南通电网实时状态估计的工程化调试和应用

在分析状态估计算法原理的基础上,结合江苏南通电网能量管理系统(EMS)的实际应用,系统讨论了状态估计工程化调试和维护方法,包括量测、拓扑关系、模型参数的辨识和校正方法,以及量测控制在状态估计中的应用。实际应用表明,这些方法对维护SCADA量测、提高状态估计量测合格率和保证状态估计的实用化是有效的。     

冀北电网状态估计调试方法研究

状态估计软件运行维护是电网调度自动化专业的一项基础工作,国家电网调度中心对各省调状态估计合格率提出了明确要求.本文介绍了在冀北D5000系统上采用的状态估计调试与日常运行维护方法,从电网模型、参数和量测数据等方面提出了维护时的注意事项.在冀北电网的实践证明,本文的调试方法是行之有效的.     

提升唐山电网状态估计合格率的方法探讨

随着智能变电站的投运及电网调度自动化系统的不断发展,各项业务对"三遥"基础数据质量要求越来越高。状态估计应用是建立在技术支撑平台基础上网络应用软件,其维护与调试目的是为了提升基础数据质量及其他高级应用功能,也是调度自动化专业的一项基础工作。行业和企业标准对状态估计遥测合格率有明确的要求。文章首先对状态估计合格率简要说明,对当前唐山地区状态估计合格率存在的问题进行分析,针对现状对影响状态估计合格率的图形、数据库参数、模型,外网等因素进行分析并提出解决方法,重点阐述基础量测数据母线功率平衡问题对状态估计的影响和处理措施,最后进行了效果验证,并提出进一步提升状态估计合格率的改进措施。     

湖北电力系统实时状态估计的实践

本文介绍第一次投入在线运行的湖北电力系统状态估计程序的设计原理、调试经验和实时运行情况。这一套程序包括:网络结线分析、状态估计、不良数据的检测和辨识。调试过程中的主要问题是实时量测数据可靠性较差。运行中状态估计的主要作用是纠正错误数据,有助于提高远动运行水平,并为调度人员提供电网主要结点上的实时电压相角。     

提高状态估计合格率的统计与调试方法

基于某省电网D5000系统状态估计调试运维工作,提出一套状态估计不合格量测点统计方法,针对性地开展电网模型参数调整与现场试验,并提出相应改进措施。实践表明,该统计与调试方法能有效提高状态估计合格率。     

电网自愈控制中的状态估计模式研究

自愈电网概念的出现要求发展新的网络状态分析方法,作者将用于运行控制的过程状态估计和用于在线监测的断面状态估计相结合,提出了面向过程的状态估计的概念和模型,通过估计系统在某一分钟级运行时段上的过程特征断面的状态,准确、全面地描述系统在该运行时段的运行工况,解决了测量快速与决策慢速之间的矛盾。同时提出了变化量测触发方式的断面状态估计,由量测量的变化引导断面状态估计的触发,获得了良好的在线监测效果,并给出了自愈电网中完整的状态估计模式。过程状态估计和传统状态估计的计算结果验证了文中分析和模型的正确性和优越性。     

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。     

一种基于等效模型电网动态过程状态估计方法

提出了一种电网动态过程状态估计算法,利用快速、带时标的PMU量测估计电网扰动后的动态过程。该算法以扰动前的静态状态估计结果作为初始断面,对PMU量测不可观测区域的电网模型进行等效处理,在有限的PMU量测条件下可获得电网扰动后动态过程中的连续断面。动态过程状态估计的信息矩阵一次形成后保持恒定,可对连续的PMU量测断面进行计算,满足电网动态过程实时监视和控制的需要。对七节点系统支路故障后的扰动过程进行动态状态估计,验证了所提算法的可行性。     

一种基于等效模型电网动态过程状态估计方法

提出了一种电网动态过程状态估计算法,利用快速、带时标的PMU量测估计电网扰动后的动态过程.该算法以扰动前的静态状态估计结果作为初始断面,对PMU量测不可观测区域的电网模型进行等效处理,在有限的PMU量测条件下可获得电网扰动后动态过程中的连续断面.动态过程状态估计的信息矩阵一次形成后保持恒定,可对连续的PMU量测断面进行计算,满足电网动态过程实时监视和控制的需要.对七节点系统支路故障后的扰动过程进行动态状态估计,验证了所提算法的可行性.     

电网量测信息在线智能检测评价及拓展应用

利用能量管理系统获取电网实时模型,依据电网量测信息、设备参数及电网运行方式检测量测不平衡信息和可疑拓扑状态,建立测点质量评估机制和厂站量测质量定量评估体系,动态生成量测权重,利用测点和厂站的量测信息评价得分,以科学的方法动态修正状态估计的量测计算权重,降低或屏蔽量测评分低的测点量测权重,避免"残差污染"或"残差淹没",提高状态估计的精度,为电网的安全稳定运行提供基础数据支持。     

新疆电网智能调度支持系统状态估计调试方法研究

针对系统实际运行中的电网状态估计存在的问题,结合电网运行特点进行了分析,对提高状态估计准确率的调试方法的改进进行了研究,并提出相应的实用化调试方法,特别是针对环网线路、多回联络线路、超短线路提出了一种估计参数的方法,在实际工作中验证了其有效性,提高了状态估计的准确性,推动了智能电网调度自动化系统D5000在线分析模块应用实用化的发展。     

基于多源信息的配电网电流匹配状态估计

针对配电系统的实时量测冗余度低且只有部分电流量测的问题,结合计量系统的准实时量测数据,提出了电流匹配技术来求解配电网状态估计。推导了最优估计意义下的匹配电流方程及其系统化的求解方法。基于负荷功率因数变化慢的假设,提出了采用计量数据生成准实时量测的处理方法。该方法以实时电流量测为边界,把配电网划分成若干个量测区域,针对每个量测区域进行电流匹配状态估计。测试系统和实际系统算例表明,文中方法满足了当前配电自动化系统的实时应用需求。     

动态状态估计在华东高级调度中心的应用

动态状态估计是考虑状态随时间变化的准稳态状态估计,兼有状态估计和状态预报功能,它是传统状态估计在时域上的延伸,能够帮助我们更好地了解电网的实际运行状态,提高安全监视和风险防控的能力.由于受到SCADA量测的限制,动态状态估计一直停留在研究阶段,借助于广域测量系统(WAMS)下提供的丰富信息,有望使其走出实验室,实现工程应用.在分析了各种混成量测的状态估计方法后,结合华东电网WAMS现状,选取基于非线性Kalman滤波的混成动态状态估计方法,充分利用PMU数据,辅以SCADA数据增加冗余度,在工程实施方面具有现实意义.     

基于Forney式因子图的主动配电网状态估计

实时准确的运行数据是实现主动配电网在线运行分析与智能化控制管理的基础。为了解决配电网实时量测不足带来的估计结果不理想的问题,依据通信领域的置信传播(BP)算法,提出一种基于Forney式因子图的主动配电网状态估计方法。考虑到具体用户量测的稀缺性及分布式电源运行时受气候影响的随机性,该方法首先通过历史负荷曲线获得先验分布,为配电网建立了统计学的计及光照辐射度及风速的Forney式因子图模型,然后利用BP算法全局推理变量节点及因子节点双向传递的本地置信度和状态信息,来获得各状态变量的边缘分布。通过对某地区11节点配电网系统和IEEE 33节点配电网系统进行仿真,表明了所述方法具有良好的实时性且在配电网实时量测不足的情况下也有较理想的估计结果。     

全封闭变压器铁芯多点接地故障处理与运行监视

阐述了佳木斯电业局某110 kV变电站主变压器铁芯多点接地故障的经过、判断方法.通过铁芯多点接地处理方法对比分析,提出采用大电流冲击铁芯接地点的处理方案,并通过监测手段获取故障排除后变压器实时运行状况.实践证明,变压器铁芯多点接地故障的处理方案能够满足变压器的运行与监视要求.     

计及多能流运行时序性的电-气互联系统协同状态估计

电-气互联综合能源系统可灵活实现多区域能源交互,但其多能流子系统存在的信息交互壁垒、量测延迟等时序不统一因素会给系统精准监测与调度带来不利影响。针对多能流子系统不同的运行时间尺度,构建计及统一时间尺度的顺序协同估计框架,并考虑多源量测设备采样周期的延迟问题,将量测时延融合思想引入估计框架中以矫正多源量测数据的时序不同步。提出基于改进卡尔曼滤波的综合能源系统实时估计算法,通过引入基于改进交替投影的对称正定理论,避免实时估计过程中因误差传播出现非正定导致的估计失败问题。仿真结果与对比分析验证了所提协同状态估计策略能够有效实现对电-气互联综合能源系统的在线精准监控,且估计结果具备更强的数值稳定性。     

考虑大规模风电接入的快速抗差状态估计研究

提出了精细化抗差最小二乘状态估计方法,用于解决大规模风电接入对状态估计带来的残差污染问题。该方法一方面在权函数中引入量测类型基准值,用于区分不同类型量测坏数据,提高了抗差状态估计的坏数据检测能力。另一方面,利用状态估计量测预校验信息,对SCADA量测进行预处理,形成坏数据参考因子,消除参数误差引起的坏数据误判,从而提高大规模风电接入电网的状态估计计算精度。同时使用Givens变换并行算法提升软件计算速度,提高抗差状态估计数据断面的实时性,实现精细化的快速抗差状态估计,以适应风电的大规模接入电网给分析控制类在线应用带来的影响。最后对某地区电网进行测试验证,证明该方法能够有效识别风电场遥测坏数据,消除其造成的残差污染,提高了估计计算速度和精度。