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动态状态估计中PMU配置的离散粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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谐波状态估计的质量是PMU配置数量和安装地点的函数。研究PMU配置对谐波状态估计质量的影响,建立量测方程,并应用最小二乘法求解谐波状态估计的量测方程。建立了综合考虑量测配置PMU投资和状态估计误差的加权数学模型,并应用遗传算法求解加权数学模型,通过对最优代PMU配置方案的分析,给出了不同数目和位置的PMU对谐波状态估计误差和系统可观性的影响规律。利用Matlab搭建了配电网的仿真模型,获得了研究所需的原始数据,仿真算例验证了算法的有效性。 相似文献
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基于遗传算法的PMU配置对谐波状态估计质量影响的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
谐波状态估计的质量是PMU配置数量和安装地点的函数.研究PMU配置对谐波状态估计质量的影响,建立量测方程,并应用最小二乘法求解谐波状态估计的量测方程.建立了综合考虑量测配置PMU投资和状态估计误差的加权数学模型,并应用遗传算法求解加权数学模型,通过对最优代PMU配置方案的分析,给出了不同数目和位置的PMU对谐波状态估计误差和系统可观性的影响规律.利用Matlab搭建了配电网的仿真模型,获得了研究所需的原始数据,仿真算例验证了算法的有效性. 相似文献
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电力系统PMU最优配置数字规划算法 总被引:16,自引:3,他引:16
随着相量量测装置(PMU)硬件技术的逐渐成熟和高速通信网络的发展,PMU在电力系统中的状态估计、动态监测和稳定控制等方面得到了广泛应用.为达到系统完全可观,在所有的节点上均装设PMU既不可能也没有必要.文中提出一种基于系统拓扑可观性理论的数字规划算法,利用PMU和系统提供的状态信息,最大限度地对网络拓扑约束方程式进行了简化,以配置PMU数目最小为目标,形成了PMU最优配置问题,并采用禁忌搜索算法求解该问题.其突出优点是利用了系统混合测量集数据,即不仅考虑了PMU实测数据,同时计及了可用的潮流数据.在IEEE14节点和IEEE 118节点系统的仿真结果表明,与常规的PMU最优配置算法相比,所提出的数字规划算法可以实现安装较少数量的PMU而整个系统可观的目标. 相似文献
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遗传算法在PMU优化配置中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
基于GPS的同步相量测量单元(PMU)是一种新型的高精度测量装置,能够测量母线电压相量.由于经济和技术等方面的原因,每个节点都配置PMU还不能成为现实.为此,提出了在传统的状态估计的基础上,部分安装PMU以后的状态估计模型.基于此模型,以提高状态估计的精度为目标,引入遗传算法,应用遗传算法的全局搜索特性,自动获取和积累有关搜索空间的知识,并自适应地控制搜索过程来优化PMU的配置数量和安装位置,并用IEEE14节点网络验证了算法的可行性. 相似文献
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当前应用于状态估计的量测数据由广域测量系统(wide area measurement system, WAMS)和数据监控及采集系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)采集, WAMS向量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的优化配置问题成为研究的重点。本文在分析WAMS/SCADA混合量测数据成分、时间断面、精度、刷新频率4个方面差异的基础上,实现了混合量测数据的有效兼容,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter, UKF)动态状态估计和离散粒子群优化(discrete particle swarm optimization, DPSO)算法的PMU优化配置方案。采用该方案下的混合量测数据进行UKF动态状态估计,很好地提高了状态估计精度。在IEEE39节点系统上模拟日负荷变化验证了该PMU配置方案的有效性。 相似文献