基于量测信息的低压配电网阻抗拓扑模型构建

针对低压配电网阻抗拓扑模型不明确的问题,提出一种基于高级量测体系的低压配电网阻抗拓扑模型构建的在线识别方法。利用AMI提供的各用电用户电压数据,根据各负荷节点的电压相关性及辐射性网络节点电压分布特点,通过K-means聚类算法和用户间的皮尔逊电压相关系数分析原则,完成对低压配电网络拓扑模型的修正。根据修正后的台区拓扑结构中同一相别下智能电表所采集的序列数据,通过计算同一相别所有用户的相电压搭建优化问题模型,使得使用时间序列内不同电表数据计算得到的相电压矩阵方差最小,从而求得配电网线路阻抗参数,实现对配电网络的建模。通过实际算例验证了该方法的可行性和有效性。     

基于AMI量测信息的低压配电网拓扑校验方法

针对目前低压配电网络拓扑连接关系辨识的难题,提出了一种基于AMI量测信息的低压配电网拓扑校验方法。该方法首先借助高级量测体系AMI提供的负荷量测信息以及网络数据,得出同一配电变压器下各负荷所属耦合节点电压以及所属支路电流,然后分别求得所有负荷间耦合节点电压和支路电流的相关系数,进行相关性分析,即相关性强的负荷同属于同一馈线,进而确定各负荷所属的馈线;之后根据负荷的耦合节点电压幅值大小,确定各负荷在所属馈线中的上下游关系,最后通过相关性分析结果以及负荷的耦合节点电压分布,对存在错误连接关系的负荷进行修正,最终完成低压配电网络拓扑的校验与修正。算例证明了该算法的可行性与有效性。     

考虑误差非独立性的电力系统参数辨识估计

确定量测量间的误差传递特性是建立精确量测模型的重要前提。实际量测系统中量测量由所有单相遥测数据构成,在各母线上分析量测误差间的相关性,计算符合遥测数据实际采集特征的量测误差协方差阵。提出了考虑量测误差相关性的电力系统参数辨识估计,利用加权残差率绝对值求和的方法辨识出参数误差支路,采用改进增广状态量法进行参数估计,逐一修正参数误差,利用状态估计结果验证参数辨识估计准确性。IEEE算例仿真结果表明,所提出的算法较传统参数估计结果更接近于系统真值,同时提高了状态估计的精度。     

基于非线性回归的含隐节点低压配电网参数和拓扑联合辨识

低压配电网参数和拓扑缺乏维护,精度较低,阻碍了在此基础上的各种高级应用的可靠实现.为此,提出了一种基于非线性回归的含隐节点低压配电网参数和拓扑联合辨识方法.首先,分析了现有基于线性电压回归的参数和拓扑辨识方法的不足.其次,基于线路的非线性电压降方程推导出任意两节点串、并联关系的判据,建立了基于节点多时段有功、无功负荷和电压幅值量测的非线性参数估计模型,提出了自下而上的参数估计和拓扑重建算法.最后,采用实际数据和低压配电网算例验证了所提方法的有效性.     

配电网状态估计的量测配置

1.引言 要对配电系统进行分析决策,首先必须确定配电系统的运行状态。状态估计,也称实时网络状态分析,能够利用网络结构信息和实时量测信息估计出完整、一致和可信的系统状态,实时量测信息通常包括有功功率、无功功率、母线电压值和线路电流值。然而,目前的配电系统通常缺     

智能配电网分布式拓扑识别与应用方法

为实现配电网中的分布式保护与控制,提出了一种基于智能终端单元(Smart Terminal Unit, STU)的分布式拓扑识别与应用方法。对于每个STU,在该方法中仅需为其配置与之关联的静态网络拓扑信息。在一定的拓扑识别规则下,通过与其他智能终端交换信息,各智能终端可以确定馈线支路集的边界终端以及边界终端之间的连接关系,形成动态网络拓扑信息,从而实现拓扑信息的识别与存储。以配电网故障自愈、分布式电源孤岛检测功能为例,介绍了在拓扑信息分布式存储情况下的拓扑应用方法。     

配电网状态估计中的量测变换技术

分析了不同情况下状态估计算法中量测变换技术的应用情况，导出了量测变换的具体数学表达式和量测变换后各数据量权重的确定。文章分别对基于牛顿法的状态估计算法，以节点电压电流方程式为基础的状态估计算法及基于支路电流的配电网状况估计算法进行了比较，从文中分析可以看出，量测变换技术的应用虽提高了算法的运算速度但牺牲了估计精度。因此在应用量测变换技术时，须因地制宜，在速度和精度之间寻求平衡。     

考虑量测误差计及等值参数物理约束的外网静态等值方法

受最小二乘估计模型的多解影响以及量测误差的随机影响,依赖于内网实测信息的两端口外网静态等值参数估计方法,其外网等值参数值存在不稳定和不满足物理特征的现象。为此,在其等值电路模型及其等值参数的2阶段估计方案基础上,增加边界节点电压及内网等值负荷电流的量测状态变量及其量测方程,同时增加了外网等值参数的物理约束,以改进最小二乘外网等值参数估计模型。算例结果验证了该方法的有效性。     

考虑源荷随机性与相关性的直流配电网量测概率优化配置方法

大规模分布式能源以直流源荷形式接入直流配电网,其功率强随机与强相关特性深刻影响实时量测数据不足、依赖伪量测数据的直流配电网态势感知的准确性,急需研究实时量测点的优化配置保障系统状态估计精度。为此,本文首先考虑源荷功率的随机性与相关性影响,建立节点注入功率伪量测模型,提出基于三点估计的改进Nataf变换的直流配电网概率状态估计方法,计算节点电压状态量的估计偏差概率分布;在此基础上,建立以量测点配置成本最少为目标,考虑节点电压估计偏差机会约束的直流配电网量测概率优化配置模型,求解得到最优配置方案。采用改进的IEEE-33节点系统开展算例仿真,结果表明,所提方法能够有效兼顾量测配置的经济性与状态估计精度。     

基于负荷测录系统的配电网状态估计

提出了基于负荷监测系统的配电网状态估计方法。该方法利用负荷测录系统所采集的杆变和配变的三相电压、三相电流、有功功率和无功功率作为状态估计的量测量,将馈线上所有节点的电压、相角作为状态估计的状态量。 使用基于牛顿法的状态估计算法求得配电馈线的运行状态和馈线上所有节点的电压、功率信息,这些信息可帮助调度员了解配电网的整体运行情况并协助决策。以装配有负荷测录系统的一条实际的10 kV馈线网络为例来说明该方法的正确性。     

考虑电力参数和量测误差的网络拓扑误差辨识方法

电力系统的参数误差和量测误差在状态估计时经常同时发生。为此提出了一种同时辨识不正常状态支路和参数误差的方法。首先建立了含断路器的支路模型,确定了利用断路器状态估计的误差方程。然后,提出了一种基于扩展状态估计方程的能够同时辨识网络拓扑误差、参数误差和坏数据量测的多源误差的方法。所提拓扑结构误差辨识方法能够在含有坏数据和网络参数误差下辨识不正常状态支路。该方法将约束条件中的归一化拉格朗日乘子加入到断路器模型和参数误差中,通过估计含有拓扑和参数误差的可疑支路的参数来辨识不正常支路的状态,且仅利用传统状态估计的结果来辨识误差。最后利用IEEE118节点系统进行算例验证,对比分析了多种场景下所提方法与传统辨识方法的结果,说明了所提方法的有效性。     

基于参数估计的配电网载波通信异常信号识别方法

为减少电力信息通信错误,实现准确调度,配电网载波通信异常信号准确识别具有重要意义。为此,提出一种基于参数估计的配电网载波通信异常信号识别方法。该方法通过建立配电网载波通信网络模型明确通信节点分布情况。再以构建的配电网载波通信网络模型为参考,在其各个节点上部署采集器,采集经过该节点的载波通信信号,并利用独立分量分析的方法实施去噪处理。利用遗传算法与分数阶傅立叶变换相结合的算法估计配电网载波通信信号参数,得出信号初始频率估计值和信号斜率估计值。最后将两种估计值组成信号特征,并以此为输入,通过分类器实现配电网载波通信异常信号识别。结果表明：与传统识别方法相比,提出方法可以更准确的对配电网载波通信异常信号进行识别,具有更高的灵敏度和特异度。     

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。     

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。     

考虑数据失衡的新型配电网两阶段拓扑辨识

在新型电力系统快速发展的背景下，配电网中各类分布式电源、储能、电动汽车、柔性负荷的接入占比不断增加，运行方式日趋复杂多变，其拓扑的精确辨识也更有难度。针对现有配电网量测数据采集周期较长、辨识方法对数据不平衡敏感而导致辨识精度不高的问题，提出了一种两阶段的新型配电网拓扑辨识方法。首先，采用两层堆叠的图卷积网络生成系列标签分类器，再用卷积神经网络提取量测时间序列的特征，并结合多标签分类学习实现第一阶段的初步辨识。其次，对初步辨识获得的初始拓扑中状态为“阴性”(开断)的支路进行全状态空间搜索，并通过潮流匹配模型，筛选出耗散值最小的状态样本，实现“假阴性”二次辨识。最后，在改进的IEEE33节点含新能源配电网络上进行仿真验证。结果表明，所提模型和方法能有效解决数据失衡的问题，并具有更高的辨识精度。     

基于参数识别光伏接入配网永久性故障判别方法

为了解决光伏系统接入配电网前加速自动重合闸重合于永久性故障的问题,提出了适用于光伏接入配电网的三相重合闸永久性故障判别方法。该方法以线路瞬时性故障为参考模型,通过建立线路故障线模分量数学模型,采用最小二乘算法识别线路相间电容,根据相间电容识别误差大小建立了永久性故障识别判据。当线路发生瞬时性故障时,识别值与实际值接近;而当线路发生永久性故障时,识别值与真实值差异较大。通过在PSCAD下建立仿真模型,对光伏接入配电网线路发生瞬时性故障和永久性故障进行仿真。仿真结果表明,该方法能够正确识别光伏接入配电网线路的故障类型,从而验证了该方法的正确性与有效性。     

基于深度信念网络伪量测建模的配电网状态估计

针对配电网实时量测不足需要增加伪量测以提高量测冗余度的情况,提出基于深度信念网络(DBN)伪量测建模的配电网状态估计方法。利用多种类型负荷的历史数据及对应温度、日期类型对DBN进行训练,训练完成后输入测试数据得到精度较高的伪量测;基于改进的等效电流量测变换法进行配电网状态估计,以线性约束的形式处理虚拟量测。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于数据关联分析的低压配电网拓扑识别方法

文中介绍了一种基于数据关联分析的低压配电网拓扑识别方法。基于低压配电网停电事件、恢复上电事件及地理位置信息将待识别低压配电网划分为单一配电变压器停电台区、由于10kV配电线路停电引起的多个配变停电台区和未停过电台区,在每类台区内筛选特征电压序列,并利用Tanimoto相似度系数计算各分组内配电变压器、分支箱、表箱、用户智能电表之间相关性和非相关性,从而实现低压配电网拓扑识别;结合同一配电变压器台区内停电与带电状态、停电时长、地理位置、供电半径等台区拓扑校验规则对识别出的拓扑进行校验。通过实际案例证明文章提出的方法能够解决现有基于大数据挖掘方法计算量大、计算结果不准确、无法校验等问题,实现了配电变压器台区拓扑的高效、准确识别,提升了配电网的信息化水平和数据质量。     

一种配电网状态估计算法的研究

针对配电网管理系统开发一种性能优良的状态估计算法。采用配电网潮流算法中较为出色的ZBUS法作为基础的潮流算法 ,并以基于负荷电流的量测变换方法来处理量测量 ,使得该算法能快速可靠收敛 ,并方便高效地处理各类量测。仿真表明该算法是有效的     

柔性网架结构下考虑双边交易的多微网与配网协同规划

高比例风光接入下,多微网与配网间的双边交易对配电网的调控能力提出了更高要求。考虑柔性配电装置快速灵活调节网络潮流的优点,提出一种柔性网架结构下考虑多微网与配网双边交易的协同规划方法。首先,在考虑智能软开关规划的基础上构建协同规划的广义纳什议价模型。其次,采用交替优化策略将议价模型转化为易于求解的双层迭代过程,上层各主体各自优化规划方案,下层完成双边交易的结算问题。然后,将下层问题等效转化为电量结算和费用结算两个子问题,并分别采用交替方向乘子法求解。最后,在IEEE33节点配电系统中的算例表明所提规划方法可有效缩减社会总成本和各主体年综合费用。