一种适用于同步相量测量装置校准器的高精度相量测量方法

对同步相量测量装置(PMU)进行测试和校准是其能否投入运行的关键。而针对PMU不同静态和动态测试,如何提供足够精度的基准相量是亟待突破的难题。该文提出一种适用于PMU校准器的高精度相量测量方法。该方法建立了PMU静态和动态测试通用相量拟合模型;构建拟合残差二次方和最小的最优化模型,提出相量非线性迭代求解方法,并提出相量参数初始值设置方法与边界约束条件,解决相量非线性模型的非凸性所导致的多解问题,提出噪声抑制方法,减小了噪声产生的误差,可为不同静态和动态过程提供基准量测量;进一步地,进行硬件选型,研制了PMU校准器。算法仿真与实验测试两方面的结果表明,该PMU校准器测量精度满足系统静态与动态条件下对校准器的要求,可用于PMU在实验室无高精度信号源条件下的测试与校准。     

适用于PMU现场测试校准的参考值测量算法

同步相量测量装置(phasormeasurementunit,PMU)作为有效的电力系统动态监测手段,可为电力系统实现先进感知提供数据基础。因此,进行PMU现场测试与校准,以保证其运行质量至关重要。该文提出一种适用于PMU现场测试校准的相量测量算法,可为PMU的现场测试提供误差分析的参考值。该方法基于通用电力信号模型,揭示出电力系统静动态过程的基频相量测量原理,分析了相量算法实时测量的频谱特性,提出基于低通数字滤波器频域位移的相量测量系数设计方法,实现了基波相量的高精度测量。进一步,为解决传统频率、频率变化率算法在振荡时测量误差较大的问题,提出基于最小二乘法滤波特性的频率和频率变化率测量方法。仿真、硬件测试与现场录波数据测试表明,所提算法在PMU标准规定的单项测试与系统实际复杂工况下的测量精度均高于标准要求1个数量级以上,可用于PMU的现场测试与校准。     

一种自适应同步相量测量方法

近年来,电力系统中电力电子设备的大规模应用使电气信号呈现出宽频带、高噪声、动态过程复杂等特征。同步相量测量单元(phasor measurement units,PMUs)是电力系统动态过程有效监测手段,如何在上述条件下实现准确、快速测量至关重要。该文提出一种自适应同步相量测量方法。该方法通过分析动态相量模型参数在系统典型静动态条件下的行为规律,提出相量行为识别方法。针对不同的相量行为,采用不同计算时间窗,在不影响动态响应速度的前提下,提高测量精度与抗谐波、噪声的能力。进一步揭示系统动态条件下相量模型参数与测量误差的线性关系,提出动态相量计算修正方法。提出的自适应相量测量方法已在实际PMU装置上实现。经实验室测试分析表明,该方法可在各种复杂条件下具有较好的测量精度与响应速度。     

同步相量测量单元静动态自动测试系统的研究与开发

同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的量测性能是其能否更好地服务于电力系统的关键,在对PMU静动态测试方案、性能评估方法研究的基础上,基于MATLAB软件与OMICRON测试仪开发了PMU静动态自动测试系统,主要功能模块包括信号发生模块、相量提取模板、误差分析模块等。采用所开发的PMU静动态自动测试系统对国内主流厂家的PMU装置进行了测试,测试结果验证了所开发系统的正确性及准确性。该系统具有较高的实用性,可对入网PMU装置进行检测,严把质量关,确保电力系统的安全稳定运行。     

基于正交多项式拟合的PMU现场测试参考值计算方法

为给现场运行的同步相量测量装置(phasor measurement unit,?PMU)性能分析提供准确的相量参考值,保证其数据质量,提出了基于正交多项式拟合的高精度相量测量方法。该方法利用Legendre多项式的正交性特点,对信号模型进行Legendre多项式拟合,以此来构建一种基于Legendre多项式的正交拟合相量模型。在此基础上,通过分析对比不同拟合参数求解方法的复杂度,提出了基于Cholesky分解的相量参考值计算方法,为非线性拟合参数求解计算量大的问题提供一种新的解决方法,并通过迭代修正来保证测量精度。进一步地,根据分析揭示的最优窗长和拟合阶数,实现算法的高精度测量和高效率计算。仿真与硬件测试表明,测量精度均满足标准要求10倍及以上,可在硬件中实时稳定运行,并为PMU现场测试校准提供参考值。     

适用于闭环控制的快速相量计算方法

近年来,大量电力电子设备在电力系统电源、电网与负荷侧广泛应用,导致电力系统跨区域、跨电压等级的系统性连锁故障逐渐增多,亟需精细化闭环控制。这要求同步相量测量装置(SynchrophasorMeasurementUnits,PMUs)在保证测量精度的同时,具有快速的响应速度。针对这一问题,提出了一种适用于闭环控制的快速相量测量方法。该方法分析了传统DFT算法在系统动态条件下的测量误差特性,揭示了时标位置对相量测量精度与上传延时的影响。为减少PMU上传延时,研究了将时标打在时间窗尾部时相量测量误差与动态相量模型参数的规律,提出了相量修正方法,在减少上传延时的同时兼顾了测量精度。仿真测试验证了所提方法的测量精度与上传延时远高于PMU标准对保护控制类PMU的要求,可用于复杂电力系统闭环控制应用。     

基于扩展卡尔曼滤波的同步相量测量数据计算

同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)对硬件滤波后采样得到的离散数据仍然存在一些随机噪声信号,会影响同步相量测量计算精度。因此,针对PMU信号采集系统提出了一种扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)方法实现对三相电压和电流正弦信号的实时状态估计,以提高动态相量信号的计算精度。首先,建立了考虑幅值和相位为时变情况的电力系统三相正弦信号的状态空间模型,然后给出了同步相量数据的动态EKF计算方法和步骤,最后,在MATLAB平台上进行仿真分析,验证了动态EKF滤波方法的有效性。     

适用于保护控制的同步相量测量方法

近年来,电力系统电力电子化特征导致输配电网动态特性耦合紧密,系统性故障频发。同步相量测量单元(PMU)在动态安全控制中作用愈发重要。适用于智能配电网的同步相量测量装置的研究也得到广泛开展。如何在当前复杂电气信号条件下保证相量测量精度的同时,缩短其阶跃条件下的响应时间对保护控制应用至关重要。文中提出一种适用于保护控制的同步相量测量方法。该方法揭示了阶跃信号对相量测量的影响机理,分析了相量模型参数在阶跃信号条件下的行为规律,提出了信号阶跃识别方法。进一步,揭示了阶跃量大小与动态相量模型参数突变量的线性关系,提出了阶跃过程中相量修正方法,减少了相量计算的响应时间。仿真与实际录波数据测试验证了所提方法可有效减少响应时间,为智能配电网保护控制提供快速准确的测量数据。     

同步相量测量的若干关键问题

首先,阐述了非额定频率下相量的定义以及数据再同步对相量时标的要求。然后,结合数据再同步的需求分析了频率自适应采样方法在高密度的相量同步情况下的局限性;推导出一种在定间隔采样基础上能够有效消除非额定频率下离散傅里叶变换(DFT)算法产生的频率泄漏影响的相量校正算法。提出一种测试绝对相角测量精度的试验方法,并按照该方法验证了采用所提出的相量校正算法的相量测量单元(PMU)的相角测量精度。最后,通过仿真分析了基于DFT的相量算法的动态特性及其在暂态稳定控制中的适用范围。     

电力互感器对同步相量测量的影响

电力互感器作为连接一次系统和同步相量测量单元(phasor measurement units,PMUs)的必要设备,是PMU能否准确获取一次系统信息的重要环节,其传变精度和动态特性直接影响PMU相量测量的精度。首先总结了电力系统动态现象所对应的动态信号模型,包括故障引起的非周期分量、幅值突变和系统振荡;分析了电力系统在发生以上动态过程时电力互感器对相量测量的影响;并侧重分析了电容式电压互感器的铁磁谐振和瞬变响应问题以及电流互感器的饱和问题,以此来观察电力互感器在不同动态情况下对相量测量结果的影响。     

动态条件下的同步相量测量算法的研究

考虑到电力信号的动态特性,利用泰勒级数对电力信号的时变相量进行建模,并利用相邻采样数据窗的相量测量值来表示相量导数,以此相量导数来修正系统动态特性对相量测量精度的影响。仿真计算以及现场数据的分析研究表明：该同步相量测量算法提高了多种动态条件下(如低频振荡和频率偏移等情况)对信号相量进行测量的精度,与传统相量测量方法相比,虽然运算量有所增加,但仍能够满足现场在线应用的要求。     

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。     

基于相量量测的等式约束二阶段状态估计模型

利用PMU的量测信息实现系统的动态可观测,考虑PMU数据刷新时间快的特点,在R.F.Nuqui的动态监测模型的基础上建立了适合静态估计的基于等式约束二阶段估计模型。该模型将PMU和SCADA的量测数据共同用于非线性估计,采用零注入节点功率作为等式约束条件来提高估计精度,然后对非线性估计的结果和PMU的支路电流相量进行线性估计。模拟了当系统某节点负荷持续变化时,利用等效导纳法对非线性区域节点状态量进行估计,最后采用IEEE 14和57节点系统算例对提出的模型进行了验证。     

Synchronized Phasor and Frequency Measurement Under Transient Conditions

Synchronized phasor measurements are becoming an important element of wide area measurement systems used in advanced power system monitoring, protection, and control applications. The recently issued revised standard C37.118 for synchrophasors has facilitated interoperability of phasor measurement units (PMUs) from different manufacturers. This standard defines performance for compliance when the input signals are in steady state. The performance of PMUs under transient conditions is not considered by the standard at this time, although clearly PMUs will be subjected to inputs under transient conditions. This paper is an attempt to provide the authors' views on how one may approach the question of standardizing PMU response under transient conditions.      

基于多目标进化算法的PMU的优化配置

研究了配置相量测量单元(PMU)后电力系统可观测性的判断方法,以保证电力系统完全可观测为约束条件,以配置PMU数目最小和保证测量量具有最大量测冗余度为目标,建立了PMU最优配置问题的数学模型。这是一个多目标优化问题,需要寻求一组Pareto最优解,应用多目标进化算法求解该问题可以得到多种满足条件的PMU配置可行方案。最后,以IEEE39节点系统为例验证了该方法的合理性。     

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。     

相量测量装置故障分析

变电站和电厂安装相量测量装置（phasor measurement unit,PMU）用于加强电力系统的动态检测和分析能力。但由于PMU相量测量装置对全球定位系统（global position system,GPS）的高度依赖以及对通道的严格要求,PMU装置故障频发。统计分析了PMU的常见故障,指出目前PMU故障包括了数据变量名称或系数错误、传输丢帧和离线文件召唤失败等情况,并针对各种情况给出解决意见。     

Line Outage Detection Using Phasor Angle Measurements

Although phasor measurement units (PMUs) have become increasingly widespread throughout power networks, the buses monitored by PMUs still constitute a very small percentage of the total number of system buses. Our research explores methods to derive useful information from PMU data in spite of this limited coverage. In particular, we have developed an algorithm which uses known system topology information, together with PMU phasor angle measurements, to detect system line outages. In addition to determining the outaged line, the algorithm also provides an estimate of the pre-outage flow on the outaged line. To demonstrate the effectiveness of our approach, the algorithm is demonstrated using simulated and real PMU data from two systems—a 37-bus study case and the TVA control area.