电力系统谐波状态估计算法综述

谐波状态估计是根据有限节点上的谐波测量估算出未知节点及整个系统的谐波状况,对于电力系统谐波监测和治理具有重要意义。介绍了谐波状态估计技术的概念、数学模型和估计算法,重点根据谐波阻抗是否已知,对主要的估计算法进行分类与评述,并对谐波状态估计今后的研究方向进行了展望。     

电力系统谐波状态估计研究

指出了开展谐波状态估计研究对于电力系统谐波监测和治理的重要意义,阐述了电力系统谐波状态估计的概念、功能,对现有的几种谐波状态估计方法进行了评述,介绍了谐波状态估计的数学模型,探讨了量测点的优化配置问题,最后对谐波状态估计技术今后应开展的工作进行了展望。     

电力系统谐波状态估计技术的发展与展望

本文介绍了电力系统谐波状态估计的概念,功能及其实现方法。对现有的几种谐波状态估计方法进行了评术,并提出了谐波状态估计中应着选解决的几个问题。     

基于粒子群算法的电力系统非线性谐波状态估计

为增加谐波量测数据的冗余度,提高线性谐波状态估计的可观测度,基于PMU量测数据和SCADA量测数据构成混合量测数据,应用于谐波状态估计,建立非线性谐波状态估计的数学模型。将该非线性数学模型改写为灵敏度模型,并转化为优化问题,应用粒子群算法求解。算例分析表明,非线性谐波状态估计的灵敏度模型是有效的,应用优化算法求解是切实可行的,混合量测数据能提高谐波状态估计的可观测度。     

电力系统谐波状态估计研究综述

阐述了电力系统谐波状态估计技术的概念和功能,指出谐波状态估计对于电力系统谐波监测和治理的重要意义。对现有的谐波状态估计算法进行了评述,探讨了谐波状态估计的可观性问题,给出了几种现有的可观性分析方法。介绍了谐波状态估计技术的工程应用情况,展望了谐波状态估计技术的应用前景,并讨论了该领域尚待解决的问题。     

电力系统谐波状态估计研究综述

阐述了电力系统谐波状态估计技术的概念和功能,指出谐波状态估计对于电力系统谐波监测和治理的重要意义.对现有的谐波状态估计算法进行了评述,探讨了谐波状态估计的可观性问题,给出了几种现有的可观性分析方法.介绍了谐波状态估计技术的工程应用情况,展望了谐波状态估计技术的应用前景,并讨论了该领域尚待解决的问题.     

电力系统谐波分析的有效方法——谐波状态估计技术综述

谐波状态估计技术是在GPS技术(Global Position System)和PMU技术(Phasor Measurement Unit)基础发展起来的一项新型技术,它通过状态估计手段实现对监测的电网谐波进行分析。系统地介绍了电力系统谐波状态估计技术的概念、谐波测量系统、估计算法和工程应用情况。在介绍状态估计算法时,通过将其分为静态状态估计算法和动态状态估计算法,分别对其进行评述;最后对谐波状态估计技术以后的研究进行了展望。     

基于等产电流量测变换的电力系统状态估计方法

针对输电系统和配电系统量测类型多的特点,彩和了以等效电流量测变换技术来求解电力系统状态估计的方法,并推导了基于等效电流量测变换状态估计的具体求解过程。文中将各种类型的量测变换为等效电流量测进行状态估计,同时根据误差理论将原始量测的权重也对应变换成等效电流量测的权重。理论分析和乍例结果表明,利用等效电流量测变换技术进行状态估计快速、有效、实施方便,符合当前电力系统在线应用的实际要求。     

电力系统谐波状态估计量测配置算法研究

谐波状态估计技术是在全球定位系统和相量量测技术的基础上发展起来的一项新型技术,是电网谐波分析的一种有效手段.阐述了电力系统谐波状态估计可观性分析概念及主要方法;鉴于谐波量测系统成本造价高,在分析传统量测配置算法优劣的基础上,提出了序贯搜索法结合量测方程数值稳定性和量测子站最少化为目标函数的量测配置优化的算法,实现保证系...     

基于相量量测的电力系统谐波状态估计(I)--理论、模型与求解算法

通过分析现有网络谐波分析理论的局限性与实践中所遇到的困难,提出了基于相量量测的电力系统谐波状态估计算法.选择节点电压作状态量,节点电压、支路电流与注入电流作量测量,建立了各种量测配置的量测方程以及谐波状态估计问题的数学模型.然后,通过总结谐波状态估计算法的基本特点与优化量测方程和母线的编号,提出了谐波状态估计的分层算法,大幅度降低了量测矩阵的维数.     

电网谐波状态估计中的可观性分析

谐波状态估计的一个难点,在于量测数目通常小于状态量数目,导致量测—状态方程欠定,系统不完全可观。针对该问题,进行了3个方面的研究:首先,结合数学分析和实际电网分析,从减少状态量的角度,实现方程由欠定变为恰定或超定,在保证系统状态完全可观的前提下,大大减少量测设备的数目;其次,将奇异值分解法(SVD)应用在系统可观部分的判断和计算中;然后,针对可观性分析中传统代数方法不足,结合矩阵条件数,提出一种实用的线性无关排序法,并将该方法用于指导不可观系统量测设备的调整和添加,实现系统良好的可观性。最后以菏泽—仿山220kV—110kV—35kV配电系统为例,对SVD和线性无关排序法进行说明,验证了方法的可行性。     

基于广域测量系统的状态估计研究综述

广域测量系统（WAMS）的逐步发展给电力系统在线分析方法提供了一个新思路。针对WAMS测量精度高、具有同步相量测量功能以及数据传输快等特点，分别从引入高精度节点电压相量量测的状态估计算法、引入高精度支路电流相量量测的算法、引入全部WAMS量测的算法以及其他与WAMS状态估计相关的问题等4个方面，介绍了目前引入WAMS量测的各种状态估计算法；并详细分析了各种算法的优缺点和适用范围，从工程应用出发研究其可行性，对部分算法给出了改进措施。讨论了WAMS的不良数据检测与辨识问题、相量测量装置（PMU）的最优配置问题以及基于PMU的动态状态估计和谐波状态估计等与WAMS状态估计相关的其他问题。     

基于改进生成对抗网络的谐波状态估计方法

传统的基于最小二乘法的谐波状态估计受到量测装置少、精确的谐波阻抗获取难、网络拓扑结构复杂以及电网运行方式变化等因素的限制,造成量测方程欠定、系统非全局可观以及节点间耦合关系难以准确提取等问题。文中提出了一种基于改进生成对抗网络的谐波状态估计方法。该方法基于pix2pix谐波状态估计网络拟合监测节点与目标节点间的耦合关系,利用采集的历史谐波数据,对模型进行批量训练,通过训练之后的生成网络估算目标节点谐波电流、谐波电压幅值,实现基于数据驱动的谐波状态估计。在加噪环境下对模型进行测试,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于贝叶斯优化弹性网络回归的谐波状态估计方法

回归类算法在估计系统谐波状态时,谐波源间的高度相关性会引起法矩阵的病态,从而显著影响谐波估计精度。为了更加准确地估计系统谐波状态,提出一种基于贝叶斯优化弹性网络回归的谐波状态估计方法。首先,在用最小二乘法进行谐波状态估计时,将带权值的1范数和2范数同时加入惩罚函数中;另外,为了更加高效准确地估计系统谐波状态,将高斯过程和贝叶斯优化应用于1范数和2范数的权值选取;最后,在IEEE 14节点中验证了所提方法的有效性。结果表明：在谐波源间存在相关性时,所提方法仍能实现合理的谐波源定位及谐波责任划分。     

基于贝叶斯优化弹性网络回归的谐波状态估计方法

回归类算法在估计系统谐波状态时,谐波源间的高度相关性会引起法矩阵的病态,从而显著影响谐波估计精度。为了更加准确地估计系统谐波状态,提出一种基于贝叶斯优化弹性网络回归的谐波状态估计方法。首先,在用最小二乘法进行谐波状态估计时,将带权值的1范数和2范数同时加入惩罚函数中;另外,为了更加高效准确地估计系统谐波状态,将高斯过程和贝叶斯优化应用于1范数和2范数的权值选取;最后,在IEEE 14节点中验证了所提方法的有效性。结果表明：在谐波源间存在相关性时,所提方法仍能实现合理的谐波源定位及谐波责任划分。     

变频器驱动双电机谐波状态估计方法

变频器中的驱动双电机在接入电网时往往会出现谐波状态改变,造成谐波污染,产生电能问题。传统的基于最小二乘法的谐波状态估计方法的耦合关系提取困难,量测方程不稳定,因此改进了生成对抗网络,设计了新的变频器驱动双电机谐波估计方法。首先配置了变频器驱动双电机谐波量测点,根据该量测点,设计了双电机谐波状态估计网络结构,进行了网络选择和数据预处理。最后构建了谐波状态估计网络对抗模型,实现了谐波状态估计。实验结果表明,此次设计方法的真实值曲线与预估值曲线拟合度高,具有准确性,有一定的应用价值。     

基于自适应容积卡尔曼滤波算法的电力系统动态谐波状态估计

由于传统的谐波状态估计的参数辨识算法要求噪声的协方差矩阵固定不变,而实际工程中噪声的协方差矩阵是随时间变化的,工程中存在错误的量测数据,导致传统参数辨识算法估计的谐波电流参数的准确度较低。因此,提出自适应容积卡尔曼滤波算法来提高辨识谐波电流参数的准确度。首先,针对时变噪声干扰,采用基于渐消记忆指数加权法的噪声估值器算法生成时变噪声的协方差矩阵;其次,针对错误的量测数据,采用开窗估计算法修正错误的量测数据;然后,将修正的噪声协方差矩阵和量测数据代入容积卡尔曼滤波算法中,对谐波电流参数进行估计;最后,搭建IEEE 13节点系统仿真模型,验证了自适应容积卡尔曼滤波算法在时变噪声干扰及量测数据错误情况下仍可准确地估计谐波电流参数,确保了动态谐波状态估计的准确性。