基于可观性量测和梯度投影算法的谐波源定位

考虑量测配置的经济性和谐波源分布的稀疏性,提出一种基于可观性量测和梯度投影算法的谐波源定位方法。首先对电力系统网络拓扑结构的可观性进行分析,使嫌疑谐波源区域的量测配置达到可观;在此基础上,以支路谐波电流为量测量、节点注入谐波电流为状态量,采用梯度投影法实现了量测方程欠定条件下的谐波源定位。在IEEE 123节点系统上验证了提出方法的有效性,并将提出的方法与基于最小二乘法的谐波源定位做了对比。仿真结果表明,提出的方法能精确定位谐波源,且具有适应性好、抗干扰能力强的优点。     

基于奇异值分解的电力系统谐波状态估计

用传统最小二乘法及其改进方法进行谐波状态估计时,大都是对谐波进行非同步测量,然后求解一个大型的超定线性方程组,其估计精度不足、计算量大、状态量测量数目多且费用昂贵。提出一种基于同步相量测量的谐波状态估计,并用复数奇异值分解求解病态线性复变量方程组的方法,可在系统状态非完全可观的情况下进行有效估计,降低了对测量冗余的要求。以IEEE30节点系统为例,采用同步测量方法测量支路的谐波电流和节点的谐波电压,分别用Matlab和基于奇异值分解(SVD)的最小二乘估计程序进行仿真。结果表明,用SVD算法对系统进行谐波状态估计时较为准确。     

基于网络拓扑的谐波状态估计量测点最优配置

针对目前国内电网普遍存在的谐波量测点少、量测设备同时具有谐波电压电流量测、量测点分离的情况,提出一种利用疑似谐波注入节点辅助的网络拓扑法分析网络可观性的方法。该方法采用布尔运算形式对邻接矩阵和电压电流量测向量进行递归计算,运算量小。此方法可用于量测点少或量测点分离等谐波状态局部可观电网的分析计算。在可观性分析的基础上提出一个与母线负荷类型、负荷容量、及电压等级相关的综合目标函数实现量测点最优配置及量测点重要度排序。某地区电网算例证明了此方法的实用性及有效性。     

基于相量量测的电力系统谐波状态估计算法的研究

基于相量量测单元的电力系统谐波状态估计技术,可选取电力网络的节点谐波电压为状态量,支路电流、节点注入电流和节点电压相量为量测量,从而使谐波状态方程成为线性方程.本文根据这个特点,再结合量测方案的不同情况,提出了在冗余量测和基本量测时,采用便于工程实际应用的乔累斯基算法来求解线性谐波状态方程,其计算量只是高斯消元法的一半,且不用考虑选主元,大大减少了计算的时间;在量测矩阵欠定时,采用奇异值分解算法,不仅可以为欠定的状态方程提供稳定的最小二乘解,而且该算法本身具有可观性分析的功能,不需要采用其它算法进行可观性分析,从而极大地简化了谐波状态估计分析的难度.最后通过仿真程序验证了这两种算法在谐波状态估计求解问题中的有效性和可靠性.     

配电网谐波量测装置最优配置方法

为满足油田节能减排与工艺调整要求,变频器等非线性电力电子设备的应用日益广泛,油田配电网谐波污染日趋严重。谐波在线监测系统为测量和分析油田配电网谐波分布特征奠定了基础;但受应用经济性约束,谐波量测终端安装数量有限,有必要对其安装位置进行优化。本文综合考虑谐波状态估计可观测度与冗余度,提出了一种量测终端优化定址方法。采用谐波状态估计可观性逻辑判断法,利用节点关联矩阵计算不同谐波量测终端配置方案下系统可观测度与冗余度;在保证系统可观测度最大的前提下,以冗余度最大为目标优化量测终端安装位置。实现在终端数量有限的情况下提高油田配电网谐波状态估计的可观测度与精度,建模仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于可观性分析和多步预报CKF的双馈风机动态状态估计

准确的动态状态估计结果对实时监测双馈风机运行状态具有重要意义。适当的量测集选取是实现准确状态估计的基础。为此，基于Lie导数推导了系统状态可观性矩阵；然后，基于自动微分技术实现了可观性矩阵的快速计算，并利用可观性矩阵的最小奇异值来定量评价不同量测集的可观性。双馈风机受到扰动后状态变化迅速，考虑到在卡尔曼滤波的预报步中不使用量测值，提出了基于多步预报的容积卡尔曼滤波（CKF）方法。利用改进IEEE 39节点系统对双馈风机进行了可观性分析，选出了使双馈风机状态具有较高可观性的量测集，并在此基础上验证了所提多步预报CKF方法的有效性。     

基于改进生成对抗网络的谐波状态估计方法

传统的基于最小二乘法的谐波状态估计受到量测装置少、精确的谐波阻抗获取难、网络拓扑结构复杂以及电网运行方式变化等因素的限制,造成量测方程欠定、系统非全局可观以及节点间耦合关系难以准确提取等问题。文中提出了一种基于改进生成对抗网络的谐波状态估计方法。该方法基于pix2pix谐波状态估计网络拟合监测节点与目标节点间的耦合关系,利用采集的历史谐波数据,对模型进行批量训练,通过训练之后的生成网络估算目标节点谐波电流、谐波电压幅值,实现基于数据驱动的谐波状态估计。在加噪环境下对模型进行测试,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于不可观测深度的分阶段PMU配置算法

首先介绍了不可观测深度的概念,然后提出混合运用广域测量系统和能量管理系统的数据进行线性状态估计的方法以弥补PMU量测的不足,以此作为在系统不完全可观条件下进行PMU配置的前提。不完全可观系统PMU配置模型能处理如通信条件限制、已配置了部分PMU等约束条件,并能用0-1线性整数规划模型求解。文章最后提出了PMU分阶段配置的方法,并在新英格兰测试系统和浙江电网中进行了验证。结果表明,PMU分阶段优化配置能有效减少初期费用,并且随着系统不可观测深度的降低,线性状态估计的效果更好。     

基于正交匹配追踪算法的谐波源定位方法

为了在系统非全局可观时,仍能对节点注入谐波电流进行估算,对电网中的谐波源进行有效定位,文章提出了一种基于正交匹配追踪算法的谐波源定位方法。提出方法根据已知量测量和量测矩阵,基于压缩感知理论中的正交匹配追踪算法对欠定的系统谐波状态方程进行求解,估算了节点注入谐波电流,实现了系统一定程度非全局可观时的谐波源有效定位。通过与其他方法的仿真对比分析,验证了在改变谐波源数目和位置以及考虑测量误差时,提出方法具有更好的定位效果,说明了提出方法具有较高的适用性和抗干扰能力。     

一种计及零注入电流的PMU量测线性状态估计方法

为充分利用相量测量单元(Phasor Measurement Unit,PMU)数据进一步提升状态估计精度,提出一种完全基于PMU量测数据的线性加权最小二乘状态估计方法。该方法将联络节点的零注入电流作为虚拟量测。由于最小二乘法的实质是通过量测冗余度提高状态估计精度,因此,虚拟量测的引入提升了冗余度,从而能够提高估计精度。利用IEEE39节点和IEEE118节点系统进行仿真,结果表明完全基于PMU量测的线性状态估计与传统非线性状态估计和混合量测状态估计方法相比能够有效提高估计精度和计算速度。此外,利用IEEE39节点测试系统对量测变换误差进行了比较研究,结果表明提出的方法量测变换误差明显小于SCADA量测变换误差,有助于提升估计精度。     

Power System Harmonic State Estimation and Observability Analysis via Sparsity Maximization

Harmonic state estimation (HSE) is used to locate harmonic sources and estimate harmonic distributions in power transmission networks. When only a limited number of harmonic meters are available, existing HSE methods have limited effectiveness due to observability problems. This paper describes a new system-wide harmonic state estimator that can reliably identify harmonic sources using fewer meters than unknown state variables. Note there are only a small number of simultaneous harmonic sources among the suspicious buses. Traditional observability analysis is extended to general underdetermined estimation when considering the sparsity of state variables. It is shown that the underdetermined HSE can become observable with proper measurement arrangements by applying the sparsity of state variables. The HSE is formulated as a constrained sparsity maximization problem based on L1-norm minimization. It can be solved efficiently by an equivalent linear programming. Numerical experiments are conducted in the IEEE 14-bus power system to test the proposed method. The underdetermined system contains nine meters and 13 suspicious buses. The results show that the proposed sparsity maximization approach can reliably identify harmonic sources in the presence of measurement noises, model parameter deviations, and small nonzero injections     

Fault-location Observability Analysis on Power Distribution Systems

Most of the fault-location methods developed in the past employed measurements obtained from a limited number of meters installed in a power system. Optimal meter placement in power systems is to make the best use of a limited number of meters available to keep the entire network observable. This article presents the fault-location observability analysis for distribution systems and proposes a novel optimal meter placement algorithm to keep the system observable in terms of fault-location determination. First, the observability of fault location in power systems is defined. Then analysis of the whole system is performed to determine the fewest number of meters needed and the best locations to place those meters to achieve fault-location observability. Case studies based on a 16-bus distribution system have been carried out to illustrate the proposed algorithms.     

Optimal meter placement for maintaining observability during singlebranch outages

This paper presents a method for designing measurement systems, that will not only make the systems observable, but also will maintain observability against loss of network branches. A linear programming based solution is proposed for choosing a measurement configuration that will make the system fully observable. Subsequently, a systematic method of appending a minimum number of additional measurements to ensure full observability against branch outages, is described. Contingencies considered in this paper relate to the loss of any single branch. However, the method can be extended to the case of multiple contingencies, provided the cost of adding more meters is financially justifiable. Numerical examples illustrating the proposed method, are given in the paper     

重型燃气轮机状态能观度分析及其在故障诊断中的应用

不同能观度的测量模型对重型燃气轮机故障诊断精度影响很大,对测量模型的优劣进行定量评价有重要意义。针对现有系统状态能观度分析存在的不足,提出一种新的基于能观矩阵奇异值分解的状态能观度分析方法,该方法在系统状态处于不同数量级时也可以准确计算系统各个状态的能观度。利用提出的能观度分析方法,计算得到了重型燃气轮机在设计工况下各状态的能观度和各测量对各状态能观度的敏感度排序。利用强跟踪滤波器对两种能观度测量模型下重型燃气轮机压气机故障诊断进行仿真,结果验证了文中方法的正确性,该方法可以用于测量模型优劣的定量评价。     

一种欠定混合情形下的信源数目盲估计方法

准确估计信源数目是盲源分离实现有效分离的重要前提之一。针对源信号数目未知且少于观测信号数目的欠定问题,提出了一种有效的信源数目盲估计方法。该方法基于经验模态分解,并结合协方差矩阵的奇异值分解,采用拉氏逼近的贝叶斯选择原理来估计源信号数目。在对观测信号进行经验模态分解前,为了消除本征模态函数的模态混合现象,引入卡尔曼滤波算法对观测信号进行了消噪处理。分别采用仿真信号和实测信号对该方法进行验证,研究表明,方法能够准确估计出源信号数目,为盲源分离提供准确的先验信息。     

Numerical observability analysis based on network graph theory

This paper presents a numerical method for topological observability analysis of a measured power system. By floating-point operations on the echelon form of a rectangular test matrix, which is based on network graph properties, observability and maximal observable islands are determined. A minimal set of pseudo measurements, which make an unobservable network barely observable, is selected in a noniterative manner. The existing numerical methods are based on the number of zero pivots that may appear during the factorization of the measurement Jacobian or the gain matrix. Due to round-off errors, the zero pivots may be misclassified. The problem becomes more severe when the number of injection measurements is large, resulting in a great disparity of values in Jacobian or gain matrix. In the proposed method, the test matrix consists of +/-1 values, it is numerically better conditioned and zero pivots are identified more accurately. By topological processing of the flow measured branches and by removing the redundant injection measured nodes that are incident only to flow measured branches or branches which form loops with flow measured branches, a reduced test matrix is created with fewer nonzero elements than the Jacobian or the gain matrix, resulting in less computational effort. The method details are illustrated by various test systems.     

电力系统拓朴可观测性和量测量配置的辅助分析

本文提出了一种简便、有效的电力系统可观测性和量测量配置的计算机辅助分析算法。相应的辅助分析软件可以为电力系统调度中心的工作人员在进行电网量测量的合理配置,或者为在远动装置检修、更新时进行量测量的调整补充,提供辅助分析的手段。该方法可以从在线实时数据库获得系统结构,开关状态和量测系统信息,通过网络结线分析和网络可观测生成树分析网络可观测性,保证电力系统状态估计软件的正常运行。     

基于改进的整数规划法结合零注入节点的PMU优化配置方法

为了提高同步相量测量装置的优化速度并利用最少数量的相量量测单元(PMU),结合零注入节点的特性,提出了基于整数规划算法的PMU优化配置算法。根据电力系统全网的可观测性建立其数学模型,并考虑了零注入节点的相关特点,求解系统模型获得PMU的优化位置。对IEEE-14节点、IEEE-18节点、IEEE-30节点以及IEEE-118节点系统分别进行了实验仿真,并利用Matlab以及Lingo工具对所提改进的整数规划法进行了验证,对约束方程进行优化,获得了PMU的数量和位置。将该算法与整数规划算法、模拟退火法以及改进过的遗传算法相比较,该算法可以用更少数量的PMU设备使全网可观,验证了该方法的有效性和优越性。     

电-气综合能源系统状态估计可观测性分析

状态估计对于电-气综合能源系统的运行监视、优化调度等起着至关重要的作用。在进行状态估计前,需根据现有的量测配置对系统进行可观测性分析,以保证状态估计的正常运行。由于2系统的时间常数差别较大,一般由微分代数模型来描述两者的耦合系统。首先通过有限差分法将描述天然气动态特性的偏微分方程差分化;在此基础上对电-气综合能源系统进行可观性分析,得到了电-气综合能源系统可观测性分析的判定依据与分析步骤。最终通过算例分析验证了所提方法的有效性。     

电-气综合能源系统状态估计可观测性分析

状态估计对于电-气综合能源系统的运行监视、优化调度等起着至关重要的作用。在进行状态估计前,需根据现有的量测配置对系统进行可观测性分析,以保证状态估计的正常运行。由于2系统的时间常数差别较大,一般由微分代数模型来描述两者的耦合系统。首先通过有限差分法将描述天然气动态特性的偏微分方程差分化;在此基础上对电-气综合能源系统进行可观性分析,得到了电-气综合能源系统可观测性分析的判定依据与分析步骤。最终通过算例分析验证了所提方法的有效性。