基于矩阵变换的双线性WLAV状态估计

当电力系统中的杠杆点存在不良数据时会严重影响状态估计的坏数据辨识和估计效果。现有的抗差估计方法也难以有效处理杠杆量测坏数据,而剔除杠杆点量测可能会影响系统的可观性。在双线性WLAV状态估计的基础上,通过对雅克比矩阵进行矩阵变换来实现对杠杆点不良数据的抗差。这种方法对算法本身进行改进,不需要剔除杠杆量测,既能提高对杠杆点不良数据的抗差能力,又不会影响系统的可观测性,是一种比较理想的处理杠杆点不良数据的方法。基于IEEE标准系统以及国内某实际省网的仿真结果验证了该方法在提高计算精度和计算效率方面的有效性。     

一种处理杠杆量测的配电网抗差估计算法

提出了一种新的基于支路电流的配电网抗差估计算法用于消除坏杠杆量测对估计结果的不良影响。该方法利用杠杆量测量的固有特性,在加权最小绝对值(WLAV)估计器的目标函数中引入结构抗差因子;同时借助等价权的概念,将抗差估计转化成最小二乘估计的形式,编程简单,从而使改进后的WLAV估计法不仅能够辨识出非杠杆量测中的不良数据,而且能够有效地抵御杠杆量测量中的坏数据,并得到高精度的估值。实验系统的仿真表明,该方法具有良好的数值稳定性和鲁棒性。     

考虑杠杆坏数据的参数辨识和快速修正方法

当存在杠杆坏数据时,现有的参数估计方法精度低、计算复杂,因此,该文提出一种基于拉格朗日乘子法的电网参数辨识和快速修正新方法。首先,建立了基于指数型目标函数的抗差状态估计模型,根据量测的误差大小而自动改变其权重,从而克服大部分坏数据,特别是杠杆坏数据对参数辨识精度的影响;进而基于拉格朗日乘子法确定可疑参数,再基于可疑参数在多个断面下的乘子值计算其用于误差修正的平均乘子值,实现参数误差的快速修正,并减少了计算量。通过3节点简单网络及IEEE 39系统的算例仿真,对比存在杠杆坏数据情况下该方法与传统方法的参数估计精度和计算时间,验证了所提方法的有效性和正确性。     

用于配网负荷处理的全面抗差估计方法

提出了一种基于支路电流的全面抗差估计方法用于抵制配网伪量测负荷数据中坏杠杆量测的影响.该方法利用杠杆量测的固有特性,将结构抗差因子引入到加权最小绝对值估计的目标函数中,有效地削弱了杠杆量测的保差作用.同时,该方法在基于支路电流状态估计方法的基础上,增加了处理电压幅值量测的变换方法,从而提高了量测冗余度,估计精度和系统的可观测性.通过IEEE123仿真系统的结果表明,该方法具有良好的数值稳定性和抗差性.     

智能调度电网参数在线辨识与估计及其在广州电网的应用

电网支路参数在线辨识与估计是电网建模中的重要问题。为此,对已有辨识方法-拉格朗日乘子法的实现模式进行了改进,提出了基于多量测断面的参数辨识与估计方法,以降低随机量测误差对估计结果的影响,提升估计精度。在此基础上,开发了智能调度电网模型参数在线辨识与估计系统,并在广州电网得到了实际应用。     

一种处理杠杆量测的配电网抗差估计算法

提出了一种新的基于支路电流的配电网抗差估计算法用于消除坏杠杆量测对估计结果的不良影响。该方法利用杠杆量测量的固有特性，在加权最小绝对值(WLAV)估计器的目标函数中引入结构抗差因子；同时借助等价权的概念，将抗差估计转化成最小二乘估计的形式，编程简单，从而使改进后的WLAV估计法不仅能够辨识出非杠杆量测中的不良数据，而且能够有效地抵御杠杆量测量中的坏数据，并得到高精度的估值。实验系统的仿真表明，该方法具有良好的数值稳定性和鲁棒性。     

电网设备错误参数的支路量测标幺值残差代数和均值辨识法

充分考虑随机量测误差的正态分布特点,提出了基于单一设备多时段相量测量单元(PMU)或数据采集与监视控制(SCADA)量测的错误参数均值辨识法.该方法首先基于线路、双绕组和三绕组变压器的等值电路模型及其PMU或SCADA量测信息,提出单一设备同一时段的综合标幺值残差指标,以综合反映量测与参数误差对残差的影响;然后以方差系数为收敛条件,求取多时段综合残差代数和均值的绝对值(指标T),以突出参数误差对综合残差均值的影响;最后根据综合残差均值的大小来辨识设备的参数错误.分析了文献错误参数综合残差平方和均值辨识法存在的问题,论证了所提方法在消除量测误差影响和确定均值样本数两方面的优势,并通过仿真分析验证了所提方法的有效性.     

基于实测信号的电力系统低频振荡模态辨识

广域相量测量系统的应用为基于量测的电力系统稳定性分析提供了有力支持。基于动态量测信息准确地辨识电力系统低频振荡模态参数及振型,对提高电力系统低频振荡的实时监测与控制至关重要。结合经验模态分解与随机子空间辨识算法,基于发电机有功功率的动态量测信息,开展了电力系统低频振荡辨识与分析的研究。该方法能够在较短的时间从含噪信号内提取原系统真实准确的振荡信息,同时能够得到各振荡模式相应的振型,有效地克服Prony算法和自回归滑动平均算法受噪声、系统实际阶数的影响大,以及单一随机子空间辨识算法难以处理非线性、非平稳振荡信号的缺点。测试系统及仿真结果验证了该方法在电力系统低频振荡分析中的可行性。     

基于量测量替换与标准化残差检测的不良数据辨识

针对多不良数据辨识中存在的残差污染和残差淹没问题,提出一种多不良数据辨识方法,在应用P-Q分解法的基础上,首先选取部分量测进行状态估计,接着用剩余量测逐一替换参与估计计算的量测,并根据替换后各量测标准化残差的大小得到可疑数据,其间量测量的替换可以打破发生残差淹没的平衡,使得由于发生残差淹没而导致标准化残差合格的不良数据凸显出来,之后又通过状态估计对可疑数据进行校核,恢复受到残差污染的量测为正常量测,最终将不良数据辨识出来.此外,还给出替换和减少一维量测后计算标准化残差的简化方法,以提高计算速度.最后以某地区220 kV电网为背景进行算例分析,表明该方法的有效性和可行性.     

基于量测信号扰动的DFIG变流器控制参数辨识方法

双馈感应发电机(DFIG)的变流控制器模型是整个机组模型中的关键部分。变流控制器的参数众多且内外环比例—积分(PI)控制器之间存在级联,常规辨识方法或遇到参数可辨识性问题,或工程实现难度较大。文中提出一种以"分步辨识、交互迭代"为特点,基于二次侧量测信号扰动的控制器参数辨识方法。该方法分别在变流控制器中各PI控制器输入端所用的量测信号上施加扰动,从而突出某个PI控制器在特定量测信号扰动下的作用,并将该PI控制器的可测量控制目标作为观测变量,进而重点辨识其参数。对于存在级联的两个PI控制器,先对后一级PI控制器所用量测信号施加扰动,同时屏蔽前一级PI控制器所用量测信号的变化,从而可实现两个级联PI控制器参数的解耦辨识。该方法可以使变流控制器中每个PI控制器的两个参数在特定的量测信号扰动下被单独辨识,有效保证了参数的可辨识性;而对于全部待辨识参数,可通过多轮交互迭代辨识进一步提高整体辨识精度。     

基于多周期性MILP模型的新型配电系统拓扑辨识方法

在新兴低成本、非接触式的电流传感器的基础上,本文提出了基于多周期性混合整数线性优化的拓扑辨识方法。首先基于支路电流绝对值误差建立了拓扑辨识的混合整数非线性优化(MINLP)模型,然后采用线性化方法将MINLP模型转化为混合整数线性优化(MILP)模型,并通过多周期性测量数据建立多周期性优化模型,从而减小伪测量误差的影响。此外,证明了支路电流传感器优化配置条件,以确保拓扑辨识的准确性。在IEEE-33节点系统的仿真测试结果表明,本文所提出的拓扑辨识方法拓扑辨识精度高,随多周期性场景的增加,拓扑辨识精度逐渐增加,且受伪测量误差的影响比受支路电流测量误差更大。     

Improvements in Network Parameter Error Identification via Synchronized Phasors

This paper is concerned about the identification of network parameter errors, which are known to bias the state estimation solution. Previously proposed parameter error identification techniques implicitly assume the availability of a set of conventional measurements. In this paper, it is first shown that identification of certain parameter errors based on such conventional measurements, no matter how redundant they are, may not always be possible. The paper then describes the need for phasor measurements to overcome this limitation and presents an identification method that requires the use of such measurements. Examples are also included to describe the application of the proposed method to a number of typical topologies and measurement configurations.      

基于SEM-MIP状态估计的配电网拓扑辨识方法

配电网拓扑辨识是配电系统操作的关键问题和重要前提。由于缺乏足够的量测设备和配电系统拓扑的频繁变化,导致实际的配电网拓扑辨识问题十分具有挑战性。为此提出了基于同步量测数据状态估计的实时拓扑辨识方法。该方法可以利用少量相量测量单元的测量数据准确估计配电网拓扑结构。首先,在配电网中引入结构方程模型(structural equation model, SEM),用于捕捉拓扑与支路电流的关系。然后,针对拓扑辨识问题提出了混合整数规划(mixed integer programming, MIP)方法,通过复数方程的虚实部解耦,利用泰勒展开与等效松弛等手段对复数方程和约束条件进行线性化。此外,将配电网运行方式约束以节点为单位进行了重新规划。最后,所提基于结构方程模型的混合整数规划方法(SEM-MIP)可以使用现有的商业求解器求解,并通过一个实际12节点配电系统和IEEE 33节点测试系统验证了所提方法的有效性。     

参数辨识方法的三相不对称负载电能计量研究

以三相四线制星形连接供电系统为例,分析了三相负载的不对称性对负载电能计量的影响。提出了三相负载虚拟中性点电压参数辨识的改进用户电能计量方法：在用户侧负载参数未知的情况下,利用同步采样三相电路公共连接点的实测电压、电流波形,采用参数辨识方法辨识负载虚拟中性点的电压,从而做到准确计量三相负载电能。通过Matlab仿真实例,将传统电能计量值和基于辨识方法的电能计量值分别与三相负载实际消耗的电能作比较,验证了该电能计量方法的准确性及合理性。     

基于特征电流的户变关系识别方法

针对低压台区户变关系不准确影响台区线损治理、三相不平衡治理和故障抢修等业务的开展,现有识别方法无法兼顾识别准确率和供电可靠性的问题,文中提出了一种基于特征电流信号的户变关系识别方法,电能表作为信号发送端通过通断负载的方式产生特定频率、携带特征信息的谐波电流,变压器低压侧信号接收端采用滑动离散傅里叶变换(DFT)进行实时信号提取解码,通过与特征二进制信息的对比确定户变关系,通过三相电流信号幅值对比确定所属相位.现场试点验证结果表明,文中方法能够准确识别户变关系,且投切过程产生谐波电流低于相国家标准应限值,具有极大的推广价值.     

汽轮机状态估计建模与数据校验

提出了在汽轮机状态估计检测中应用结合Givens正交变换的Levenberg-Marquardt(LM)算法的思想.将LM算法应用于300 MW再热凝汽式汽轮机,应用结果表明,在大范围的测量误差和测量冗余比率下,结合Givens正交变换的LM算法进行汽轮机状态估计检测具有良好的稳定性.     

配电网综合负荷机理模型闭环辨识研究

电力系统具有天然闭环特性,在激励信号注入位置与辨识用信号量测位置不同时,负荷模型参数辨识可能具有较为明显的闭环特征。文章以台区模型辨识场景为例,研究了闭环条件下负荷机理模型参数辨识问题。通过对比分析常见的闭环辨识方法,总结了实现机理模型闭环辨识需满足的基本条件,并依据该条件选择了无需反馈通道模型先验知识且可直接辨识原系统模型的两阶段辨识法。对台区负荷动态机理模型进行线性化处理和模型转换,并将其嵌入两阶段辨识的第二阶段,可以实现机理模型参数的在线闭环辨识。通过仿真分析,验证了负荷辨识的闭环特性以及所提两阶段辨识方法的有效性。     

基于单目视觉分析方法的输电线路舞动测量

把单目视觉分析方法应用于输电线路舞动测量中,通过在舞动试验机和小档距试验线路上的对比试验,表明该方法测量精度较高,频率测量误差优于1%,幅值优于3%,证明了单目视觉分析方法在输电线路舞动测量方面的适用性和有效性。同时,采用该方法对500 kV真型试验线路的2次舞动事件进行了分析,得出了500 kV真型试验线路2次舞动的舞动幅值、频率和阶次等主要特征参数及线路舞动动态轨迹、特征点二维断面图,可以为500 kV输电线路结构和防舞装置设计提供参考数据。所研究的方法和得出的结论为如何防治舞动提供了基础方法和数据支持。     

考虑总体误差下降指标的电网参数辨识方法

电网参数错误是影响状态估计结果准确性的重要因素。文中以加权最小二乘状态估计为基础,分析了不良数据及错误参数集合对总体误差的影响,提出了基于总体误差下降指标的逐次型参数错误与不良数据辨识方法。该方法在辨识单个不良数据或参数错误时与正则化拉格朗日乘子法等价,并具备同时辨识多个不良数据及参数错误的能力。通过IEEE 14节点测试系统的仿真结果验证了所述方法的准确性与优越性。     

基于FFT与形态加权动态时间规整的电压暂降源辨识新方法

电压暂降源的准确辨识,有助于合理解决电压暂降问题和公正处理供用电纠纷。提出了一种基于快速傅里叶变换(FFT)与形态加权动态时间规整(SWDTW)的电压暂降源辨识新方法。首先分析了系统中可能出现的单一暂降源与复合暂降源所引起电压暂降波形特征。其次通过FFT方法分析信号谐波特征,构建并划分了特征波形库。然后针对传统的动态时间规整(DTW)方法中存在的不足之处,采用了一种基于形态特征的加权动态时间规整方法(SWDTW),用于对一维波形数据的相似度匹配。最后通过仿真证明,所述方法能有效实现电压暂降源的辨识,为电压暂降的有效治理以及相关纠纷问题的合理解决提供有力支持。