基于混合量测的电力系统线性动态状态估计算法

针对当前电力系统中广域测量系统（WAMS）和数据采集与监控（SCADA）系统并存的现状,利用量测变换技术,将SCADA系统下支路功率量测和节点注入功率量测转换为等效的电流相量量测,并与WAMS组成混合量测系统,在此基础上提出了直角坐标系下的线性动态状态估计算法。该算法采用Holt两参数线性指数平滑技术,结合线性定常系统Kalman滤波原理,实现了系统状态的预测和估计。该算法具有常数雅可比矩阵,从而大大减少了动态状态估计的计算时间,保证了动态状态估计的计算精度。通过IEEE14节点系统的仿真结果,验证了该算法的有效性和优越性。     

计及PMU量测信息的量测量变换状态估计

针对目前监视控制和数据采集(supervision control and data acquisition,SCADA)系统和广域测量系统(wide-area measurement system,WAMS)量测数据的特点,提出了一种计及相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的量测量变换状态估计。文中利用量测量变换方法,将SCADA和WAMS下的各类量测转化为等效电压量测,经简化处理得到了常实数信息矩阵,实现了节点电压实部、虚部的解耦计China(NSFC)(50177066).算。该算法具有计算速度快的特点,克服了传统量测量变换状态估计只能处理单一支路功率量测的弊端。IEEE30节点系统算例验证了所提方法的有效性。     

基于超短期负荷预测和混合量测的线性动态状态估计

目前电力系统量测主要是广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)和数据采集与监控系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)混合量测并存。利用量测变换技术,将SCADA系统下支路功率量测和节点注入功率量测转换为等效的电流相量量测,并与WAMS量测组成混合量测系统,在此基础上提出了直角坐标系下的线性动态状态估计算法。此外,采用高精度的母线超短期负荷预测并通过潮流计算得到预测值,实现了系统状态的实时跟踪预测。该算法减少了动态状态估计的计算时间,提高了动态状态估计的计算精度。采用IEEE14节点系统对提出的算法进行了验证。     

基于广域测量系统的状态估计研究综述

广域测量系统（WAMS）的逐步发展给电力系统在线分析方法提供了一个新思路。针对WAMS测量精度高、具有同步相量测量功能以及数据传输快等特点，分别从引入高精度节点电压相量量测的状态估计算法、引入高精度支路电流相量量测的算法、引入全部WAMS量测的算法以及其他与WAMS状态估计相关的问题等4个方面，介绍了目前引入WAMS量测的各种状态估计算法；并详细分析了各种算法的优缺点和适用范围，从工程应用出发研究其可行性，对部分算法给出了改进措施。讨论了WAMS的不良数据检测与辨识问题、相量测量装置（PMU）的最优配置问题以及基于PMU的动态状态估计和谐波状态估计等与WAMS状态估计相关的其他问题。     

基于混合量测的电力系统状态估计混合算法

研究了相量量测装置(PMU)相量量测和监控与数据采集(SCADA)量测混合使用时的数据匹配问题,提出了利用状态量转换预测得到预报系统状态和预报节点注入电流向量的方法。在此基础上,提出了应用PMU实时相量量测和预报节点注入电流向量的线性静态状态估计算法,以及应用PMU实时相量量测和预报系统状态的线性动态状态估计算法。文中将这2种算法与传统状态估计算法相结合,组成了状态估计混合算法,保证了状态估计的计算精度。该混合算法有效减少了状态估计的计算时间,对PMU的量测配置也没有严格的要求,具有很好的通用性。最后采用IEEE30节点系统对该方法进行了验证。     

基于WAMS/SCADA数据兼容和改进FCM聚类算法的PMU最优配置

针对当前应用于状态估计的广域量测系统(wide area measurement system,WAMS)和SCADA系统混合量测中相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)最优配置点的选取问题,在分析WAMS/SCADA数据差异的基础上,提出一种基于数据兼容和改进模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法的PMU最优配置方案。采用大数据挖掘理念,通过改进FCM聚类算法对SCADA数据依据相关度分区,在分区内可观测度最大的节点配置PMU,各分区内采用该PMU节点的最优平滑系数进行Vondrak插值,得到满足兼容性的数据,应用于混合模型的状态估计。相对只考虑可观测度的PMU配置方案,新方案不仅可以实现WAMS/SCADA数据有效兼容,提高估计精度,应用混合量测的状态估计还可有效控制系统负荷快速变化时的估计误差。通过在IEEE 39节点系统上模拟日负荷变化,验证了该PMU最优配置方案的有效性。     

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。     

基于奇异值分解和等效电流量测变换的电力系统状态估计

针对电力系统状态估计中处理病态问题的不足,提出一种基于奇异值分解和等效电流量测变换的状态估计方法。该方法利用PMU和SCADA量测构成的混合测量系统,运用直角坐标形式等效电流量测变换技术处理节点注入功率量测和支路功率量测,把信息矩阵转换成常数矩阵,再运用奇异值分解求解量测方程。在迭代求解中只需进行一次奇异值分解,提高了算法的计算效率。奇异值分解无需对系统进行可观性分析,能很好地处理病态或接近病态问题,使系统鲁棒性增强。通过仿真测试,验证了所提方法的正确性和有效性。     

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。     

基于智能电表和PMU混合量测的低压配电网状态估计方法研究

随着高级量测体系的不断完善和同步相量量测PMU等高精度新型量测装置的发展,为确保低压配电网状态估计性能,提出一种基于智能电表和PMU混合量测的低压配电网状态估计方法。该方法将高级量测体系中的智能电表采集的电压幅值、功率实时量测和PMU同步相量量测相结合,以节点注入电流平衡方程为基础,建立基于指数型权函数的加权最小二乘法模型。模型中利用数据的残差对权函数进行修正,以提高状态估计的抗差性和收敛性。最后基于IEEE 14节点算例系统,对该方法进行仿真分析。仿真结果表明,该方法相较于采用传统加权最小二乘法的状态估计模型,对含有高误差数据的量测数据具有更高的精确性。     

基于混合量测的电力系统动态状态估计

针对目前广域量测量无法单独进行状态估计的问题,引入部分SCADA功率量测与广域量测一起构成混合量测系统,提出了基于混合量测的动态状态估计算法。该算法采用扩展卡尔曼滤波算法实现状态预测与滤波,并能利用精度高和短期更新的广域量测数据去提高状态滤波效果。仿真分析表明,当广域量测在混合量测数据所占比例逐渐增加以及广域量测更新周期缩短后,状态预测和滤波结果精度均会有明显提高。     

Decentralized unscented Kalman filter based on a consensus algorithm for multi-area dynamic state estimation in power systems

A decentralized unscented Kalman filter (UKF) method based on a consensus algorithm for multi-area power system dynamic state estimation is presented in this paper. The overall system is split into a certain number of non-overlapping areas. Firstly, each area executes its own dynamic state estimation based on local measurements by using the UKF. Next, the consensus algorithm is required to perform only local communications between neighboring areas to diffuse local state information. Finally, according to the global state information obtained by the consensus algorithm, the UKF is run again for each area. Its performance is compared with the distributed UKF without consensus algorithm on the IEEE 14-bus and 118-bus systems. The low communication requirements and high estimation accuracy of the decentralized UKF make it an alternative solution to the multi-area power system dynamic state estimation.     

一种新的分布式电力系统状态估计算法

随着电力系统的发展,区域电网互联,形成了规模更大的系统。为了适应这一趋势,电力系统状态估计应采用分布式算法。在配置少量PMU的基础上,将分区后的边界等式约束条件通过拉格朗日乘子计入整体目标函数,将分布式状态估计的问题转化为一个带等式约束的最优化问题,实现了电力系统状态估计的分布式计算。该算法不仅提高了状态估计的速度,而且可在不必改动原有状态估计模块的基础上,很容易地加入等式约束的修正模块。最后通过IEEE14节点和IEEE30节点系统的模拟仿真,验证了该算法的有效性和优越性。     

并网光伏系统的在线抗差状态估计

为了充分考虑主动配电网中光伏发电系统的影响,对光伏发电系统进行实时监控,提出了一种并网光伏系统的抗差状态估计方法。搭建了光伏系统模型,建立了相应的量测模型。抗差状态估计能够实现对配电网系统的状态监测,可靠估算出系统的运行状态。文中抗差状态估计采用最小绝对值(Least Absolute Value,LAV)估计算法,不仅具有抵御不良数据的能力,而且计算效率较高。仿真结果表明:该方法能够正确地估算出光伏系统的状态,收敛性较好,并且具有一定的抗差能力,能实现对光伏系统中不良数据的检测和辨识。     

A Parallel Computation Algorithm for Static State Estimation by Means of Matrix Inversion Lemma

This paper presents an effective parallel computation algorithm for the static state estimation of a power system. The proposed algorithm makes use of the matrix inversion lemma and assumes the use of a MIMD type computer system. The optimal block-partitioning algorithm which tears a power system into several blocks is presented and its clear difference from that for the load flow is clarified. Simulation results on systems of up to 135 nodes have demonstrated the algorithm is very promising to the speed up of the state estimation.     

极坐标系下的快速等效电流量测变换状态估计方法

利用SCADA系统提供的多种类型量测数据,推导出极坐标系下的等效电流量测变换算法。为了提高计算速度,采用了快速解耦法的两个合理假设条件,将雅可比矩阵简化为常数矩阵,并根据该矩阵的特点对信息矩阵进行分块化简,最终得到解耦的信息矩阵,将信息矩阵规模最终减少到常规算法的1／4。此外,还提出了一种直接生成信息矩阵的方法。理论分析与WSCC和NewEngland两个系统的算例表明该方法具有简单、快速、线性收敛的特点,能够满足大型电力系统实时状态估计的需要。     

A new numerical algorithm to check the observability and bad-data processing ability of the metering scheme

This paper provides a unified approach for the optimization of measurements placements employed for power system online monitoring through state estimation. The proposed methodology, which can be suitable for the mixed measure system, preserves state estimation observability and bad-data processing capability by employing numerical algorithms for observability checking, critical measurements and critical couple identification. First, node injection radix measurements and measurement categories are defined. According to the above definitions, the coefficient matrix can be solved. The analysis on the column vectors of the coefficient matrix can determine each measurement classification. Furthermore, the numbers of each measurement class contains can determine bad-data processing capability. The observability can be checked by the type number of measurements. The proposed method is illustrated with the IEEE39-bus system and the IEEE118-bus system. Results from the case studies are presented to demonstrate that the approach adequately fulfills the desired properties related to observability, bad-data processing, cost, and robustness.     

改进的零注入约束双线性WLAV状态估计

实际电网中存在许多注入功率严格为零的零注入节点,零注入节点的注入功率量测为绝对准确的量测量,但这些测量并没有得到充分利用。因此,通过注入功率为零的节点建立功率约束方程作为对状态估计的约束条件,再对极坐标系下的电力系统非线性量测方程进行两步线性化,得到计及零注入约束的双线性抗差状态估计方程,用约束方程对第一步线性过程结果进行修正。最终结果证明该算法在提高估计精度的基础上,不会增加系数矩阵的阶数,且改进后的算法仍然拥有较高的计算效率。国内某实际省网以及选取的IEEE标准系统的仿真结果证明了该方法能有效提高计算精度和计算效率。     

一种改进的配电网牛顿潮流算法

针对配电网的特点和常用前推回代潮流算法存在的不足,提出了一种改进的配电网牛顿潮流算法。该算法从基于基尔霍夫电流定律的Ybus算法出发,将迭代得到的结果作为电流注入模型的牛顿法的初值进行潮流分析。算法通过修改雅可比迭代矩阵元素对PU节点进行处理,通过变换系统节点电流方程来解决多平衡节点系统问题,既可用于放射形配电网,又能解决含有环网的配电系统。该算法物理意义清晰,容易实现,收敛性好,给出的算例验证了算法的可行性。