自适应遗传算法在PMU优化配置中的应用

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。由于经济和技术等方面的原因,每个节点都配置PMU还不能成为现实。为此,提出了在传统的状态估计的基础上,部分安装PMU以后的状态估计模型。基于此模型,以提高状态估计的精度为目标,引入自适应遗传算法,应用遗传算法的全局搜索特性,自动获取和积累有关搜索空间的知识,并自适应地控制搜索过程来优化PMU的配置数量和安装位置。在遗传操作过程中,引入自适应规则,在线地改变交叉率和变异率,有效地加快了收敛速度和算法跳出局部最优的能力,并用IEEE14节点网络验证了算法的可行性。     

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。     

基于模拟退火混合遗传算法的电力系统相量测量装置优化配置

针对确定配置同步相量测量单元(phasor measurement units,PMU)的最小数和最佳位置以达到最大网络结构可观测性的PMU最优配置问题,提出了模拟退火遗传算法。该算法对常规遗传算法会出现早熟现象、局部寻优能力较差等缺点,在遗传算法中融入模拟退火算法算子,实现了模拟退火的良好局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力的结合。将该算法应用于优化PMU安装地点选择,实现了安装点最少,而整个系统可观的目标。IEEE14节点系统和新英格兰39节点算例系统对所提方法进行了验证。     

基于改进自适应遗传算法的系统可观测PMU最优配置

以电力系统配置同步相量测量单元（PMU）个数最少、系统有最大测量冗余度为目标,全网可观测为约束,提出PMU最优配置模型,同时针对实际电网中存在某些重要节点已经初步安装PMU或者必须安装PMU的情况,提出了特殊约束条件,并给出了相应的求解算法。在此基础上,用改进自适应遗传算法求解此模型,保证全局最优。对某省49节点电网进行的计算表明,改进的自适应遗传算法收敛到全局最优解的概率优于传统的遗传算法和自适应遗传算法,更适用于工程实际。     

电力系统状态估计中相量测量单元的优化配置

利用相量测量单元(PMU)量测的状态估计模型,在等效电流量测变换的状态估计模型的基础上,给出了基于粒子群优化算法(PSO)的PMU配置。经算例验证,尽管在PMU测点数较少时,PSO与遗传算法(GA)的优化结果相同,但随着PMU测点数的增多,PSO优于GA,具有实用价值。     

基于SCADA/PMU混合量测的广域动态实时状态估计方法

根据来自监视控制与数据采集(supervisory control and data acquisition，SCADA)系统和相量测量单元(phasor measurement unit，PMU)的数据特点，提出了一种基于SCADA/PMU混合量测的广域动态实时状态估计方法，该方法充分利用了各节点间电压变化的相互联系，通过SCADA系统提供的初始值和安装PMU的节点的电压量测可简单地获得其他未安装PMU节点的电压相量。该方法有效地解决了在PMU配置不足的情况下如何观测电网状态以及如何在动态过程下实时观测电网。最后，通过对新英格兰10机39节点系统的多种故障进行仿真，验证了该方法的有效性和准确性。     

计及PMU的分布式状态估计的研究

随着相量测量装置在电网中的推广应用,其量测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,使电流相量量测在分布式状态估计中得到了有效的利用.在快速分解算法的基础上,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)的分布式电力系统状态估计算法,即利用PMU量测进行子系统参考节点协调,并通过在子系统边界节点配置PMU,使相互之间完全解藕,实现各子系统的并行计算,加快了计算速度,提高了数值精度和稳定性.给出了IEEE9节点的仿真结果,验证了该算法的有效性及优越性.     

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.     

PMU在电力系统中的优化配置方法

相量测量单元(PMU)已广泛应用于电力系统状态估计、系统监测和稳定评估.PMU的优化配置问题是当前电力系统相量测量技术的一个重要问题.在深度优先搜索法的基础上,通过改进寻优规则,并考虑发电机、负荷以及网络结构等因素的影响,提供一种较为简便的方法实现该问题的求解.利用IEEE 14,IEEE 30等系统中的验证结果表明,改进算法可以较少的PMU安装数量实现电力系统的可观.     

电力系统相量测量装置最优配置混合算法的研究

以电力系统状态完全可观测和相量测量装置(PMU)配置数目最小为目标,形成了PMU最优配置问题。将遗传算法和禁忌算法有效结合形成禁忌遗传算法,该算法在改进交叉和变异算子的基础上,继承和发展了遗传算法基于多点搜索、鲁棒性强等诸多优点,每当群体有出现早熟而陷入局部最优解的趋势时,利用禁忌搜索增强算法的爬山能力,避免算法早熟而陷入局部最优解,增强算法的全局收敛能力和收敛速度。与遗传算法和禁忌搜索方法相比,禁忌遗传算法具有更好的全局收敛能力和收敛速度。最后采用IEEE14,IEEE30和IEEE57节点系统对算法的有效性进行了验证。     

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。     

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WAMS/SCADA混合量测和离散粒子群优化算法的PMU优化配置

当前应用于状态估计的量测数据由广域测量系统(wide area measurement system, WAMS)和数据监控及采集系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)采集, WAMS向量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的优化配置问题成为研究的重点。本文在分析WAMS/SCADA混合量测数据成分、时间断面、精度、刷新频率4个方面差异的基础上,实现了混合量测数据的有效兼容,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter, UKF)动态状态估计和离散粒子群优化(discrete particle swarm optimization, DPSO)算法的PMU优化配置方案。采用该方案下的混合量测数据进行UKF动态状态估计,很好地提高了状态估计精度。在IEEE39节点系统上模拟日负荷变化验证了该PMU配置方案的有效性。     

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APSI多级策略下的混合电力系统状态估计研究

针对混合电力系统中要求状态估计数据精度高及数据计算量小进行探索研究。提出了两种状态估计构架用于多级策略下SCADA/PMU混合量测的电力系统状态估计。第一个构架是利用先验状态信息(APSI)和正交分块吉文斯旋转提高基于SCADA/PMU量测装置的状态估计的数据处理能力。第二个构架是一个依赖于融合估计的三级方案,优化之前已经确定的SCADA/PMU估计量测值。对多级策略在计算量和精确性上的优化进行详细的描述和比较。在IEEE 30节点系统测试系统进行仿真验证,验证了提出的多级策略能有效地减少状态估计的计算量及增加量测数据的同步性和准确性。     

考虑量测坏数据的发电机动态状态估计方法

随着相量测量单元(PMU)的广泛应用,基于PMU的发电机动态状态估计的研究越来越受到重视。如果存在量测坏数据,动态状态估计的滤波效果会受到严重的影响。首先介绍了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的发电机动态状态估计方法。然而,由于PMU数据的质量不高,为解决坏数据的问题,推导残差方程得出时变的阈值,再通过一种迭代检测的方法确定坏数据的测点位置。对于坏数据对应的量测,算法将其剔除后重新进行一次估计,以修正估计结果。算例结果表明,该方法能有效抑制量测坏数据对发电机动态状态估计的影响。     

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。     

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。