考虑节点时空相关性的有限配电网PMU装置优化部署

为了应对分布式电源新能源汽车大规模接入配电网带来的监测、运行和控制方面的新挑战,近些年,同步相量测量装置（phase measurement unit,PMU）在配电网得到广泛研究及初步应用。建立了考虑实际约束的0-1整数规划的PMU配置模型,能获取配电网中的最优PMU配置,并考虑系统的时空相关性提出了电力系统节点重要度的衡量指标,指导PMU装置有限情况下的布点方案,并且提出了基于伪量测构造及状态估计方法,能在PMU布点不满足全局拓扑可观性的情况下估计电网状态并且弥补系统可观性。通过在多个测试案例上验证了所提算法的有效性和实用性。     

考虑拓扑变化的配电网PMU多阶段优化配置

随着配电网的不断发展,同步相量测量设备相量测量单元(phasor measurement unit, PMU)的优化配置问题得到了越来越多关注。针对电力系统网架难以一次性全部安装所需PMU以及配电网拓扑变化的问题,提出考虑配电网拓扑变化的多阶段优化配置方法。第1阶段将配电网关联度、紧密度、重要度作为指标,通过变异系数法以及层次分析法得到配电网节点中心度指标,在配置数目约束下结合最大可观性形成第1阶段配置。第2阶段考虑配电网进行优化重构得到的拓扑结构,综合考虑初始拓扑和重构拓扑,并结合实际区间状态估计,以配置数目最小以及平均区间宽度最小为多目标进行优化,形成第2阶段配置方案。通过IEEE 33配电系统进行多种场景仿真验证,结果表明该模型所得优化配置方案能有效降低区间状态估计结果区间宽度,由此证明了该配置方法的实用性、正确性和优越性。     

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。     

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。     

基于节点集合的PMU优化配置方法

同步相量测量单元(PMU)的最优配置要求在全局可观的前提下所配置的PMU最少。0-1线性整数规划在分析求解多目标PMU最优配置有极大的优势。在实际电力系统中存在一定数量的零注入节点。作为虚拟测量数据,虽然有利于PMU最优配置,然而引入到整数规划进行计算时,将使模型非线性化而难以求解。给出了考虑零注入功率节点情况下的条件函数,该函数能够有效保持函数的线性性从而仍能适用于0-1整数规划。当考虑N-1情况下的PMU最优布点时,该方法具有很强的继承能力,有效解决了传统方法无法解决的N-1优化配置问题。最后将该方法应用于IEEE14节点以及IEEE39节点的算例,相对于其他配置方法,减少了PMU配置数量,从而体现了该方法的优越性。     

基于节点概率可观性的PMU多目标优化配置

针对相量测量单元(phasor measurement unit, PMU)的多目标优化配置(multi-objective optimal PMU placement, MOPP)问题,提出一种计及节点概率可观性的MOPP模型。从节点可观的角度,考虑PMU及线路的故障概率,计算节点失去可观性的概率。在进行PMU的优化配置时,同时考虑PMU安装数量最少和各节点失去可观性的平均概率最小2个优化目标,采用基于快速非支配排序策略的多目标生物地理学优化(multi-objective biogeography-based optimization, MOBBO)算法进行求解得到Pareto解集,并利用模糊决策理论得到最优折衷解。IEEE 14和57节点系统的大量仿真结果表明,所提方法可以在MOPP中差异化计及PMU以及支路故障概率的影响,与非支配排序遗传算法相比,MOBBO在求解MOPP模型中能够得到更为逼近Pareto前沿的解,提供更佳的决策参考方案。     

广域测量系统可观性概率评估及其在PMU优化配置中的应用

针对从可靠性的角度准确快速评估广域测量系统(WAMS)的可观性问题,提出一种基于节点概率可观性的WAMS可观性评估方法。分析了影响节点可观性的因素,并提出虚拟同步相量测量单元(PMU)节点的处理方法有效计及零注入节点对可观性的影响。计及PMU及线路的可用率,计算节点失去可观性的概率。从节点概率可观性的角度评估WAMS的可观性,并分析了其在PMU优化配置中的两种典型应用:一是多组解的优化选取;二是满足WAMS可观性后进一步配置PMU提高系统的可靠性。IEEE 14节点系统及IEEE 57节点系统的仿真结果表明:所提的节点及WAMS可观性评估方法有效、可行,较现有方法具有计算准确、计算量小的优势;在PMU优化配置中应用所提的WAMS可观性评估方法,能够进一步提高WAMS可观的可靠性。     

一种改进的相量测量装置最优配置方法

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,提出了一种改进的PMU最优配置方法.将启发式方法和模拟退火方法有效结合以确保得到最优解,提高了基于启发式方法的初始PMU配置方案的质量,通过改进配置模型缩小了模拟退火方法的寻优范围,从而提高了求解速度.还提出了一种基于节点邻接矩阵的快速可观测性分析方法.最后采用IEEE 14、IEEE 30、IEEE 118节点系统和新英格兰39节点系统对该方法进行了验证.     

电力系统PMU最优配置数字规划算法

随着相量量测装置(PMU)硬件技术的逐渐成熟和高速通信网络的发展,PMU在电力系统中的状态估计、动态监测和稳定控制等方面得到了广泛应用.为达到系统完全可观,在所有的节点上均装设PMU既不可能也没有必要.文中提出一种基于系统拓扑可观性理论的数字规划算法,利用PMU和系统提供的状态信息,最大限度地对网络拓扑约束方程式进行了简化,以配置PMU数目最小为目标,形成了PMU最优配置问题,并采用禁忌搜索算法求解该问题.其突出优点是利用了系统混合测量集数据,即不仅考虑了PMU实测数据,同时计及了可用的潮流数据.在IEEE14节点和IEEE 118节点系统的仿真结果表明,与常规的PMU最优配置算法相比,所提出的数字规划算法可以实现安装较少数量的PMU而整个系统可观的目标.     

基于线性整数规划模型的高适应性PMU配置算法

PMU布点问题需要在满足一定约束的条件下同时优化2个相互冲突的指标：配置PMU的数目(或费用)最少和测量冗余度最高。文章提出基于线性0-1整数规划的模型并用来求解系统正常运行方式下完全可观测的PMU配置方案,还分别给出了线路N-1故障时以及PMU N-1故障时系统仍可观测的PMU配置模型,该模型不仅考虑了PMU实测数据,还计及了可用的潮流数据和零注入节点。文章通过将零注入节点转化为潮流已知线路巧妙地回避了模型的非线性问题。通过对IEEE测试系统和浙江电网进行仿真,验证了所提方法的有效性和灵活性。     

基于随机矩阵理论的配网故障可观的PMU优化配置方法

定义故障在全网最不灵敏节点发生时可检测为随机矩阵理论下的全网可观。相同故障发生在不同节点时对配网影响程度不同,对应的随机矩阵理论指标MSR的跌落程度不同。提出了配网故障时全网可观的PMU优化配置方法。分别在所有节点设置单相和两相接地故障,得到2种情况下全网的电压数据并计算相应的MSR;对2种MSR进行加权,计算出各节点灵敏系数;以灵敏度最低的节点发生故障时全网可观为目标,按灵敏程度逐次减去不灵敏节点的PMU并计算相应的MSR,直到故障不可检测,得到的PMU配置即为最后配置。以IEEE36节点和IEEE39节点模型进行仿真,验证了在该PMU优化配置方案下,可用随机矩阵理论对配网进实时监测,在故障发生时能准确检测到故障并确定故障发生的时刻。     

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。     

考虑系统完全可观测性的PMU最优配置方法

基于电力系统线性量测模型，研究了引入相量测量单元（PMU）相关量测集后的增广关联矩阵的电力系统可观测性拓扑分析方法，以保证系统结构完全可观测性和最大量测数据冗余度为约束，以配置PMU数目最小为目标，形成了PMU最优配置问题，并应用禁忌搜索（TS）方法求解该问题，保证了全局寻优。算例表明，该方法准确可靠、有效可行。     

基于PMU优化部署的电网CPS线下攻击保护

针对电网信息物理系统可能遭受的恶性数据注入攻击以及海量的测控数据和复杂的运行方式,提出了一种线下优化部署相量测量单元（PMU）的保护方案。以线性恶性数据注入攻击模型为例,首先采用行最简形矩阵转换方法建立了一套攻击者为攻击指定数量状态量的最小代价攻击模型。然后,针对最小代价攻击模型,提出了一种有效防御并保证全系统可观的相量测量单元优化部署策略;为使该保护策略能够运用于大型电网,提出了一种分区自治保护方案。最后通过IEEE 9节点、IEEE 14节点和IEEE 30节点系统算例验证了所提线下保护模型的有效性。     

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。     

用免疫BPSO算法和N-1原则多目标优化配置PMU

为了在满足全网的完全可观测的前提下实现PMU安装投入的性价比最高,通过理论分析得出判断电网节点拓扑可观测的依据,并提出以N-1可靠性检验原则对PMU配置方案进行冗余性检验,由此以全网完全可观测、PMU数目最少和N-1量测冗余度最高为目标建立了PMU多目标优化配置数学模型,并设计了一种结合免疫系统信息处理机制的二进制粒子群优化算法对模型进行求解。该算法综合了粒子群优化算法简单快速和免疫系统种群多样性的优点,明显改善了进化后期算法的收敛性能和全局寻优能力。对新英格兰39母线系统进行PMU多目标优化配置仿真及量测冗余性分析的结果表明,该法对PMU配置方案的量测可靠性及其所需PMU数量进行综合评价可方便快捷地得到性价比最优的方案,较之普通的PMU单目标优化配置方法更为合理和灵活。     

基于免疫BPSO算法与拓扑可观性的PMU最优配置

以电力系统状态完全可观测和相量测量单元PMU配置数目最小为优化目标,基于PMU的功能特点和电力网络的拓扑结构信息,形成快速且通用的电网拓扑可观测性判别方法,并设计了一种结合免疫系统信息处理机制的二进制粒子群优化算法对目标函数进行求解,该算法综合了粒子群优化算法简单快速和免疫系统种群多样性的优点,明显改善了进化后期算法的收敛性能和全局寻优能力.最后通过对IEEE14和新英格兰39母线系统进行PMU优化配置仿真及量测冗余性分析,验证了本文方法的有效性和优越性.     

基于电压薄弱区域监视的PMU非完全观测配置

提出了一种基于电压薄弱区域监视的非完全可观测的同步相量测量单元(PMU)配置方案。采用连续潮流法确定母线的鞍结分岔曲线;在负荷变化率相同的情况下,根据电压幅值变化量来确定电压薄弱母线;考虑低电压水平与电压崩溃的关系,提出将电压幅值变化率作为电压薄弱母线分群所观察的信息,并且给出了两种电压薄弱分群指标,兼顾地域因素,采用模糊最大树聚类法将电压薄弱母线分群;给出了母线非完全可观测程度的度量方法以及PMU的配置流程。最后通过IEEE118节点系统验证了文中方法的有效性。     

基于新增虚拟节点的系统受扰轨迹预测

提出了基于新增虚拟节点的多机系统受扰轨迹预测方法.首先从对系统受扰在线分析入手,结合状态估计或潮流数据,将系统降阶成只含有配置同步相量测量单元(PMU)测点的发电机节点系统,然后引入虚拟节点,通过该节点和各个保留节点之间的导纳改变,反映原系统中其他各个元件模型参数变化和网络拓扑参数变化,并利用毫秒级PMU量测对其进行修正,得到降阶后系统节点电压、电流关系传递矩阵,通过发电机方程和网络连接模型,与相应的发电机方程联合,实现系统受扰轨迹预测.10机39节点系统对该算法的验证表明了该算法的有效性.