区域配电网实时状态估计器及其性能分析

设计了一种基于贝叶斯理论的区域配电网状态估计器,以解决随机性分布式电源接入区域配电网和测量装置数量有限给配电网状态估计带来的困难。首先依据前推回代潮流计算方法建立了配电网电压估计模型,应用贝叶斯理论设计了状态估计器,理论分析了改变监测装置位置和利用不同监测装置信息估计节点电压的影响。通过在IEEE 33节点配电系统仿真验证了文中所提出方法的正确性和有效性。进一步仿真分析了节点注入功率波动方差和测量装置位置对估计精度的影响,给出了监测装置的位置优化结果。文中为高渗透率分布式电源接入的区域配电网状态估计提供了理论和实用方法。     

基于多分支电流混合量测的配电网三相状态估计

同步相量测量应用于配电网高级应用中是近年来的研究热点。针对配电网同步相量与智能电表的混合量测问题,提出一种以支路电流为状态变量的配电网状态估计方法。该方法在含分布式光伏接入的配电网中,将微型同步相量测量单元(Micro-Synchronous Phasor Measurement Unit,μPMU)和智能电表量测数据进行等效变换,实现异构数据支路电流幅值量测误差最小。首先,基于混合量测系统,推导三相量测方程模型。然后,运用加权最小二乘法实现了三相支路电流的状态估计。所提方法适用于三相不平衡、多分支电流量测的配电网。最后,通过对含分布式光伏的IEEE 37节点系统进行仿真,验证了方法的有效性。     

考虑分布式电源详细模型的配电网多相状态估计

在传统配电网状态估计中,主要考虑拓扑约束和线性阻抗元件约束。在大量分布式电源接入配电网后,关于负序和零序的控制也相应增加。对于三相不平衡的状态估计,除了线性阻抗元件约束外,还要考虑分布式电源对不平衡分量即负序和零序的约束方程。因此,首先建立了常见的分布式电源在状态估计中的模型,然后提出了基于改进节点法的配电网多相状态估计方法,最后通过算例分析考虑与不考虑分布式电源的模型对状态估计结果的影响。     

计及分布式电源接入的配电网状态估计

为适应分布式电源接入量测配置较少配电网的需要,基于风电和光伏发电系统的功率预测,提出将分布式电源预测有功功率和“虚拟”无功功率作为伪测量建立带等式约束条件的加权最小二乘状态估计模型。模型中计及异步风力发电机的无功-电压特性对雅克比矩阵进行修正,利用光伏发电系统零无功注入等式约束修正估计结果。基于奇异值分解求解建立的模型以保证状态估计的数值稳定性。通过对IEEE33节点算例的仿真计算,结果表明所建的模型将分布式电源自身特性与加权最小二乘状态估计有效融合,能够更准确反映分布式电源出力状态,从而在不增加量测装置     

基于IGG抗差最小二乘法的三相配电网谐波状态估计

针对传统最小二乘法在谐波状态估计量测数据中混有粗差时的处理能力不足,提出了一种基于IGG法的抗差最小二乘法。抗差估计是统计学里面常用的一种针对数据中含有粗差的处理方法,而抗差最小二乘法就是将抗差估计和最小二乘法相结合的一种新的估计方法。该方法对量测数据进行降权、保权和淘汰,改善量测数据的权重,从而抵御了粗差对估计结果带来的恶劣影响。同时,目前大多数的配电网谐波状态估计模型采用简化的单相模型,并未考虑配电网三相不平衡的特点,文章建立了配电网的三相数学模型,并采用IEEE33节点系统进行仿真分析,在量测数据中混有粗差时分别运用抗差最小二乘法和传统最小二乘法求解并对估计结果进行误差对比,算例结果表明了抗差最小二乘法具有较强的抗差能力且估计精度优于传统最小二乘法。     

配电网状态估计研究综述

配电网状态估计是配网管理系统的重要组成部分,本文对配电网状态估计问题研究的现状进行了总结和分析。主要论述了配电网中最小二乘估计器和抗差估计器的研究情况,讨论了分布式电源接入配电网后传统状态估计功能所面临的挑战,并对进一步值得研究的方向进行了展望。     

极坐标系下主动配电网三相线性潮流计算方法

线性潮流计算方法可以提高主动配电网集中优化控制的鲁棒性和快速性。随着分布式电源在主动配电网中的广泛接入,配电网中的电压控制节点逐步增多,以保持正常的电压水平。现有直角坐标系下三相线性潮流无法处理本地压控节点,现有极坐标下的线性潮流模型未能详尽考虑分布式电源控制特性、网损分摊特性与配电网三相特点。因此提出三相极坐标系下的线性潮流计算方法来解决这个问题。所提方法考虑了Y或Delta型连接ZIP负荷、单相或三相分布式电源(Distributed Generators, DGs)等类型。同时考虑了DGs的详细控制模型和分布式松弛母线模型。最后通过三相不平衡的IEEE 13,34,37和123节点系统验证所提方法的精度和对各种节点类型的适应性。     

考虑源荷随机性与相关性的直流配电网量测概率优化配置方法

大规模分布式能源以直流源荷形式接入直流配电网,其功率强随机与强相关特性深刻影响实时量测数据不足、依赖伪量测数据的直流配电网态势感知的准确性,急需研究实时量测点的优化配置保障系统状态估计精度。为此,本文首先考虑源荷功率的随机性与相关性影响,建立节点注入功率伪量测模型,提出基于三点估计的改进Nataf变换的直流配电网概率状态估计方法,计算节点电压状态量的估计偏差概率分布;在此基础上,建立以量测点配置成本最少为目标,考虑节点电压估计偏差机会约束的直流配电网量测概率优化配置模型,求解得到最优配置方案。采用改进的IEEE-33节点系统开展算例仿真,结果表明,所提方法能够有效兼顾量测配置的经济性与状态估计精度。     

含多类型分布式电源的主动配电网分布式三相状态估计

提出一种含多类型分布式电源(DG)的主动配电网分布式三相状态估计方法。首先,建立了DG并网的三相模型,将DG并网分为直接并网和经脉宽调制换流器并网两类。选取交流节点的电压、DG的运行状态为状态变量,采用加权最小二乘求解。对于未配置实时量测的DG,提出了一种添加伪量测的可行方案,以提高网络的可观测性。进一步,为提高主动配电网状态估计的计算效率与数值稳定性,提出一种扩展分区、将外网边界状态量估计值作为本区域伪量测的分布式状态估计方法。最后,实际的算例分析验证了所提方法的有效性。     

基于有功-无功协调优化的主动配电网过电压预防控制方法

分布式发电接入配电网,可能引起过电压从而限制其并网能力。针对配电网的运行特点,文中提出了采用三相配电网模型的过电压预防控制方法。首先,采用电压对节点注入功率的三相灵敏度,分析了配电网中利用有功—无功协调控制电压的必要性;然后,基于三相模型,提出了综合调度分布式发电(DG)和无功补偿设备的优化模型。最后,采用IEEE 123节点三相标准测试系统的数值仿真表明,文中方法可以满足不对称主动配电网的运行要求,有效提高配电网消纳DG出力的能力。     

基于集成深度神经网络的配电网分布式状态估计方法

随着大量分布式能源的接入,配电系统的运行与控制方式愈加复杂。针对配电网状态估计方法面临分布式电源波动数据辨识困难、估计精度低、鲁棒性与估计时效性差等问题,提出一种基于集成深度神经网络的配电网分布式状态估计方法。首先,利用量测数据相关性检验的数据辨识技术识别不良数据和新能源波动数据。在此基础上,利用时域卷积网络(temporal convolutional network, TCN)-双向长短期记忆网络(bidirectional long short term memory, BILSTM)对不良数据进行修正。然后,建立集成深度神经网络(deep neural network, DNN)状态估计模型,采用最大相关-最小冗余(maximum relevance-minimum redundancy, MRMR)的方法优化训练样本,从而提高状态估计的精度和鲁棒性。最后,建立分布式集成深度神经网络模型,弥补了集中式状态估计速度慢的不足,从而提高状态估计效率。基于IEEE123配电网的算例分析表明,所提方法能更准确地辨识分布式电源波动数据和不良数据,同时提高状态估计的精度和效率,且具有较高的鲁...     

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。     

考虑变流器四象限运行的不平衡配电网DESS两阶段优化配置

分布式储能(distributed energy storage system, DESS)可通过功率四象限运行以高效服务于配电网电压管理。现有以改善电压质量为导向的DESS优化配置研究缺乏对储能功率四象限运行和配网三相不平衡状态的全面考虑。为此,提出一种适用于不平衡配电网的功率四象限DESS两阶段优化配置方法。在选址阶段,基于三相牛顿-拉夫逊潮流算法提出全维电压灵敏度分析方法,从提升系统电压质量的角度深入探究DESS的最优选址。在定容阶段,考虑系统运行经济效益,以年均投运成本最低和节点电压偏差最小为优化目标建立了DESS经济运行模型,通过粒子群-灰狼优化算法进行求解。以改进IEEE33节点三相配电网为例开展算例分析,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

Multiphase transmission line modeling for voltage sag estimation

This paper presents a novel approach for voltage sag indices calculation based on instantaneous voltage estimation. The estimation uses traditional state estimation where redundant measurements are available. The estimation is based on time domain state estimation which uses time domain modeling of the power network. The time domain current monitoring is used to have linear mapping and to achieve high performance of voltage sag estimation. The fault estimation procedure is prior of the voltage sag estimation. This paper shows a possible for fault instance detection, fault location identification and fault type estimation method that are required to estimate voltage sag for different line models utilizing residual analysis and topology error processing. Lumped parameter and distributed parameter transmission line modeling are developed to estimate instantaneous voltage at a three-phase power system in time domain. Magnitude and duration of voltage sag as main indices are calculated from the estimated instantaneous bus voltage. The performance of the novel approach is tested on IEEE 14 bus system and the results are shown.     

基于过程状态特征化的配电网线损计算

针对配电网的线损计算问题,提出了一种新的基于过程状态特征化的线损计算方法。首先,将智能计量终端在某一时间段内采集到的负荷电流进行特征化处理,在充分反映负荷状态变化特征的同时,显著减轻通信数据传输和主站数据处理的压力。其次,根据配电网公用变压器的接线特点,通过序分量法对其低压侧的三相状态特征电流进行对称分解,并根据各序电流分量在高、低压侧的相角变化情况计算其高压侧的三相状态特征电流。进一步基于这些状态特征量,通过分相计算的方法对配电网的线损进行计算,以解决三相不平衡和分布式电源接入情况下的线损计算问题。最后,将所提方法在某实际电网进行示范应用,所得结果证明了其有效性。     

一种含分布式电源的中低压配电网状态估计方法研究

为解决含分布式电源的中低压配电网中三相不平衡的状态估计问题,提出一种含分布式电源的中低压配电网状态估计方法。在包含分布式电源的中低压配电网中引入变压器等值模型,以节点注入电流方程为基础,建立了可同时处理三相三线制和三相四线制量测量的量测方程,扩大了其实用范围并提高了对系统的估计精度。其次,将直角坐标下线性零注入约束作为等式约束条件加入中低压配网状态估计模型中,使节点注入功率严格为零,并使计算过程得到简化。最后,采用细菌群体趋药性算法(BCC)对该模型进行状态估计。IEEE13节点修正系统算例的仿真结果验证了所提方法的有效性,且表明该方法具有良好的估计精度和收敛性。     

State estimation for real-time monitoring of distribution systems

Utilities currently use historical customer load data to forecast the loads in their distribution feeders for real-time feeder analysis and control. In this paper a three-phase state estimation method is developed to increase the accuracy of this load data. The method is based on the weighted least square approach and uses a three-phase node voltage formulation. The method can handle power, voltage, and current measurements. Test results indicate that state estimation can improve the forecasted load data by using real-time measurements. The effectiveness of branch current measurements were also tested