基于相量量测的等式约束二阶段状态估计模型

利用PMU的量测信息实现系统的动态可观测,考虑PMU数据刷新时间快的特点,在R.F.Nuqui的动态监测模型的基础上建立了适合静态估计的基于等式约束二阶段估计模型。该模型将PMU和SCADA的量测数据共同用于非线性估计,采用零注入节点功率作为等式约束条件来提高估计精度,然后对非线性估计的结果和PMU的支路电流相量进行线性估计。模拟了当系统某节点负荷持续变化时,利用等效导纳法对非线性区域节点状态量进行估计,最后采用IEEE 14和57节点系统算例对提出的模型进行了验证。     

计及统一潮流控制器的电力系统状态估计

应用灵活交流输电系统（FACTS）技术可对电力系统潮流进行灵活控制,从而充分发挥现有电力系统的潜力,其中统一潮流控制器（UPFC）是FACTS的重要组件之一。基于传统状态估计模型,通过利用UPFC的功率注入模型,将它对于状态估计的作用转移到所在线路的量测节点上,提出了计及UPFC的状态估计模型。该方法可以完整计及UPFC对电力系统的影响,同时能有效利用原有的状态估计算法程序。算例表明所提出的模型有效、可行,具有一定的实用价值。     

计及UPFC元件的电力系统状态估计算法

统一潮流控制器（UPFC）是灵活交流输电系统（FACTS）的重要组件之一。采用UPFC的注入功率模型，在原有的状态估计算法基础上，将UPFC组件所产生的注入功率增量转移到线路两端的节点上，从而提出了计及UPFC控制约束的电力系统状态估计算法。该算法采用牛顿拉夫逊法求解UPFC组件的控制变量，状态估计方程组和控制变量方程组采用解耦法进行计算。由于方程组解耦，所以只需在原有的状态估计程序基础上增加求解UPFC组件的控制变量即可，无需对原有程序做较大修改，易于实现。IEEE14节点算例表明，该算法是有效可行的。     

直角坐标下含零注入约束的电力系统状态估计修正牛顿法

实际电力系统中存在许多零注入节点。在电力系统状态估计模型中,应加入等式约束来保证零注入节点的注入功率在状态估计结果中严格为0。在直角坐标下,零注入约束可表达为线性约束,因此将直角坐标下的电力系统状态估计问题作为主要研究对象,提出了求解含零注入约束状态估计模型的修正牛顿法。修正牛顿法实际上是一类既约的拟牛顿法,能够严格满足零注入约束,其计算流程与通常的牛顿法非常相似,计算效率与传统的大权重法状态估计相当。仿真结果验证了所得结论。     

含微电网的电力系统状态估计研究

分布式电源的接入不仅改变了电网的潮流分布和拓扑结构,而且使微电网系统的状态估计面临新的挑战。基于有限的实时量测和包含分布式电源节点的伪量测提出微电网状态估计量（MGSE）,并分别采用改进的传统加权最小二乘法（WLS）和粒子群智能算法（PSO）对微电网进行求解。利用Matlab对一典型欧洲低压微电网系统的状态估计进行仿真,验证了该估计量能准确地描述系统的状态,并比较了两种算法的优劣,为含微电网的电力系统预测控制和性能优化提供了基础。     

一种具有量测校准功能的电力系统状态估计

分析了电力量测中系统误差产生的原因、特点及其对状态估计结果的影响,指出由于系统误差的存在使得状态估计结果是有偏的。在此基础上,结合系统误差的特点,提出了一种基于参数辨识的量测校准方法,并最终形成了一种新的具有量测校准功能的电力系统状态估计,应用实例说明了该方法可以有效消除系统误差的影响,提高状态估计精度。     

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。     

考虑动态频率约束的电力系统最小惯量评估

新能源高占比系统带来的低惯量问题已严重影响大扰动下系统频率稳定性,频率各项指标愈发接近安全域边界。为量化系统频率响应能力,明晰系统运行边界,该文在分析系统惯量需求必要性基础上,提出考虑频率变化率(rateof change of frequency,RoCoF)及频率最低点约束的系统最小惯量需求评估方法。在RoCoF约束方面,将静态负荷电压特性引入评估模型,并根据扰动瞬间功率分配机理对大电网动态频率空间分布特征进行量化;在频率最低点约束方面,通过建立含多类型调频资源的系统频率响应模型进行最小惯量评估。根据所提方法,给出考虑我国电网运行特性及稳定性要求的送、受端系统最小惯量评估方法。根据不同频率约束下的惯量不足,给出可行应对措施,并分析各项措施与最小惯量关系,包括直接增大系统惯量、电力电子电源快速调频、降低扰动功率和放宽频率约束等。最后,采用改动的WSCC 3机9节点系统和大电网系统,验证方法有效性和准确性,为保障系统稳定运行及运行方式安排提供理论支撑。     

Bad Data Groups in Power System State Estimation

A problem in Power System State Estimation is the detection of Bad Data Groups. These are groups of measurements topologically related so that their normalized residuals are always equal (or nearly so). In this paper we derive numerical and topological methods to identify Bad Data Groups and include simulation and real time test results for the proposed methods.     

基于QHO-PSO算法的电力系统状态估计研究

针对传统粒子群算法(PSO)状态估计搜索效率不高的问题,提出基于量子简谐振子粒子群(QHOP-SO)状态估计算法。该算法利用量子空间中不确定性原理,保证粒子满足聚集态从而在整个可行解空间进行搜索,避免程序陷入局部最优点。同时,将谐振子势能场引入粒子群系统,通过模拟经典简谐振动中势能状态的变化与量子振动中能级的跃迁,提高粒子的搜索效率。最后,利用内点罚函数法对约束条件进行处理,借助IEEE算例仿真验证所提方法的有效性,对不同算法进行比较,结果表明所提方法在全局收敛能力与搜索速度方面均具有明显的优势。     

混合量测下基于UKF的电力系统动态状态估计

针对当前电力系统动态状态估计主要采用的扩展卡尔曼滤波(EKF)法存在收敛速度慢、鲁棒性差的缺点,采用一种新的非线性方法——无迹卡尔曼滤波(UKF)法进行电力系统动态状态估计。UKF法由于使用了无迹变换,避免了线性化误差的引入和雅可比矩阵的计算,相比EKF法有更高的估计精度和稳定性。广域测量系统(WAMS)能够提供相量信息,具有精度高、全网严格同步等优点。因此,将WAMS量测数据和数据采集与监控(SCADA)系统量测数据相结合,形成应用混合量测的电力系统动态状态估计。仿真表明,UKF法相比EKF法能够更准确地估计动态系统中的状态量,WAMS信息的引入进一步提高了动态状态估计的性能。     

基于集合论估计的电网状态辨识 (二)基于区间约束传播的求解方法

量测误差有界情况下的状态辨识模型是典型的约束满足问题,且变量和约束均可以区间的形式给出。因此可采用区间分析的方法来求解该约束满足问题。文中首先通过常规的区间约束传播算法来求解该模型,然而得到的结果局部相容且具有较大的保守性。为解决该问题,提出了改进的区间约束传播算法,一方面在区间约束传播算法中引入单调性,有效消除了单调变量出现多次带来的保守性;另一方面通过增加冗余约束,对原有约束集进行扩展,在较大程度上消除了区间约束传播算法的局部相容性所带来的保守性。     

基于并行协调算法的电力系统状态估计

在研究基于支路切割的网络分块方法基础上,提出了一种通过切割支路将网络分块的算法.该算法是将切割支路的潮流以虚拟负荷的形式作为协调变量对子网络之间的耦合影响进行处理,并有效地将大规模电力系统状态估计问题转化为若干个子网络的状态估计问题,是一种准并行算法.算例表明,该算法是有效可行的.     

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。     

计及UPFC的电力系统双线性抗差估计

统一潮流控制器（unified power flow controller ，UPFC）作为柔性交流输电系统（flexible AC transmission systems，FACTS）的重要组件之一，对电力系统安全稳定运行起着重要的作用，而对含有UPFC的电力系统进行有效的状态估计也是电力系统电力电子化的必然要求。对UPFC模型进行抗差状态估计虽然能够有效抑制坏数据，但是存在模型复杂，计算效率低等问题。文章基于新型UPFC拓扑模型，采用双线性方法对含该UPFC的电力系统进行抗差状态估计。该方法通过选取有效的中间变量，对电力系统和UPFC组件的非线性量测方程进行分步线性化处理，在保证计算结果误差水平处在同一量级，能够工程应用的前提下，有效提高了状态估计的计算效率。对修改后的IEEE标准系统和南京西环网实际系统进行仿真测试，通过与WLAV测试结果对比，在保证相应精度的前提下，获得接近加权最小二乘法（weighted least squares，WLS）的计算速度，验证了本文方法的有效性和实用性。     

电力系统状态估计调试方法研究

针对调度工作中存在的电力系统状态估计维护问题,对网、省、地调调度中心状态估计的调试方法进行了系统化的研究,包括内网等值、外网等值、有功发散和无功发散的调试,以及提高状态估计合格率的方法。提出了一种新的基于矩阵计算的环网电抗参数估计实用化方法,可以利用Scilab等计算器软件进行直接推算。在南方电网应用的经验表明,本文的系统化状态估计调试方法是合理的、有效的。     

基于IGG法的电力系统状态估计

针对现有电力系统状态估计的不足,提出了一种基于IGG(Institute of Geodesy &Geophysics,Chinese Academy of Sciences)法的抗差估计方法。分析了抗差估计理论应用于状态估计时,初值和权函数选取的原则及一般方法,兼顾了估计结果的准确性和数值稳定性。将抗差最小二乘法用于存在拓扑错误和坏数据时的状态估计,结合网络参数估计辨识法,得出坏数据和可疑支路的正确状态,使抗差和状态估计在计算中一次完成。算例结果表明,该法抗差能力强,收敛速度快,而且具有较好的准确性和数值稳定性。     

基于相量量测的电力系统线性状态估计

分析了相量量测装置的量测误差情况,指出了相量量测参与状态估计计算的必要性。在完全使用相量量测的情况下,给出了基于直角坐标系的实数形式的电力系统线性量测方程和相应的线性静态状态估计算法。对负荷预报加潮流计算的系统状态预报方法进行改进,通过对误差协方差阵计算公式的推导与简化,提出了新的预报误差协方差阵计算公式,并将其与线性量测方程相结合,提出了基于相量量测的线性动态状态估计算法。最后讨论了线性状态估计算法的使用条件,并采用IEEE30节点系统对提出的算法进行了验证。     

稀疏技术在电力系统状态估计中的应用

研究了电力系统状态估计中稀疏技术的应用方法。首先根据因子矩阵和消去树，讨论了稀疏向量法。然后基于给定的稀疏矩阵存储方法和符号因子化技术，提出了一种采用稀疏向量法进行LDLT分解的算法，最后结合量测残差方差计算给出了两种应用稀疏技术计算的方法。算法的有效性在IEEE 118和IEEE 300系统上得到了验证。     

极坐标下含零注入约束的电力系统状态估计的修正牛顿法与快速解耦估计

如何保证零注入节点的注入功率在状态估计结果中严格为0是电力系统状态估计研究中的重要问题。在直角坐标下,由于零注入约束为线性约束,可使用修正牛顿法来有效地解决这一问题。因此,借鉴直角坐标下修正牛顿法的思路,提出了极坐标下的修正牛顿法和修正快速解耦估计。这些方法的计算流程与传统的极坐标下的牛顿法和快速解耦估计非常相似,计算速度与大权重法相当,同时能够保证零注入约束严格满足。仿真结果验证了所得结论。