基于Vondrak分区插值的WAMS/SCADA混合量测状态估计数据频率兼容性方案

针对当前应用于状态估计的广域测量系统(Wide Area Measurement System,WAMS)和数据监控及采集系统(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)数据频率兼容问题,在分析WAMS/SCADA混合量测数据差异的基础上,提出了一种可行的解决混合量测数据频率兼容的方案。文章基于数据挖掘理念和Vondrak分区插值算法,对SCADA节点依据数据相关度划分插值区域,各分区内采用同一PMU节点的最优平滑系数进行Vondrk插值,得到WAMS测量时刻的SCADA拟量测数据,应用于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)动态状态估计。该方案不仅可以增补SCADA拟量测数据,提高量测数据和状态估计精度,有效控制系统负荷快速变化时的估计误差,还可以实现系统故障前后全网母线电压波动的可观测。通过在IEEE 118节点系统上模拟日负荷变化和故障过程的仿真分析,验证了该频率兼容方案的有效性。     

基于WAMS/SCADA数据兼容和改进FCM聚类算法的PMU最优配置

针对当前应用于状态估计的广域量测系统(wide area measurement system,WAMS)和SCADA系统混合量测中相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)最优配置点的选取问题,在分析WAMS/SCADA数据差异的基础上,提出一种基于数据兼容和改进模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法的PMU最优配置方案。采用大数据挖掘理念,通过改进FCM聚类算法对SCADA数据依据相关度分区,在分区内可观测度最大的节点配置PMU,各分区内采用该PMU节点的最优平滑系数进行Vondrak插值,得到满足兼容性的数据,应用于混合模型的状态估计。相对只考虑可观测度的PMU配置方案,新方案不仅可以实现WAMS/SCADA数据有效兼容,提高估计精度,应用混合量测的状态估计还可有效控制系统负荷快速变化时的估计误差。通过在IEEE 39节点系统上模拟日负荷变化,验证了该PMU最优配置方案的有效性。     

动态状态估计中PMU配置的离散粒子群优化算法

以提高动态状态估计精度为目标,采用离散粒子群优化(discrete particle swarm optimization,DPSO)算法对同步相量测量单元(phsor measurement unit,PMU)的配置点进行优化。该方法克服了传统解析优化方法难以适应不连续目标函数和不连通约束域等情况的缺点,同时,在配置有限PMU的情况下使PMU量测量发挥最大效益。最后对基于扩展Kalman滤波算法的动态状态估计模型进行仿真,证明了经DPSO优化后的配置与随机配置相比最大可能地利用了PMU的高精度量测信息,充分发挥了PMU量测的优点,大大提高了动态状态估计的精度。     

与SCADA互补的WAMS中PMU的配置及数据处理方法

数据采集与监控(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)系统只能提供稳态的、低采样密度的、不同步的电网时间断面信息;广域测量系统(Wide-Area Measurement System,WAMS)虽然能在毫秒级的时间尺度上对电力系统进行同步测量,但在现有技术条件下它还不能完全代替SCADA系统.在相当长的时间内,势必出现两种系统并存、互为补充的局面.文章以基于负荷区的简化核心网完全可观测为原则,提出了一种实用的相角测量单元(Phasor Measurement Unit,PMU)配置方法.该方法利用PMU所产生的精确数据来同步系统其它部分的SCADA数据,并对其加上时间坐标,然后进一步利用状态估计来提高数据精度.该方法有效地考虑了WAMS精确数据与SCADA非精确数据的相互配合,具有一定实用价值.     

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.     

基于WAMS/SCADA数据兼容的三种状态估计算法比较研究

当前应用于状态估计的广域测量系统(WARMS)和数据监控及采集系统(SCADA)混合量测数据主要存在数据成分、时间断面、数据精度和刷新频率四个方面的兼容性问题。分析了WAMS/SCADA混合量测数据兼容性差异,提出采用时延校正和分区Vondrak插值方法解决数据兼容问题,并在此基础上对状态估计的非线性、线性和混合模型作了对比。混合模型不进行量测变换,估计精度高,计算速度快,线性模型的量测变换和等效电流向量权重均随迭代更新,收敛性较非线性模型差。通过在IEEE 39节点系统上模拟日负荷变化验证了该结论的正确性。     

用于电力系统状态估计的WAMS/SCADA混合量测数据融合方法

为了充分利用相量测量单元(PMU),并与数据监控及采集系统(SCADA)相结合以提高状态估计精度,详细分析了广域测量系统(WAMS)和SCADA这2套系统数据存在的4种差异(数据成分、传输延时、刷新频率、数据精度)。给出了2套数据在线性、非线性以及混合非线性3种估计模型下的数据成分处理方法;提出了全球定位系统(GPS)对时与时延校正相结合的方法以提高数据断面一致性;采用分段曲线拟合方法来填补PMU上传时刻SCADA数据的空缺,建立了多时间标尺混合量测预处理数据集,它可以用于多种时间尺度下的状态估计。在4节点测试系统潮流基础上叠加随机误差,形成量测数据,采用加权最小二乘估计算法,验证了该方法的有效性。     

WAMS中的PMU最优配置新方法

鉴于相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)能够实时测量母线电压和相角,在传统监控和数据采集(supervisory control and data acquisition,SCADA)量测系统的基础上,提出了一种选择PMU最优配置方案的新方法。该法在假定系统完全可观测的前提条件下,考虑不同量测噪声信号比的影响,采用直接替代(direct sub-stitution,DS)法、加权最小二乘(weighted least squares,WLS)法和扩展加权最小二乘(augmented weighted least squares,AWLS)法计算状态估计值,验证了量测噪声对选择PMU配置点没有影响这一结论,并最大限度地提高了状态估计的准确度。在IEEE9节点和IEEE14节点测试系统上验证了此方法的正确性和有效性。     

基于记忆的改进克隆算法及其PMU配置多目标优化应用

以PMU安装数、量测系统可观测性和基于混合量测的状态估计精度三者为优化目标的PMU优化配置(OPP)是二层规划问题。该文证明了用单次状态估计精度评价量测系统性能的可行性，提出精度加权估算公式。将二层规划目标简化为分段函数，提出基于记忆的改进克隆算法。除模仿生物免疫系统的克隆选择和受体编辑机制外，该算法引入记忆加速算子以强化邻域搜索，并分段调整循环补充规模、高频变异与重组操作概率，从而显著加快和稳定进化进程，避免搜索陷入局部最优解。基于IEEE 14/57节点系统的算例表明，该算法能快速稳定地求出全局最优解及近似解，比原克隆算法等更适用。     

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。     

广东电网WAMS增强SCADA状态估计研究

SCGM（1,1）模型是灰色预测理论在传统GM（1,1）上的进一步发展。文中首次将单变量的SCGM（1,1）模型应用于中长期电力负荷预测,分别阐述了简化SCGM（1,1）模型、均值SCGMMV（1,1）模型、拓广SCGMa0（1,1）模型的原理和特点,并应用于实例。同时将精度较高的后两种模型和GM（1,1）模型进行固定权值和变权组合,进一步提高预测结果的精确度和可靠性。计算结果证明该方法预测准确,可靠性高,抗干扰性强,是中长期负荷预测新工具之一。     

PMU数据预处理及压缩算法

随着广域测量系统在电力系统越来越广泛的应用,大量PMU实测数据产生,为了高效的对数据进行传输、存储和应用,通过深入研究PMU数据的特点,利用波形相差法和坐标递减法对数据进行预处理,在处理基础上,利用改进的递归Huffman算法进行压缩。通过预处理和对解压缩算法的改进,提高压缩率,缩短了解压缩时间。     

调度中心SCADA与WAMS实时数据的差异

通过电网调度中心实时数据在线统计,比较了RTU与PMU曲线的相似程度和实时差异,发现在同一物理测点,直采RTU与PMU数据延迟小于1s;RTU与PMU的有功、电流幅值、电压幅值差异小于2％者居多,RTU与PMU的无功差异一般在5％～40％之间。分析显示,在电力系统分析计算中可以直接使用PMU的电流、电压瞬时量和有功量测数据;但应避免直接使用PMU电流、电压的相角信息和有选择地使用PMU的无功量测数据。建议通过定期检定来修正PMU角度补偿参数来提高相量测量的精度。     

基于WAMS/SCADA混合量测的电网参数辨识与估计

针对目前电网参数辨识与估计方法存在的数值稳定性变差、易发散及易受残差污染干扰等问题,提出了一种基于混合量测的电网参数辨识与估计方法。该方法首先利用广域测量系统(WAMS)的测量数据计算相对残差,初步判断是否存在参数错误,然后利用相量测量单元(PMU)能够测量电压和电流相量的特性,建立支路两端变量之间的直接联系,对存在参数错误的支路进行辨识,并在此基础上使用智能优化算法估计支路参数。在IEEE 39测试系统上的仿真实验表明,该方法只需安装约1/2总母线数的PMU即可对全网传输线路和变压器进行参数辨识与估计。     

考虑SCADA量测的PMU优化配置研究

针对目前PMU与SCADA系统并存、且互为补充的状况,提出了一种PMU优化配置方法。该方法充分利用PMU和SCADA的量测信息来降低PMU的配置数目,通过合理布置、优化配置PMU,保证了系统的可观测性。算例表明,该方法与现有方法相比可减少PMU的配置数量而达到同样的观测性能。