负荷测录系统在配电网单相断线故障处理中的重要应用

利用负荷测录系统所采集配电变压器低压侧三相电压数值判断配电网断线故障情况,进一步结合配电变压器绕组接线模式确定断线线路的相位信息。发生单相断线故障时,借助负荷测录系统,通过对比分析馈线关键位置处的配电变压器低压侧三相电压数值即可判定单相断线故障的发生地点。以上信息可帮助调度人员快速处理单相断线事故,缩短故障修复时间,减少运行人员工作量。借助负荷测录系统对发生在松江电网的一起单相断线故障进行处理,通过对处理过程的分析可以看出负荷测录系统在配电网单相断线故障处理中的重要应用和巨大潜力。     

基于AMI量测信息的低压配电网拓扑校验方法

针对目前低压配电网络拓扑连接关系辨识的难题,提出了一种基于AMI量测信息的低压配电网拓扑校验方法。该方法首先借助高级量测体系AMI提供的负荷量测信息以及网络数据,得出同一配电变压器下各负荷所属耦合节点电压以及所属支路电流,然后分别求得所有负荷间耦合节点电压和支路电流的相关系数,进行相关性分析,即相关性强的负荷同属于同一馈线,进而确定各负荷所属的馈线;之后根据负荷的耦合节点电压幅值大小,确定各负荷在所属馈线中的上下游关系,最后通过相关性分析结果以及负荷的耦合节点电压分布,对存在错误连接关系的负荷进行修正,最终完成低压配电网络拓扑的校验与修正。算例证明了该算法的可行性与有效性。     

基于脉冲神经网络伪量测建模的配电网三相状态估计

为了给配电网管理系统提供全面准确的实时数据,配电网三相状态估计显得尤为重要。针对当前配电网量测信息不足,提出了基于脉冲神经网络(SNN)伪量测建模的配电网三相状态估计。该方法首先将实时和部分历史支路功率量测输入SNN进行伪量测建模,然后由高斯混合模型生成相应的量测误差,最后进行基于加权最小二乘法的配电网三相状态估计。理论分析和算例验证表明,所提模型不仅能够在正常通信时有效提高配电网状态估计精度,而且能在通信故障时保证估计精度在合理范围内,进而为配电网的运行控制提供参考依据。     

计及AMI的配网分层状态估计及伪量测计算北大核心CSCD

针对高级量测体系AMI(advanced metering infrastructure)带来的新的实时量测数据,提出一种改进的智能配电网状态估计方法,以AMI量测节点作为边界节点对配电网进行分层,将系统解耦为若干子区域实现并行计算。再在配网系统解耦的基础上,提出基于子区域负荷分配系数预测的节点负荷伪量测生成方法。最后,将IEEE33标准配电系统配置5个AMI量测节点,对其进行分层状态估计,并生成节点负荷伪量测数据。结果表明:与整体估计相比,分层状态估计方法在保证高精度的前提下提高了计算速度;生成的伪量测数据精度优于负荷预测得到的伪量测数据。     

计及AMI的配网分层状态估计及伪量测计算

针对高级量测体系AMI(advanced metering infrastructure)带来的新的实时量测数据,提出一种改进的智能配电网状态估计方法,以AMI量测节点作为边界节点对配电网进行分层,将系统解耦为若干子区域实现并行计算。再在配网系统解耦的基础上,提出基于子区域负荷分配系数预测的节点负荷伪量测生成方法。最后,将IEEE33标准配电系统配置5个AMI量测节点,对其进行分层状态估计,并生成节点负荷伪量测数据。结果表明:与整体估计相比,分层状态估计方法在保证高精度的前提下提高了计算速度;生成的伪量测数据精度优于负荷预测得到的伪量测数据。     

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。     

基于潮流估计和分块负荷削减的配电网可靠性评估算法

基于中压配电网闭环设计、开环运行的特点,以及元件电压降落、功率损耗及树状网络潮流分布的特点,推导出了节点电压、支路传输功率与支路阻抗的关系。在节点负荷矩基础上推导出了计算和修正节点负荷矩的等值阻抗和等值功率计算公式;提出了配电网故障解析中负荷转移后的电压估计模型、送端馈线潮流估计模型和受端馈线潮流估计模型,提高了可靠性评估中元件故障状态下潮流计算的效率。以分块链表简化配电网的结构并给出分块负荷削减的模型,实现了计及潮流约束的配电网可靠性评估。IEEE 33节点系统和工程算例仿真表明,文中提出的负荷削减模型与潮流估算模型相结合可快速、准确地实现中压配电网的可靠性计算,具有较高的工程实用价值。     

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。     

一种配电网状态估计实用快速算法

为了解决配电网状态估计规模大、求解困难的问题,提出一种配电系统量测区域分解方法,将配电网中各馈线分解成多个量测区域,使得分解后各个区域之间解耦,并且对系统中数量庞大的负荷进行分组合并,进一步降低问题求解难度。针对配电系统中量测特点,构建了基于量测变换和零注入约束的状态估计算法。该算法可以充分利用各种量测信息,计算速度快、收敛性好。算例验证表明,所提出的方法高效可行,满足当前配电系统在线实时应用的要求。     

基于负荷监测系统的配电网潮流计算

负荷监测系统能够实时采集指定10千伏馈线上配变负荷的有功、无功等数据信息,基于这些信息,本文提出了基于负荷监测系统的配电网负荷数学建模方法,在对所有网络元件建模的基础上,进一步使用前推回代配电网潮流算法进行潮流计算,可以得到配电网所有节点的电压、相角和总有功、无功损耗等信息,为电网运行管理人员的决策提供参考。通过对松江电网某条实际运行线路的潮流计算分析,得到不同网络参数对电网运行指标影响的一般规律,进一步验证了负荷监测系统在配电网运行分析、指标评价等方面的重要作用和应用潜力。     

基于局部量测的配网馈线广域无功优化控制方法

提出了一种基于局部量测信息的配网馈线低压无功补偿广域优化控制方法。首先采用负荷功率矩方法将馈线划分为若干无功补偿区域并规划低压无功补偿装置的位置,进而确定各补偿装置的理想注入无功;然后考虑无功分区平衡目标、配变容量约束以及电压安全约束,建立广域无功优化模型,在线优化计算并控制各无功补偿装置的最优投切量。该方法充分考虑了配网馈线无功功率的分区平衡,极大提高了低压无功补偿装置的利用率,降低了配电网的有功损耗,有显著的社会经济效益。采用某390节点实际系统验证了该方法的有效性和实用性。     

基于深度神经网络伪量测建模的交直流混合配电网交替迭代法状态估计

当前配电网状态估计面临的一个突出问题是实时量测数量不足,难以实现全网可观性。为了给配电管理系统提供准确的基础数据,提出一种基于深度神经网络伪量测建模的交直流混合配电网交替迭代状态估计方法。首先,建立电压源换流器的稳态模型和混合配电网的实时量测模型;然后,利用历史量测数据对深度神经网络进行离线训练,建立负荷节点注入功率的伪量测模型;最后,对交流区域和直流区域进行交替迭代状态估计,在交替过程中区域间交换VSC支路状态量的估计值,保证了边界状态量的一致性。算例测试结果表明,所提方法能在实时量测覆盖率低的情况下,准确估计混合配电网的状态值。     

基于节点注入功率的配电网运行拓扑辨识

配电网安全监控和数据采集系统(DSCADA)采集的遥信数据存在抖动和误动情况,导致基于遥信数据的配电网拓扑信息可靠性不高。通过微型同步相量量测单元(μPMU)多次采样的节点注入功率,构建基于节点注入功率量测的支路电压偏差的方差模型。采用Kruskal算法得到以支路电压偏差的方差为线路权重的最小生成树,实现对配电网拓扑运行结构的辨识。在此基础上,对比分析节点注入功率量测的采样次数以及网络复杂程度对拓扑辨识误差的影响。IEEE 33和IEEE 123节点系统仿真结果表明,该配电网运行拓扑辨识算法具有较好的可靠性和实用性。     

基于深度神经网络伪量测建模的交直流混合配电网交替迭代法状态估计

当前配电网状态估计面临的一个突出问题是实时量测数量不足,难以实现全网可观性。为了给配电管理系统提供准确的基础数据,提出一种基于深度神经网络伪量测建模的交直流混合配电网交替迭代状态估计方法。首先,建立电压源换流器的稳态模型和混合配电网的实时量测模型;然后,利用历史量测数据对深度神经网络进行离线训练,建立负荷节点注入功率的伪量测模型;最后,对交流区域和直流区域进行交替迭代状态估计,在交替过程中区域间交换VSC支路状态量的估计值,保证了边界状态量的一致性。算例测试结果表明,所提方法能在实时量测覆盖率低的情况下,准确估计混合配电网的状态值。     

基于改进潮流算法的非满量测配电网短路电流计算

配电网节点数目多且量测配置不足,导致其短路电流计算存在困难,为此,提出基于改进潮流算法的非满量测配电网短路电流计算方法。算法利用量测电压初始化节点的电压,并引入负荷静态电压特性模型,对节点电压进行前推回代运算,得出配电系统正常运行时的节点电压。在此基础上,根据短路故障的类型,建立故障状态下系统的节点电压方程,解方程得出短路电流。通过15节点系统的算例,得出4类故障的短路电流计算值均与Matlab仿真结果相近,证明了该计算方法的可行性和有效性。     

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。     

含多类型分布式电源的主动配电网分布式三相状态估计

提出一种含多类型分布式电源(DG)的主动配电网分布式三相状态估计方法。首先,建立了DG并网的三相模型,将DG并网分为直接并网和经脉宽调制换流器并网两类。选取交流节点的电压、DG的运行状态为状态变量,采用加权最小二乘求解。对于未配置实时量测的DG,提出了一种添加伪量测的可行方案,以提高网络的可观测性。进一步,为提高主动配电网状态估计的计算效率与数值稳定性,提出一种扩展分区、将外网边界状态量估计值作为本区域伪量测的分布式状态估计方法。最后,实际的算例分析验证了所提方法的有效性。     

基于Forney式因子图的主动配电网状态估计

实时准确的运行数据是实现主动配电网在线运行分析与智能化控制管理的基础。为了解决配电网实时量测不足带来的估计结果不理想的问题,依据通信领域的置信传播(BP)算法,提出一种基于Forney式因子图的主动配电网状态估计方法。考虑到具体用户量测的稀缺性及分布式电源运行时受气候影响的随机性,该方法首先通过历史负荷曲线获得先验分布,为配电网建立了统计学的计及光照辐射度及风速的Forney式因子图模型,然后利用BP算法全局推理变量节点及因子节点双向传递的本地置信度和状态信息,来获得各状态变量的边缘分布。通过对某地区11节点配电网系统和IEEE 33节点配电网系统进行仿真,表明了所述方法具有良好的实时性且在配电网实时量测不足的情况下也有较理想的估计结果。     

基于预测残差的配电网三相状态估计

为了提高配电网状态估计的计算精度和计算速度,针对常规抗差状态估计算法迭代次数较多的特点,给出了一种以节点电压为状态量,基于预测残差的配电网三相抗差状态估计方法。利用了配电网中各种类型的量测,通过对节点电压和支路电流的相位变换,以及对电流幅值量测进行的等效量测变换,实现了整个雅可比矩阵的常数化,在迭代过程中保持不变,降低了计算量。基于预测残差的信息设置抗差状态估计中的等价权,避免了常规抗差状态估计算法对等价权修正中不必要的多次迭代,提高了收敛速度。算例分析表明,所提的算法抗差能力强、计算速度快、数值稳定性和鲁棒性较好。