计及PMU量测的分步线性状态估计模型

提出一种基于广域量测系统(wide area measurement system,WAMS)和数据采集与监控(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统混合量测的电力系统状态估计方法,该方法充分利用相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)量测方程为线性方程的特点,将SCADA量测方程分解为两步线性化方程,并将PMU量测数据中的电压幅值平方、电流幅值平方和相角量测分别添加到2个线性化方程中,从而实现PMU和SCADA混合量测状态估计的非迭代计算,提高了计算效率。通过IEEE标准系统和波兰电网仿真算例,验证了所提方法的有效性。     

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。     

采用信息融合技术的电网故障诊断方法

为了实现电网故障的准确诊断,首先提出了电网潮流指纹的相关概念和故障潮流指纹识别算法,并在此基础上结合径向基函数(radial-basis function,RBF)神经网络和信息融合技术,提出了一种新的电网故障诊断方法。该方法通过分析电气量信息实现电网故障诊断,避免了开关量和保护信息的误动、拒动等不确定因素。同时,采用改进的线性整数规划法优化配置同步向量测量单元(phasor measurement unit,PMU),利用PMU实时采集潮流信息,克服了传统数据采集与监控系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)数据采集密度低且不同步的缺点,能够把握时间间隔为s级或者ms级的连锁故障本质。仿真算例表明,该方法信息需求量小、准确有效,具有很大的工程实用价值,在电网在线故障诊断领域有很好的应用前景。     

基于SCADA/PMU混合量测系统的电压实时监测

现实电网中PMU的配置不能使系统完全可观,提出了基于SCADA/PMU混合量测的系统电压实时监测方法.通过PQ分解法推导了节点间的电压变化关联形式,利用通过虚拟量测技术形成的混合量测系统修正Jacobi矩阵,确定关联方程参数,以PMU节点群为基准预估全网节点电压.仿真实验结果表明,该方法有效地解决了目前电网PMU配置不...     

相角-电压空间上的实用动态安全域

电力系统中的相量测量单元(PMU)可以实现电网部分相量(如节点的电压相量)的实时异地同步测量与传输.为充分发挥含PMU的广域量测系统(WAMS/PMU)在电力系统安全预警、保护与控制中的作用,研究了节点相角-电压空间上保证暂态稳定的动态安全域的边界性质.研究表明,对于既定的事故和事故前、后系统图形,相角-电压空间上实用动态安全域的临界边界同样可以用一个或极少数几个超平面近似描述.节点相角-电压空间中的实用动态安全域边界的拟合具有非常好的精度.基于这样一个安全域和WAMS/PMU提供的节点信息,可以很方便地计算出相角-电压空间的任一增长方向上的稳定裕度.也可以通过可视化,在线观察目前运行点距既定预想事故下稳定边界各个方向上的距离.     

基于WAMS及机组对的电网暂态稳定态势在线量化评估方法

为满足电网实时监控对算法速度和精度的要求,提出了一种基于广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)及机组对的电网暂态稳定态势在线量化评估方法。该方法采用简化的发电机等效模型,根据相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)量测信息在线跟踪辨识其参数。通过识别受扰相对最严重的机组对,进而可计算该机组对等效的相互作用机械和电磁有功功率,以此为基础提出了一种可直接反映轨迹暂态稳定裕度的量化指标。文中还给出了对WAMS采集轨迹信息的曲线拟合方法和能量型指标,以便快速预估未来暂态稳定性。并以单机无穷大系统为例,验证了可利用发电机端口外PMU有效测量信息间接评估电网整体暂态稳定态势的可行性。最后,面向实际工程给出了暂态稳定态势在线量化评估实施方案。理论分析与仿真测试结果表明了所提方法的有效性及工程可操作性。     

基于广域测量系统的状态估计和PMU配置

同步相量测量单元(PMU)能够根据全球定位系统(GPS)提供的精确时钟,实现对电力系统实时数据的量测。该文分析了PMU与传统监控和数据采集(SCADA)系统相结合构成的混合量测系统对状态估计精度的影响。在混合量测模型的基础上,提出了一种以提高状态估计精度为目标的PMU配置方案。通过IEEE-39节点系统仿真证明了该方法的有效性和实用性。     

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。     

基于广域测量系统的混合量测状态估计算法

针对当前广域测量系统（WAMS）测量点少、无法进行状态估计的问题，提出利用量测变换的方法将数据采集与监控系统 (SCADA)支路功率量测转换成等效电流相量量测，与WAMS量测组成混合量测系统，并提出了直角坐标系下混合量测的状态估计算法。理论分析和算例表明该算法具有常数的雅克比矩阵和信息矩阵，而且信息矩阵能够针对节点电压相量的实部和虚部进行解耦处理。该算法收敛快速，属于线性收敛，且基本不受系统规模的影响。此外，本文还研究了该算法对有注入功率节点的处理，不同R/X值对该算法收敛情况的影响以及PMU量测值对估计结果精度的影响分析。     

基于广域测量系统的电网故障在线智能化诊断与分析方法

现有电网故障实时诊断与分析中存在2个主要问题：一是数据源的问题,即保护和开关动作信息上传不及时、时标不一致和信息缺失;二是误动拒动分析中存在2个重要盲点。同时为实现智能输电网的自愈性特征,又必须实现对电网故障的实时准确诊断和精确分析。针对上述问题,提出基于广域量测系统(wide area measurement system,WAMS)的电网故障快速诊断与分析的解决方案。同时还设计以多智能体技术为基础的面向数据服务的体系结构,并详细分析各智能体的主要结构和实现方法。最后,通过实际扰动试验的测试结果表明,该方法具有故障诊断速度快、故障诊断与分析结果准确等特点,尤其在误动拒动问题上可达到实时精确地分析,如在智能输电网中应用可有效降低大停电事故发生的概率。     

基于WAMS 与PSD的电力系统低频振荡起振原因分析

提出了一种电力系统低频振荡起振原因分析方法。该方法应用电力系统小干扰稳定性分析软件PSD-SSAP 和潮流及暂态稳定程序PSD-BPA,结合广域测量系统（wide areameasurement system,WAMS）低频振荡实测结果,从静态稳定性分析和事故仿真角度对功率波动和低频振荡的发生环境、起振原因进行分析。分别对区域内与区域间低频振荡进行了仿真研究,仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于多源信息融合的电网故障诊断方法研究

考虑到电力系统自动化水平及通信、广域测量技术的发展,提出了一种综合SCADA开关量、故障录波器电气量及WAMS系统电气量的多源信息融合电网故障诊断方法。该方法将蕴含故障信息的电气量分析与开关量诊断相结合,对电网故障采集的电气量通过小波能量分析提取故障特征,采用蕴含时序贝叶斯网络对保护、断路器开关量进行故障推理,定义了能量畸变故障度、能量故障度、改进RBF神经网络故障度及时序贝叶斯故障度衡量线路故障程度,并作为证据体采用改进D-S证据理论进行信息融合,进而通过模糊C-均值聚类方法给出故障诊断决策。PSCAD     

基于多源数据融合的Alexnet神经网络大电网故障诊断

针对电网在台风、冰冻等极端条件下发生故障的诊断问题,提出利用标准遥信及广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)数据训练Alexnet模型,并应用于电网故障诊断的方案。首先利用标准故障遥信信息和WAMS数据构造Alexnet的输入图片矩阵,对Alexnet进行训练。然后对Alexnet输入图片高维特征提取方法进行分析,提出构造最优分布结构的输入图片矩阵方法,并形成故障诊断模型。最后以海南岛电网遭受台风袭击为场景,搭建仿真模型对Alexnet故障诊断模型进行验证。     

基于多源信息时间序列匹配的电网故障诊断方法

随着调度中心自动化水平的不断提高,包括数据采集与监控系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)、广域测量系统(w ide-area measurement system,WAM S)、继电保护信息系统(relay protection information system,RPIS)等在内的多数据源系统的量测信息汇集到调度中心的统一数据库中。为了充分挖掘多源信息在调度运行中的应用场景,将多源信息应用于电网故障诊断中,提出了一种基于多源信息时间序列匹配的电网故障诊断方法。首先,介绍了多源信息数据库的组成、电网时间序列的结构以及针对不同数据源系统的生成规则。其次,利用事件顺序(sequence of event,SOE)记录、信息保护动作信息和相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)电气量信息在故障发生时划分可疑故障区域,生成未知故障的电网时间序列,并与根据可疑故障区域内的可疑元件的保护配置信息生成的基准时间序列集合进行匹配,识别出故障元件、故障类型、故障时间、故障演进过程等详细故障信息。最后,采用实际算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

新型功角与相量广域测量系统及其在河南电网中的全面实施

提出一种新型功角测量原理,具有不需专门安装探头、不需停机安装、可在任意时刻启动的特点。在此基础上研发了功角与相量测量单元APMU(Angle&PhaseMeasurementUnit)。对河南电网内全部发电厂安装了APMU,4个500kV枢纽变电所安装了相量测量单元PMU(PhaseMeasure鄄mentUnit),构成系统级的广域测量系统WAMS(WideAreaMeasurementSystem)。介绍了该WAMS的系统结构,实现了功角监视、同步故障录波、引入状态估计的功能。     

基于OPNET的广域测量系统仿真与通信延时性能分析

广域测量系统对实时性要求严格,而通信延时是影响实时性的重要因素。通信延时作为广域测量系统延时的重要组成,带有不确定性,因此成为其通信性能研究的重点和难点。对广域测量系统的通信设备、通信业务和通信网络拓扑进行建模,并依此对电力系统稳态工况、故障工况和网络设备故障工况三类场景进行仿真。由此得到在不同工况下广域测量系统的通信延时大小,从而评估分析该系统的现状和瓶颈。为广域测量系统的研究分析提供了新方法,同时为其规划与建设提供了参考意见。     

利用电气量和时序信息的改进Petri网故障诊断模型

现有的电力系统故障诊断模型在利用多渠道、多方位的测控信息方面,大多采用决策级别的信息融合,在信息冲突或不完整时有可能导致误判;对时序信息的利用一般局限于对信息的初步筛选,未能充分利用时标偏差与信息准确程度之间的关联性。在此背景下,以现有模糊Petri网故障诊断模型为基础,对多源信息进行融合分析,充分利用设备遥信动作事件的顺序记录(SOE)、由广域测量系统得到的电气量信息以及这些信息所包含的时序特性,建立了一种考虑时序信息的多源Petri网故障诊断模型。所发展的故障诊断模型通过利用时序信息对保护设备动作事件进行置信度评价,利用多源信息的冗余度对所缺警报信息进行补充并校验所收到的警报信息的正确性,可以有效提高故障诊断的准确度和可靠性。最后,采用南方电网和江苏电力系统发生过的实际故障案例对所建立的故障诊断模型进行了验证。     

基于电网潮流分布特征的在线故障智能诊断

基于电网潮流分布在事故前后表现出的特征变化,提出了一种在线故障智能诊断方法。此方法能自适应跟踪电网运行方式并动态选择量测对象和量测数据,在线分析电网潮流分布特征与网络结构变化的关系以预生成故障模式库。当提取的潮流分布特征与故障模式库中的某一模式匹配成功后,即可实现电网故障的在线诊断。算例表明,方法准确高效,具有在线自适应智能诊断的功能,有助于提高把握网络事态和正确应对事故的能力。     

机组非停扰动下PSS调节性能评估及参数校核

研究了基于WAMS系统数据的机组非停扰动下PSS调节性能的评估和参数校核方法.首先阐释了基于相移原理的PSS调节性能评估原理.其次在额定有功功率、50％额定有功功率、发电机进相三种工况下进行了机组非停扰动下实际电网仿真计算.然后对实际电网中某次故障停机事故的WAMS数据进行了分析,进一步证实了通过有功功率与PSS输出信...