基于等效电流量测变换的状态估计及不良数据检测与辨识方法

针对输电系统和配电系统量测类型多样性及传统快速解耦状态估计算法的不足，作者讨论并发展了一种基于等效电流量测变换的状态估计及不良数据检测与辨识方法。该方法是通过对量测系统的实际量测进行等效电流量测变换，并根据误差传播理论改变相应的量测权值而推导出来的。它不仅保留了传统状态估计算法的快速解耦特性，并在无任何假设的情况下实现了雅可比矩阵的完全常数化，算例分析表明，该方法快速有效，对r/x的比值不敏感，并能有效地处理不良数据，能较好地应用于输系统和配电系统的状态估计计算。     

计及等效电流量测变换及坏数据辨识的状态估计方法

针对输电系统和配电系统量测类型多样性及传统状态估计算法的不足,讨论并发展了一种基于等效电流量测变换的状态估计及坏数据检测与辨识方法。该方法是通过对量测系统的实际量测进行等效电流量测变换,并根据误差传播理论改变相应的量测权值而推导出来的,其不仅保留了传统状态估计算法的快速解耦特性,并在无任何假设的情况下实现了雅可比矩阵的完全常数化。算例分析表明,该方法快速有效,并能有效地处理不良数据,能较好地应用于输电系统和配电系统的状态估计计算。     

基于负荷测录系统的配电网状态估计

提出了基于负荷监测系统的配电网状态估计方法。该方法利用负荷测录系统所采集的杆变和配变的三相电压、三相电流、有功功率和无功功率作为状态估计的量测量,将馈线上所有节点的电压、相角作为状态估计的状态量。 使用基于牛顿法的状态估计算法求得配电馈线的运行状态和馈线上所有节点的电压、功率信息,这些信息可帮助调度员了解配电网的整体运行情况并协助决策。以装配有负荷测录系统的一条实际的10 kV馈线网络为例来说明该方法的正确性。     

解耦变换模式下智能配电网快速状态估计算法

提出一种解耦变换模式下的智能配电网快速状态估计算法,基于修正功率解耦思想,将配电网中支路功率量测、负荷量测、虚拟伪量测、电流幅值量测解耦变换表达。进一步对解耦变换后的功率量测和电流幅值量测作保留非线性变换,使得量测方程线性化,从而简化迭代求解。该文算法以网络节点电压幅值、相角对其初值的变化量为状态变量,利用配电网中多种量测,将功率量测解耦迭代表达,求解规模降低,同时适用于含新能源接入的不同阻抗比配电网络。变换后量测雅克比矩阵常数化,状态估计中无需重复计算,进一步提高求解速度。通过标准测试系统和实际配电系统算例分析,从估计正确性、算法收敛情况、计算时间三方面验证该方法实用性。     

考虑风电场量测相关性的双馈风力发电机鲁棒动态状态估计

基于相量测量单元（PMU）的风力发电机动态状态估计能够为风电场能量管理系统提供实时可靠的数据基础。然而，目前多数风电场不具备为每台风机都安装PMU的量测条件，且动态状态估计易受不良数据及扰动的影响。针对上述问题，提出一种考虑风电场量测相关性的双馈风机鲁棒动态状态估计方法。在用最少数量的PMU实现风电场所有节点可观的基础上，提出基于PMU量测空间相关性和风机动态模型时间相关性的冗余量测集构造方法，进而利用加权最小绝对值鲁棒估计得到所有风机的机端电气量，并滤除不良数据。考虑到扰动时状态预报值不准确，提出了基于过程噪声尺度因子的鲁棒滤波方法，在扰动时降低不准确预报值的权重。仿真表明，所提方法对量测配置要求低，并能准确估计风电场内单台风机的动态状态。     

计及AMI的配网分层状态估计及伪量测计算

针对高级量测体系AMI(advanced metering infrastructure)带来的新的实时量测数据,提出一种改进的智能配电网状态估计方法,以AMI量测节点作为边界节点对配电网进行分层,将系统解耦为若干子区域实现并行计算。再在配网系统解耦的基础上,提出基于子区域负荷分配系数预测的节点负荷伪量测生成方法。最后,将IEEE33标准配电系统配置5个AMI量测节点,对其进行分层状态估计,并生成节点负荷伪量测数据。结果表明:与整体估计相比,分层状态估计方法在保证高精度的前提下提高了计算速度;生成的伪量测数据精度优于负荷预测得到的伪量测数据。     

广义特勒根求解的配电网混合变换三相解耦状态估计算法

提出一种适用于配电网的三相解耦状态估计算法。该方法将量测量混合变换,避免传统电流量测变换带来的误差,基于电流解耦-补偿模型实现三相不对称状态估计解耦计算,并应用广义特勒根定理求解。所提出的方法能够适应配电网三相不平衡、电流量测较多的现状,且适用于考虑电缆线充电电容的网络。求解方法简单、快速,在保证计算精度的基础上,进一步满足配电网状态估计对实时性的要求。通过典型配电网络算例分析,从估计正确性、算法收敛性、估计时间三方面验证该方法实用性。     

计及AMI的配网分层状态估计及伪量测计算北大核心CSCD

针对高级量测体系AMI(advanced metering infrastructure)带来的新的实时量测数据,提出一种改进的智能配电网状态估计方法,以AMI量测节点作为边界节点对配电网进行分层,将系统解耦为若干子区域实现并行计算。再在配网系统解耦的基础上,提出基于子区域负荷分配系数预测的节点负荷伪量测生成方法。最后,将IEEE33标准配电系统配置5个AMI量测节点,对其进行分层状态估计,并生成节点负荷伪量测数据。结果表明:与整体估计相比,分层状态估计方法在保证高精度的前提下提高了计算速度;生成的伪量测数据精度优于负荷预测得到的伪量测数据。     

配电网状态估计的量测配置探讨

针对辐射型配电网状态估计提出一种启发式的量测配置方法,并对我公司一10kV配电线路某时刻的电压实测和预测数据进行了状态估计计算。计算结果表明,按照该方法配置量测系统可以满足状态估计的需要,而且在经济上可以节约投资。     

配电系统状态估计区域解耦算法

简述了目前常用的配电状态估计算法,分析比较了这些算法各自的优缺点。针对配电系统量测的特点,提出一种配电系统状态估计的区域解耦算法,将配电网中各馈线分解成多个量测区域,使得分解后的各个区域之间解耦,即可以对各个区域单独进行状态估计。该算法无需利用配网辐射特性或者放弃某些实时量测,就可以大大减小计算规模,加快计算速度,因此能充分利用各种量测,还可以应用于弱环网配电系统。理论分析和算例结果表明,所提出的方法高效可行,适合当前配电系统在线应用的实际要求。     

计及故障重构的配电网量测系统鲁棒性配置

针对网络重构对配电网状态估计精度的影响,在分析量测饱和特性的基础上,提出了一种量测系统的鲁棒性配置方法。该方法综合考虑不同故障重构后的多种网络结构,利用马尔可夫链确定其运行概率,并作为权重引入鲁棒性量测配置的数学模型中,利用蒙特卡洛算法模拟量测系统引起的误差。IEEE 33节点配电系统和美国PGE 69节点配电系统的仿真结果表明,所提出的鲁棒性配置方法可兼顾多种网络结构,并有效提高配电网状态估计的精度。     

A distribution system state estimator accommodating large number of ampere measurements

This paper presents a three-phase state estimation method for distribution network which can accommodate large number ampere measurements and voltage measurements. In this method, the power on sending end of branch and the square of branch current magnitude are chosen as the state variables. Therefore, measurement functions of ampere and voltage measurements are significantly simplified and no measurements transformation is needed in this method. Furthermore, a novel robust state estimation model is presented, which can suppress bad data automatically. The observability analysis indicates the proposed method can be used in distribution system with very limited measurements. Numerical tests on radial and weak-meshed network show the real-time branch current measurements can significantly improve the accuracy of estimation results.     

基于脉冲神经网络伪量测建模的配电网三相状态估计

为了给配电网管理系统提供全面准确的实时数据,配电网三相状态估计显得尤为重要。针对当前配电网量测信息不足,提出了基于脉冲神经网络(SNN)伪量测建模的配电网三相状态估计。该方法首先将实时和部分历史支路功率量测输入SNN进行伪量测建模,然后由高斯混合模型生成相应的量测误差,最后进行基于加权最小二乘法的配电网三相状态估计。理论分析和算例验证表明,所提模型不仅能够在正常通信时有效提高配电网状态估计精度,而且能在通信故障时保证估计精度在合理范围内,进而为配电网的运行控制提供参考依据。     

基于相坐标系的配电网三相不对称解耦状态估计算法

提出了一种基于相坐标系的配电网三相不对称解耦的状态估计算法.在等效电流量测变换法的基础上,针对配电系统线路参数不对称的特点,引入三相不对称潮流计算中的解耦-补偿电流模型,在相坐标下将三相不对称状态估计方程完全解耦;同时引入旋转变换使每一相的雅可比矩阵和信息矩阵实虚部严格解耦,进一步降低了问题的求解规模.最后提供算例将所提出的方法与等效电流量测变换法进行了比较,结果表明所提出的方法精度较高,具有工程应用的前景和价值.     

基于预测残差的配电网三相状态估计

为了提高配电网状态估计的计算精度和计算速度,针对常规抗差状态估计算法迭代次数较多的特点,给出了一种以节点电压为状态量,基于预测残差的配电网三相抗差状态估计方法。利用了配电网中各种类型的量测,通过对节点电压和支路电流的相位变换,以及对电流幅值量测进行的等效量测变换,实现了整个雅可比矩阵的常数化,在迭代过程中保持不变,降低了计算量。基于预测残差的信息设置抗差状态估计中的等价权,避免了常规抗差状态估计算法对等价权修正中不必要的多次迭代,提高了收敛速度。算例分析表明,所提的算法抗差能力强、计算速度快、数值稳定性和鲁棒性较好。     

配电网状态估计的全局灵敏度分析及应用

在配电网状态估计中,量测装置配置不齐全,通常引入伪量测来满足系统的可观性要求。考虑到量测数据有一定的误差以及伪量测与真实值之间可能存在偏差,配电网状态估计的量测和伪量测存在不确定性,这会影响配电网状态估计的准确性。文中提出了配电网状态估计的全局灵敏度分析方法,辨识影响状态估计精度的关键(伪)量测不确定性因素及其位置;利用稀疏多项式混沌展开计算全局灵敏度指标,以提高全局灵敏度分析的计算效率;建立了基于不确定性因素重要性排序的量测装置布点方法。采用IEEE 33节点配电网进行仿真,通过与常用方法进行比较,验证了所提方法的有效性。该方法克服了传统状态估计灵敏度分析方法的不足,能有效评估(伪)量测不确定性因素的交互作用对状态估计的影响;此外,基于全局灵敏度分析的量测装置布点方法能显著提高配电网状态估计精度。     

三相不平衡下交直流配电网状态估计

基于电压源型换流器(VSC)的柔性直流技术被越来越多地运用到配电网中,需要对含VSC的三相不平衡交直流配电网进行准确的状态估计,而配置相量测量单元(PMU)的测量数据是实现配电网准确状态估计的有效手段。首先,提出了考虑配电网三相不平衡特性的交直流配电网状态估计模型,采用加权最小绝对值法进行状态估计;其次,进行PMU测量数据的线性描述,给出了PMU及数据采集与监控(SCADA)系统的混合测量方程,并将多种交直流设备在测量方程中统一描述;最后,在三相不平衡的IEEE 33节点交直流配电网算例上,验证了所提方法的有效性和实用性。     

A new method for redundancy analysis of measurements applied to three-phase state estimation

In this paper, a new method based on the properties of the Gram matrix is proposed to verify the redundancy of measurements in three-phase state estimation. The Gram matrix is constructed using rows of the measurement Jacobian matrix as vectors. The method can be used for measurement systems planning or updating of three-phase networks so that the overall system remain observable even under possible branch contingencies and loss of measurements. It is a fast and robust numerical method based on the Gram matrix factorization that is easy to implement. A small numerical example that shows the application of the method is presented.     

提高配电网状态估计精度的量测配置优化方法

为适应配电网的智能化要求,达到提高配电网状态估计精度的目的,应用M-P广义逆矩阵和加权最小二乘问题的唯一极小最小二乘解等数学方法,推导出量测误差和状态向量估计误差之间的数学关系表达式:提出了一种新颖的量测评估和配置优化的方法.利用评估算法对待考察的量测集合进行评估后,从评估结果中选出排序靠前的量测类型和安装位置,从而得到量测装置的配置优化方案.对于算例系统,应用该方法获得的量测配置优化方案,仅需安装少量量测装置就可以提高状态估计精度在60%以上.     

PMU准实时数据对主动配电网抗差估计的影响

由于相量测量单元(PMU)因成本问题无法在配电网中大规模配置,且不同设备向主站传输数据时存在客观的通信延迟、带宽限制等因素,因此状态估计器输入端存在不良数据。提出一种基于同步相量量测的主动配电网抗差估计方法,并提出以虚拟PMU量测模型补充大量的高精度冗余数据。将数据采集与监视控制(SCADA)量测系统、PMU量测和虚拟PMU量测构成的混合量测系统作为状态估计的输入端。考虑网络和量测数据不确定度对抗差M估计算法进行改进,避免了传统加权最小二乘估计中删除坏数据的残差判断和迭代过程,降低了估计耗时,提高了状态估计的可靠性和抗差性能。改进IEEE 14和IEEE 33节点配电网算例的仿真分析,验证了所提方法的有效性和普适性。