基于智能电表和PMU混合量测的低压配电网三相状态估计

随着同步相量量测PMU等新型测量装置的发展以及智能电表的广泛布置,为保证低压配电网安全可靠运行,提升其态势感知能力,提出一种基于智能电表和PMU混合量测的低压配电网三相状态估计方法。该方法同时采用低压配电网智能电表采集的实时量测和PMU同步相量量测,显著提高了低压配电网测量数据的冗余度,以端点注入电流平衡方程为基础,建立了低压配电网最小二乘估计模型。基于IEEE13节点修正系统,对该方法进行了仿真分析。仿真结果表明,所建模型可以对低压配电网的三相状态进行精确估计,且计算速度快收敛可靠。     

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。     

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。     

主动配电网多目标PMU最优配置

随着大规模的分布式电源(distributed generation,DG)接入及电网与用户互动增加,主动配电网状态估计结果与量测配置需要考虑更多不确定性因素。为加强对配电网的实时监测与控制,提高配电网运行态势感知能力,需要发展同步相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)。在计及DG与负荷不确定性的基础上,建立了考虑经济性、配电网状态估计精度以及节点电压越限概率的多目标PMU最优配置模型。以拟蒙特卡洛方法模拟DG与负荷的不确定性;基于两步式加权最小二乘方法,构建混合量测配电网状态估计模型,并利用改进的自适应多目标二进制差分进化算法进行求解,从而得到特定状态估计误差精度下的PMU最优配置Pareto非劣解集。通过IEEE 33节点配电网系统进行仿真计算分析,验证了所提模型与算法的可行性与有效性。     

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。     

基于多源数据多时间断面的配电网线路参数估计方法

基于可大规模部署的微型同步相量测量单元(μPMU),分析现阶段多种量测体系的特点,提出基于多源数据多时间断面的配电网线路参数估计方法,既利用μPMU采样快速性进行多时间断面量测数据融合,又利用μPMU的精确时标进行同一时间断面上的数据对齐,将多时间断面的μPMU、数据采集与监控、高级量测体系量测数据联合建立量测方程,在满足相互独立条件时开展最小二乘法参数估计。针对配电网典型的主干/分支接线模式构建参数估计模型,通过IEEE 33节点配电网仿真算例分析多种量测配置情况下的应用场景,结果证明了所提方法的有效性。     

基于智能电表量测的三相四线制配网抗差估计

在高级量测体系环境下,为提高配网状态估计性能,提出一种三相四线制配网的抗差状态估计方法。该方法完全采用智能电表量测的实际三相电压电流幅值和功率实时量测,以三相四线制配网节点注入电流方程为基础,建立指数加权最小二乘抗差估计模型。模型中将零注入功率方程同时作为虚拟量测方程和等式约束,目标函数中采用标准化残差的指数型权函数,以改善状态估计的收敛性和抗差性;而且该模型不存在系统中性点电位均为零和电源端点三相电压对称且已知的假设条件。最后,IEEE13节点修正系统的仿真结果表明,提出模型方法的估计结果精度高,且具有良好的收敛性和抗差性。     

基于断路器零阻抗特性的PMU量测状态估计方法

互感器和通信系统噪声使得相量测量单元(PMU)量测量存在随机误差,使得PMU无法准确监测系统动态过程,因此提出一种动态过程中基于PMU量测的状态估计方法。针对故障后网络拓扑改变,集中式状态估计不再可行的问题,提出适用于动态过程的分布式状态估计框架;基于零阻抗特性构造了断路器状态未知情况下的非线性虚拟量测方程,进一步提升冗余度;建立了动态过程中计及断路器零阻抗虚拟量测的状态估计模型,推导了雅可比矩阵的具体形式,并采用非线性加权最小二乘(NWLS)对模型进行求解。仿真分析表明该方法不但能够对节点电压相量和断路器电流相量进行估计,同时能够确定状态未知断路器的开合状态,同时算法满足应用的实时性要求。     

基于混合量测状态估计的配电网故障定位方法

微型相量测量单元(micro-phasor measurement unit, μPMU)为配电自动化的进一步升级提供了良好的量测基础,但现阶段电网中μPMU数量有限,难以满足传统配电网故障定位的需求。针对该问题,结合电网中μPMU与智能电表等量测设备,并基于虚拟节点的多重状态估计方法,提出了一种基于混合量测状态估计的故障定位方法。首先,通过等效变换将μPMU和智能电表的测量信息输入到故障状态估计器当中。然后,利用μPMU将网络划分为不同的区域。根据状态估计结果计算故障电流,缩小故障搜索区域以减少计算复杂度。为了识别区域内的故障位置,通过设置附加虚拟故障节点形成多种特定的故障拓扑结构并执行多重状态估计,计算出用于识别故障位置的加权测量残差指标,以确定故障位置。最后,在实时仿真系统(real-time digital simulation, RTDS)中进行仿真测试,结果表明所提方法在不同故障场景下均能准确有效地定位故障,且对量测误差具有较好的鲁棒性。     

基于PMU量测的智能配电网电压–功率灵敏度鲁棒估计方法

配电网中同步相量测量技术的应用对于提高系统电压–功率灵敏度的估计精度具有重要作用。提出了一种基于同步相量量测的智能配电网电压–功率灵敏度鲁棒估计方法。首先,基于同步相量量测的历史数据和实时数据,采用最小二乘方法实现了实时电压–功率灵敏度的精确估计;进一步,考虑功率量测和电压量测均含有不良数据的情况,采用帽子值加权和最小绝对值估计方法相结合的方式,避免了最小二乘方法中删除坏数据的残差判断和迭代过程,提高了计算效率和可靠性,实现了电压–功率灵敏度的鲁棒估计;最后,通过IEEE33节点算例分析证明了所提出算法的正确性和有效性。     

基于DSCADA和μPMU数据融合的配电网运行拓扑辨识

在配电网安装了配电网数据采集及监视控制系统（distribution network supervisory control and data acquisition, DSCADA）和部分节点安装少量微型同步相量测量装置（micro-synchronous phasor measurement unit, μPMU）情形下,提出了一种基于DSCADA和μPMU遥测数据融合的配电网运行拓扑辨识方法。首先,基于μPMU节点电压相位量测构建配电网拓扑变化时刻辨识模型,确定拓扑变化的时刻;然后,基于拓扑变化前后的节点电压变化,借助DSCADA和μPMU的遥测数据构建可能拓扑判据,缩小重构后可能拓扑的范围;最后,使用加权最小二乘法将DSCADA和μPMU遥测数据进行融合,估计出可能拓扑下的节点电压相位,并利用构建的拓扑相似度辨识模型辨识出实际拓扑。算例中考虑μPMU和DSCADA不同量测误差组合,对该算法辨识的准确性进行验证。     

多采样周期混合量测环境下的主动配电网状态估计方法

针对主动配电网中远程终端单元(RTU)、相量测量单元(PMU)与高级量测体系(AMI)多采样周期量测数据长期共存的实际情况,提出了一种基于RTU,PMU,AMI混合量测的主动配电网状态估计混合算法。该混合算法由非线性静态状态估计、线性静态状态估计与线性动态状态估计3种算法组成。线性动态状态估计与线性静态状态估计利用PMU量测与RTU量测,实时跟踪系统注入节点有功功率与无功功率的变化,在非AMI量测的采集时刻,为非线性静态状态估计提供高精度的虚拟量测。所提算法缩短了非线性静态状态估计的计算周期,提高了非线性静态状态估计的精度,提升了对主动配电网运行状态的预测能力。通过算例仿真,验证了所提算法的有效性。     

考虑PMU量测信息的配电网运行状态分析方法

同步相量量测单元PMU(phasor measurement unit)在配电网中的推广使用有效提升了电网系统的可观性。首先提出了一种考虑PMU信息的配电网运行状态分析方法,该方法在数据采集与监控SCADA(supervisory control and data acquisition)系统数据更新时,将SCADA和PMU等不同量测时间尺度的混合数据进行状态估计;之后通过PMU数据进行状态估计更新,直至新的SCADA数据到来,开始新的混合数据状态估计。目标函数由估计值与量测值之间残差指数的加权和组成,降低了不良数据对估计结果的影响,并通过抗残差加权减少由于量测坏数据引起的运行状态波动。最后通过IEEE 123节点的算例分析,验证了所提方法具有较好的运行状态分析效果和有较高的时效性。     

基于遗传算法的PMU配置对谐波状态估计质量影响的研究

谐波状态估计的质量是PMU配置数量和安装地点的函数。研究PMU配置对谐波状态估计质量的影响,建立量测方程,并应用最小二乘法求解谐波状态估计的量测方程。建立了综合考虑量测配置PMU投资和状态估计误差的加权数学模型,并应用遗传算法求解加权数学模型,通过对最优代PMU配置方案的分析,给出了不同数目和位置的PMU对谐波状态估计误差和系统可观性的影响规律。利用Matlab搭建了配电网的仿真模型,获得了研究所需的原始数据,仿真算例验证了算法的有效性。     

基于遗传算法的PMU配置对谐波状态估计质量影响的研究

谐波状态估计的质量是PMU配置数量和安装地点的函数.研究PMU配置对谐波状态估计质量的影响,建立量测方程,并应用最小二乘法求解谐波状态估计的量测方程.建立了综合考虑量测配置PMU投资和状态估计误差的加权数学模型,并应用遗传算法求解加权数学模型,通过对最优代PMU配置方案的分析,给出了不同数目和位置的PMU对谐波状态估计误差和系统可观性的影响规律.利用Matlab搭建了配电网的仿真模型,获得了研究所需的原始数据,仿真算例验证了算法的有效性.     

考虑混合量测的配电网二次约束二次估计方法

为适应同步相量测量技术的应用对配电网产生的影响,提出一种基于二次约束二次估计的配电网状态估计方法。基于配电网节点注入方程以及相量量测的特性,考虑数据采集与监控(supervisorycontrolanddataacquisition,SCADA)系统和同步相量测量单元(phasormeasurement unit,PMU)装置量测数据的融合,通过引入中间变量和二次等式约束,提出直角坐标系下二次形式的混合量测方程,建立了二次约束二次估计模型,并采用合适的优化算法求解,提高了计算精度和计算效率,并具有良好的抗差性。IEEE-123节点算例的分析验证了所提方法的有效性和实用性。     

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。     

一种将PMU支路电流量测引入非线性状态估计的方法

针对同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的电流量测难以直接引入到传统加权最小二乘状态估计的问题,提出一种在极坐标下引入PMU支路电流量测的快速分解状态估计方法。采用旋转量测变换法,利用PMU的电压相角量测信息,将电流量测转化成为旋转量测,减小了副对角元素,实现了状态量在极坐标下的解耦,从而解决了电流量测与SCADA量测的融合计算问题。同时采用了动态更新相角的方法,在每次迭代过程中更新量测旋转所用的相角值,减小了因相角量测中的不良数据带来的误差。最后通过IEEE39节点算例对旋转量测方法与直接分解法、量测变换法这3种方法进行了仿真对比。结果表明,旋转量测方法改善了状态估计的精确性,计算速度较快,能够为调度中心的决策提供精确的数据支持。     

基于混合量测的二次线性状态估计方法及其工程应用

基于相量测量单元(PMU)和数据采集与监控(SCADA)混合量测进行状态估计计算时,如果仍采用传统非线性估计模型,将面临PMU量测计算权值难以确定、PMU量测坏数据辨识不准、相角参考点和成熟商用程序改动等多方面问题。提出了一种基于混合量测的二次线性状态估计方法。该方法在传统非线性状态估计收敛后,利用其结果中的各节点电压幅值及相角估计值和PMU相量量测再进行二次线性状态估计计算,有效解决了上述问题。最后结合电网实例验证了该方法的有效性。     

基于广域测量系统的状态估计和PMU配置

同步相量测量单元(PMU)能够根据全球定位系统(GPS)提供的精确时钟,实现对电力系统实时数据的量测。该文分析了PMU与传统监控和数据采集(SCADA)系统相结合构成的混合量测系统对状态估计精度的影响。在混合量测模型的基础上,提出了一种以提高状态估计精度为目标的PMU配置方案。通过IEEE-39节点系统仿真证明了该方法的有效性和实用性。