状态估计中的应用

提出了一种基于自适应抗差理论的配电网状态估计算法.该方法首先对生数据进行预处理,然后基于抗差原理,利用权因子把一般性的M估计转换为加权最小二乘法,并将权系数和余差联系起来,有效地解决了常规加权最小二乘法中,由于常数权系数所导致的,对粗差处理能力不足的问题.将该方法应用于一个实际配电网络的状态估计当中,结果表明该方法可以有效减小或消除量测量中粗差的影响.     

电力系统故障暂态信号的功率谱估计

利用平稳随机过程的频谱估计方法，可以通过信号的功率谱识别信号的频域特征，简述了其基本思想和重要结论。采用频谱估计方法对电力系统故障暂态信号的频域特征进行了分析，从频域的不同侧面研究了电力系统高压输电线路故障信号的特点、性质，将为利用故障高频暂态噪声的新型保护研究提供有益的参考。仿真及功率谱估算结果表明，采用平稳随机过程功率谱估计方法进行输电线路故障暂态信号的功率谱估计是可行的。     

TLS-ESPRIT法在电压闪变参数估计中的应用

传统闪变检测方法以准确提取调幅波包络线为前提,过程复杂,运算量大。将TLS-ESPRIT法直接用于闪变检测,提出将电压闪变信号通过三角函数分解转化成间谐波信号,构成数据矩阵并进行奇异值分解(SVD),通过总体最小二乘法(TLS)求解旋转方程得到频率,用最小二乘法(LS)估计幅值,并由信号转化等式求得电压闪变信号的频率和幅值。针对被间谐波污染的闪变信号,提出根据双边带特性,检测间谐波频率并进行处理。仿真结果表明：直接检测闪变信号,估计信号参数,实现过程简单,运算量小,且TLS-ESPRIT法抗噪能力强,有效提高了低信噪比条件下闪变信号的检测精度。     

基于运动想象的脑电信号功率谱估计

介绍了运动想象下产生的脑电信号的事件相关同步与去同步,功率谱估计下经典功率谱和现代功率谱的基本方法,重点分析了周期图法、平滑平均周期图法、AR模型Yule-Walker法3种功率谱估计的原理和特点,并在MATLAB中分别对运动想象产生的脑电信号进行处理,通过比较C3、C4通道在8～13Hz处的事件相关同步/去同步现象,总结各自优缺点,为脑机接口实际应用中的合理选择提供了理论依据。     

TLS-ESPRIT技术在电力系统谐波检测的应用

随着电力系统的发展以及非线性电力元件的大量应用,电网中的谐波状况更加复杂化.文中将总体最小二乘法一旋转矢量不变技术TLS-ESPRIT应用于电力系统谐波、间谐波的检测.该方法把含噪的谐波、间谐波信号进行采样,形成HANKEL矩阵,对HANKEL矩阵进行奇异值分解,信号划分为信号子空间和噪声子空间,然后通过总体最小二乘法进行谐波、间谐波参数的有效提取,兼具消噪的能力.数值分析结果表明该方法准确有效.     

电力系统状态估计在抚顺电网中的应用与研究

介绍了地区电网状态估计的基本原理及功能，即利用实时量测系统的冗余度提高数据精度，从而自动排除错误信息，估计出系统的状态；在自满上采用基于等效电流量测变换的状态估计方法，使雅可比矩阵常数化，充分利用了系统量测类型多的特点，将量测支路电流作为已知量带入计算，使其肯的较好的数值稳定性和计算速度；分析了在实时不良数据冲击下，该算法的稳定性和收敛性；在抚顺电网实际运行中效果良好。     

5.8GHZ扩频通信在调度自动化中的应用

针对多山、路远、地形复杂的地区，为电力系统变电所调度自动化提供的通道有许多种，而采用5．8GHz扩频通信为其提供通道是一种既经济又便捷的手段。文中介绍了多站点对点扩频系统的使用实例。     

电力系统抗差状态估计研究综述

状态估计是电力系统能量管理系统的重要组成部分.传统加权最小二乘估计不具备抗差性,为此产生了抗差估计理论.本文介绍了抗差估计的定义、目标及基本类型,综述了电力系统抗差状态估计的经典方法和新方法.经典方法主要包括M估计、GM估计、高崩溃污染率估计等;新方法包括新息图状态估计、最大相关熵估计、最小信息损失状态估计、最多赞成状...     

基于全相位频谱分析的正弦信号高精度参数估计方法

对传统频谱分析的输入数据截断方式进行了改进,提出了全相位频谱分析,理论证明全相位频谱分析幅度谱是传统FFT频谱分析幅度谱的平方,可以很大程度上减小频谱泄露,同时,给出了其实现框图.另外.全相位频谱分析方法具有良好的相位分析性能,不受频偏影响,在信号是非整数倍频率采样情况下,由该方法分析的相位与信号真实相位误差极小,无需校正.提出基于全相位相位差法估计正弦信号幅值、频率和相位的新算法,对传统相位差法其序列的取法进行了改进,对单频余弦信号进行非整周期采样,分别用全相位相位差法和离散频谱综合相位差校正法对信号的频率、幅值和相位进行了校正.仿真结果证明该算法参数估计精度高于现有算法,具有较好的实用价值.在无噪情况下参数估计近似为无偏估计,尤其对相位的估计,误差达到0.001%.     

Modified power-to-current measurement transformation for power system state estimation

A state estimation method is presented, which is based on the measurement transformation approach. In this approach, a set of power measurements is transformed into a set of adequate currents. The method is analysed in detail and some modifications, which should improve the statistical properties of the estimator, are proposed. The necessity for modifications is proved both analytically and computationally. The paper also contains results of the simulation studies made on the Polish power system, in which the modified method was compared with some other state estimation methods.