计及PMU的二次状态估计模型的研究

随着相量测量装置（PMU）在电网中的推广应用,其量测结果己成为电力系统重要的数据源之一。将PMU支路电流量测转换为支路潮流量测,使电流相量量测在状态估计中得到了有效的利用。二次估计模型首先把PMU节点的状态量测值作为估计值,PMU支路量测通过变换参与到非线性估计,收敛后再利用非线性估计结果和PMU量测进行线性估计。该模型在充分利用PMU量测特性,保持较高的估计精度的同时,也提高了方程数值稳定性和收敛速度。在快速分解算法的基础上,通过IEEE9和IEEE30节点系统仿真验证本文模型的有效性。     

计及PMU的搭接式分布状态估计

针对多区域互联电力系统的状态估计问题,采用基于相量测量单元(PMU)和灵敏度矩阵修正的方法。该方法利用PMU量测量来协调子系统参考节点,将互联系统联络线的两端子系统分别进行独立的状态估计,用两系统状态量的平均值修正联络线状态量,把修正前后联络线支路功率变化量作为虚拟节点变化量测,基于支路功率变化量对节点状态量的灵敏度矩阵来修正子系统状态估计结果。以IEEE14节点为例进行仿真,结果验证了该算法的有效性。     

基于PMU的分布式电力系统动态状态估计新算法

随着电力系统的发展,区域电网互联,形成更大的系统。各区域电网相对独立,且有各自相对独立的调度中心。为适应这种分区管理模式,状态估计应采用分布式并行算法。在动态估计扩展Kalman滤波算法的基础上,结合搭接式分布并行算法,提出了一种基于相量测量单元(PMU)的分布式电力系统动态状态估计新算法。该算法利用少量PMU测点,真正实现各子系统的并行计算,避免了原算法进行串行等待的过程。并结合量测数据预处理、对雅可比矩阵加权等方法,加快了计算速度,提高了数值精度和稳定性。最后给出了IEEE 14节点的仿真结果,验证了该算法的有效性及优越性。     

计及PMU的状态估计精度分析及配置研究

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。该文提出了在传统的SCADA量测系统的基础上,部分地安装PMU以后混合量测系统的状态估计模型。基于此模型,可定量地分析引入PMU以后对状态估计精度的改善程度。进而讨论了以提高状态估计精度为目标的PMU配置方案。     

计及PMU的电力系统状态估计混合模型的研究

在等效电流量测变换状态估计模型的基础上引入旋转变换,实现方程的实、虚部严格解耦,并建立一种非线性估计和线性估计相结合的混合状态估计模型:首先把PMU节点的状态量测值以及PMU相关节点的状态推算值作为估计值进行非线性估计,然后再利用非线性估计结果和PMU量测进行线性估计。该模型可以充分利用PMU的量测,提高状态估计收敛速度,同时可以进一步利用PMU量测来提高估计精度,所需的存储量较小,具有较好的工程应用前景。最后采用IEEE14和IEEE30节点系统对该模型进行了验证。     

计及PMU的混合非线性状态估计新方法

提出一种将同步相量测量单元（PMU）的直接电压相量量测变换为间接支路电流量测,并与监控与数据采集（SCADA）量测量一起进行混合迭代的非线性状态估计方法。对构造等效电流修正量而带来的间接量测误差进行了详细和定量的分析,并对该混合估计算法的精度进行了定性分析和定量计算。理论分析和算例表明,该方法可以获得较高的估计精度,在收敛次数和滤波效果上也有所改进。     

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PMU状态估计的研究

传统的基于单相纯正弦模型的状态估计存在固有误差。随着基于GPS的同步相量测量单元(PMU)的应用,提出以PMU为基础的三相状态估计和谐波状态估计算法。该算法可解决系统三相不平衡和状态向量非纯正弦带来的误差问题。     

计及PMU电压和电流量测量的三相状态估计的研究

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和支路电流相量.提出了基于PMU母线电压量测和支路电流量测的三相状态估计模型,在谐波测量中采用高精度FFT算法,有效地提高了测量精度.提出的基于PMU量测的三相状态估计和谐波状态估计可以从根本上解决电力系统电压、电流非纯正弦和三相不平衡所带来的误差影响,提高了状态估计精度和稳定性,最后讨论了对该算法的评估方法.     

基于灵敏度矩阵的分布式状态估计

针对分布式状态估计问题,采用基于相量测量单元（PMU）和灵敏度矩阵修正的方法。利用PMU量测量来协调子系统参考节点,并通过修正子系统独立状态估计联络线上的状态量,得到联络线上支路功率变化量,利用支路功率变化量对节点状态量的灵敏度矩阵来修正子系统状态估计结果。以IEEE14节点为例进行仿真,结果验证了该算法的有效性。     

基于PMU的状态估计的研究

传统的状态估计是基于单相纯正弦模型的,但实际电力系统的三相并不是完全对称,这就导致了传统的状态估计存在着固有的误差。随着基于GPS同步相量测量单元(PMU)的应用和计算机技术的发展,该文提出了一种以PMU为基础的三相状态估计和谐波状态估计算法以消除这种固有误差。利用PMU的电压幅值测量值和相角测量值与SCADA原有的测量值构成的混和量测系统一起用于状态估计,从而提高网络的可观测性及状态估计的精度,来弥补传统状态估计的不足。所以这种算法可根本解决系统三相不平衡和状态向量非纯正弦带来的误差问题。最后讨论了对该算法的评估方法。     

基于PMU的状态估计的研究

传统的状态估计是基于单相纯正弦模型的,但实际电力系统的三相并不是完全对称,这就导致了传统的状态估计存在着固有的误差.随着基于GPS同步相量测量单元(PMU)的应用和计算机技术的发展,该文提出了一种以PMU为基础的三相状态估计和谐波状态估计算法以消除这种固有误差.利用PMU的电压幅值测量值和相角测量值与SCADA原有的测量值构成的混和量测系统一起用于状态估计,从而提高网络的可观测性及状态估计的精度,来弥补传统状态估计的不足.所以这种算法可根本解决系统三相不平衡和状态向量非纯正弦带来的误差问题.最后讨论了对该算法的评估方法.     

基于PMU分解协调的状态估计算法

PMU至少可实现系统局部可观,此性质必然产生系统的自动划分,即出现围绕PMU配置点集的若干可观测性子系统。基于这一思路,从状态估计快速性角度出发,提出电网分解协调的状态估计快速算法,分解是指依据PMU配置的可观测子系统的划分,协调是指各子系统如何达到无缝的衔接,在快速估计下达到与整体估计一样的效果。最后,以IEEE-39节点及IEEE-118节点系统对对算法进行了验证。     

基于PMU分解协调的状态估计算法

PMU至少可实现系统局部可观,此性质必然产生系统的自动划分,即出现围绕PMU配置点集的若干可观测性子系统.基于这一思路,从状态估计快速性角度出发,提出电网分解协调的状态估计快速算法,分解是指依据PMU配置的可观测子系统的划分,协调是指各子系统如何达到无缝的衔接,在快速估计下达到与整体估计一样的效果.最后,以IEEE-39节点及IEEE-118节点系统对对算法进行了验证.     

基于一致性理论的多区域电力系统分布式状态估计

随着电网规模不断扩大,传统集中式状态估计方法的数据通信与存储任务重、计算量大,难以满足现代电力系统状态估计需求。在计及系统状态估计非线性的基础上,将电力系统划分为若干个不重叠的子区域,并利用拉格朗日乘子法对状态估计方程进行解耦,建立电力系统多区域非线性状态估计模型。基于一致性理论建立全分布式状态估计方法对模型进行求解,该方法无需状态估计控制中心,只需各子区域交换一致性变量和边界节点的状态变量信息,各子区域便可平行独立地计算本地状态变量估计值,较集中式状态估计均衡了通信及计算负担。IEEE 14节点系统仿真结果验证了所提分布式状态估计方法的有效性。     

基于抗差理论的P-Q分解状态估计算法

状态估计是能量管理系统(EMS)的重要组成部分,提高状态估计的计算精度具有重要意义,基于此,在当前状态估计计算中广泛应用的P-Q分解法的基础上,应用抗差估计理论中的极大似然型估计(M估计),构造出一组权函数,从第二次迭代计算开始,根据每次迭代计算后各量测量残差与量测量自身之比的大小,对相应加权值进行修正,使不良数据的权值越来越小,达到弱化不良数据对后续迭代过程影响的目的。最后,以某地区的220 kV电网为实际背景,通过Matlab编程仿真,与P-Q分解的估计数据相比较,证明该改进方法简单实用,并在提高状态估计的估计精度和自动弱化不良数据影响上有很好的效果。     

基于抗差理论的P-Q分解状态估计算法

状态估计是能量管理系统(EMS)的重要组成部分,提高状态估计的计算精度具有重要意义,基于此,在当前状态估计计算中广泛应用的P-Q分解法的基础上,应用抗差估计理论中的极大似然型估计(M估计),构造出一组权函数,从第二次迭代计算开始,根据每次迭代计算后各量测量残差与量测量自身之比的大小,对相应加权值进行修正,使不良数据的权值越来越小,达到弱化不良数据对后续迭代过程影响的目的.最后,以某地区的220 kV电网为实际背景,通过Matlab编程仿真,与P-Q分解的估计数据相比较,证明该改进方法简单实用,并在提高状态估计的估计精度和自动弱化不良数据影响上有很好的效果.     

基于遗传禁忌搜索算法的PMU布点配置

将遗传算法GA(Genetic Algorithm)和禁忌搜索算法TS(Tabu search)相结合,提出一种遗传禁忌搜索算法GATS(Genetic Algorithm & Tabu search)用于相量测量单元优化配置.GATS算法结合了遗传算法的随机搜索能力、并行性和禁忌搜索算法的记忆功能,有效地解决了遗传算法的爬山能力差、早熟的问题,提高了收敛速度及优化质量;同时遗传算法的种群操作,保留了遗传算法的多出发点的优势,弥补了禁忌搜索的单一单操作缺乏并行性的弱点.在约束条件处理时,采用了不可行解启发性修复方法,提高了算法的优化效果.基于图论的深度优先方法用于系统可观性分析.将GATS算法应用于优化相量测量装置安装地点选择,实现了安装地点最少,而整个系统可观的目标.通过算例证明了算法的有效可靠.     

基于粒子群进化算法的电力系统状态估计研究

加权最小二乘法是状态估计的常用方法,但在实际应用中经常会遇到算法发散的问题.为了解决这个问题,提出将改进的粒子群进化算法应用到状态估计当中,使加权最小二乘法的收敛性得到了很好的改善.结合IEEE5节点系统,给出了粒子群进化状态估计计算的三点注意事项.经试验得出,对量测点数为16的系统而言,计算时间在50 s左右,量测点数为30的系统的计算时间在3 min左右,量测点数为80的系统,其计算时间在15 min左右.这种算法可以应用在离线状态估计上.     

改进的基于复数域标幺化的快速解耦状态估计算法

当前基于复数域标幺化的配电网快速解耦状态估计算法仍存在部分支路阻抗比绝对值较大影响算法收敛性能的问题。针对该问题,提出了改进的基于复数域标幺化的快速解耦状态估计算法。在电压和功率的基准值中引入相角进行复数域标幺化,并对标幺化后阻抗比绝对值较大的支路进行串联补偿。该串联补偿方法通过给予待补偿支路1个附加电抗以减小支路阻抗比,同时串联1条虚拟支路以消除附加电抗对支路参数的影响,而最优补偿电抗的取值由各支路阻抗比绝对值的均值决定。分别在IEEE 33节点的对称配电系统和IEEE 13、123节点的不对称配电系统中对改进的基于复数域标幺化的快速解耦状态估计算法进行测试与分析。