基于广域测量系统的大区域电网负荷建模的研究

针对基于负荷特性测量装置量测的传统负荷建模方法在大区电网负荷建模过程中存在的问题,结合现阶段广域测量系统的特点,提出一种以相量测量单元可观测节点的局部电压直接量测或伪量测为基础的广域负荷建模方法.该方法在假设发电机模型、输电线路模型相对较为精确的前提下,通过进化算法和时域仿真计算逐步寻优的过程获得适应时变性的某种负荷模型.数字仿真结果表明,该负荷建模方法能够作为一种校正方法以较高的精度满足数字计算的需要,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于实测PMU数据的风电综合负荷参数辨识

根据配网侧负荷特点,构建含风力发电机的综合负荷数学模型。以实测PMU数据为基础,利用总体测辨法进行模型参数辨识。将负荷节点输入电压和负荷模型参数代入数学模型,通过改进Euler法求解模型的状态方程,得出负荷节点电流,将其与实测电流误差加权最小作为目标函数,采用遗传算法辨识出负荷模型的参数。以华北电网某线路实测PMU数据为依据,辨识出考虑风电综合负荷的模型参数。辨识结果体现了负荷中以双馈异步发电机为主体的特征,与负荷特点相吻合,由此说明了辨识方法的有效性与辨识结果的合理性。     

一种综合改进型遗传算法及其在综合负荷建模中的应用

针对基本遗传算法本身存在收敛速度慢和易早熟的缺陷,提出一种综合改进型遗传算法并成功地应用于负荷建模。该改进遗传算法通过对初始种群的选择、最优个体的保留、自适应的交叉和变异率、早熟现象的防止策略等各方面进行综合的科学设计,能十分有效地克服早熟、避免近亲繁殖、明显提高收敛速度,并具有优良的自适应特性。基于现场实测负荷特性数据的负荷建模实践表明,所提出的综合改进型遗传算法对于加速收敛缩短辨识时间、提高模型拟合精度、克服模型参数的分散性均具有显著作用,是一种很适合于负荷建模的优秀优化算法。     

一种综合改进型遗传算法及其在综合负荷建模中的应用

针对基本遗传算法本身存在收敛速度慢和易早熟的缺陷,提出一种综合改进型遗传算法并成功地应用于负荷建模.该改进遗传算法通过对初始种群的选择、最优个体的保留、自适应的交叉和变异率、早熟现象的防止策略等各方面进行综合的科学设计,能十分有效地克服早熟、避免近亲繁殖、明显提高收敛速度,并具有优良的自适应特性.基于现场实测负荷特性数据的负荷建模实践表明,所提出的综合改进型遗传算法对于加速收敛缩短辨识时间、提高模型拟合精度、克服模型参数的分散性均具有显著作用,是一种很适合于负荷建模的优秀优化算法.     

一种基于PMU的线路自适应故障测距算法

提出一种新的基于相量测量单元(PMU)的输电线路故障测距的自适应算法.该算法利用PMU装置获得高压线路两端的电压和电流相量,在线计算线路参数,解决了线路实际参数与电力局所提供参数的不同、线路参数在运行过程中的不确定性等问题.采用前置带通滤波器与全波傅氏算法相结合的滤波算法,提取相当精确的突变量基频分量,用于输电线路故障测距.大量的EMTP仿真计算结果和实际系统参数验证结果表明,该测距算法不受系统的运行方式、故障点过渡电阻、故障类型、故障距离等因素的影响,具有很高的测距精度.     

遗传策略的综合改进及其在负荷建模中的应用

研究了遗传操作和控制参数选择对遗传算法性能的影响,设计了解群选择的随机-精英策略、避免近亲繁殖的双断点交叉策略和交叉与变异概率的自适应调整策略,提出了一种综合改进型遗传算法并成功地应用于基于实测参数的负荷建模。算例表明,该算法改善了进化过程中的种群多样性和早熟现象,对加速收敛、缩短辨识时间、克服模型参数分散性、提高辨识精度均有显著作用,适用于负荷建模。     

PMU小扰动信号下的综合负荷模型参数辨识方法

电力系统日常运行过程中时刻存在类似噪声的小扰动信号，利用小扰动信号开展负荷参数辨识可解决传统总体测辨法无法处理的负荷时变性和分布性难题。基于PMU实测小扰动信号提出一种“Z+IM”综合负荷模型参数辨识方法。该方法采用PMU量测数据滚动识别框架，滚动识别主要包括数据处理和负荷参数辨识两个步骤。首先，针对PMU量测小扰动信号的特点，通过厂站初筛、预处理、可辨识集粗筛和去噪等步骤得到较为优质的PMU小扰动数据集。然后，基于预报误差思想通过两阶段辨识策略辨识负荷时变参数、电磁参数和机电参数。所提方法得到的负荷参数无需折算可直接应用于PSASP、BPA等国内主流仿真程序，具有实际工程应用价值。最后，算例通过3机9节点系统仿真和湖南实际电网验证所提方法的有效性和鲁棒性。     

混沌神经网络理论在负荷建模中的应用

针对现代电力系统条件下系统稳定性对负荷建模的新要求,分析了电力系统中的混沌现象和传统建模方法的不足,将混沌神经网络理论引入到负荷建模的研究中,提出了利用混沌神经网络理论进行负荷模型参数辨识的数学模型和算法。     

一种改进遗传算法及其在负荷建模中的应用

在基于量测的电力负荷建模中,模型参数辨识结果的分散性是困扰模型应用的难题,其解决途径之一是在确定合理的模型结构和进行合理的时变性综合前提下,采用具有全局寻优特性的优化算法。遗传算法是一种具有全局寻优能力的随机搜索算法,但其本身存在收敛速度慢和易早熟的缺陷。为此,提出一种改进的遗传算法,它包括精英策略,交叉策略和移民策略,具有克服早熟、避免近亲繁殖和自适应的优良特性。建模实例表明,提出的改进遗传算法在精度、参数稳定性和计算时间上都远远优于基本遗传算法。     

利用PMU数据提高电力系统状态估计精度的方法

同步相量测量单元(phasor measurements units,PMU)因能测得高精度的同步相量数据而被广泛应用于电力系统中,而传统的监控及数据采集系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)是电力系统运行和静态安全监视的基础。文中提出了一种PMU与SCADA数据共存的数学模型用于电力系统状态估计。该模型在保留原有SCADA数据的同时,通过虚拟测量方法对PMU观测范围进行大范围拓展,提高数据冗余度及状态估计的精度。仿真结果表明,该方法具有较高的估计精度,且不受网络拓扑结构和PMU数量限制,适于SCADA和PMU数据共存系统。     

基于PMU数据和时间序列模型的发电机参数识别

电力系统动态仿真的精度往往由同步发电机等元件模型及参数的精度所决定。在对同步发电机模型进行时间序列分析的基础上,提出了一套依靠同步相量测量单元对惯性时间常数、发电机转速调节常数以及涡轮调速器的时间常数等发电机动态参数进行识别的方法。该方法首先将发电机的经典模型和摇摆方程统一转换为一个时间序列模型,并利用线形参数辨识方法对此时间序列模型的参数予以辨识;最后通过求解发电机模型参数与时间序列模型参数的等式关系得到发电机的模型参数。对不同功率变化波形进行了仿真试验,按照本文方法计算得出的发电机参数与实际参数一致,验证了本文提出方法的有效性。     

相量测量装置实时数据的三段式变频传输方法

为了有效降低广域测量系统(WAMS)主站与相量测量装置(PMU)子站之间实时数据的传输频率,同时又不影响WAMS基于PMU实时数据的各类高级应用,提出了一种实现PMU实时数据"三段式变频传输"方法。对PMU数据的应用现状和应用场景进行了分析总结,在此基础上提出了PMU实时数据的"三段式变频传输"方法,将PMU实时数据分为A,B,C三段,在电网正常运行时,PMU子站以较低传输频率传输PMU实时数据,当PMU子站在检测到电网发生扰动时,PMU子站立即以较高传输频率先传输缓冲区内的A段数据,然后再继续以较高传输频率传输扰动过程中的B段实时数据,直至扰动消失后,再将传输频率降低,传输C段实时数据。通过对现行的PMU通信规约进行扩展,实现了与现有通信规约兼容的PMU实时数据"三段式变频传输"方法。最后,通过仿真验证了该方法的可行性及效果。     

一种基于PMU的线路自适应故障测距算法

提出一种新的基于相量测量单元(PMU)的输电线路故障测距的自适应算法。该算法利用PMU装置获得高压线路两端的电压和电流相量,在线计算线路参数,解决了线路实际参数与电力局所提供参数的不同、线路参数在运行过程中的不确定性等问题。采用前置带通滤波器与全波傅氏算法相结合的滤波算法,提取相当精确的突变量基频分量,用于输电线路故障测距。大量的EMTP仿真计算结果和实际系统参数验证结果表明,该测距算法不受系统的运行方式、故障点过渡电阻、故障类型、故障距离等因素的影响,具有很高的测距精度。     

使用PMU数据检测持续振荡的多延迟自相干方法

电力系统的振荡通常预示着稳定性问题并引起对系统稳定的疑虑.为了能够及时采取有效的补救措施,早期阶段的振荡检测非常重要.以前的文章提出了使用相量测量单元(phasor measurement unit, PMU)数据来检测持续振荡的自相干方法.通过引入多个时延来扩展自相干方法,以提高振荡检测精度.使用由简单模型和标准16 机68 节点模型生成的仿真数据来评估所提出的方法的性能.测试表明所提出的多延迟方法可以有效提高振荡检测的精度.     

基于PMU实测数据的同步发电机参数在线辨识方法

由于试验条件与发电机运行的实际工况有较大差异,常规的电机试验难以得到与饱和、涡流等密切相关的发电机动态参数的准确值,满足不了离线和在线安全分析及控制的要求。将PMU上传的定子电压和励磁电压量测作为输入信号、定子电流和励磁电流作为输出信号,基于PMU实测数据和同步发电机派克模型,考虑定子绕组暂态过程,实现了同步发电机原始参数的辨识。电力系统实际算例表明,与设计参数相比,基于该参数辨识结果的仿真曲线与实测发电机动态曲线的拟合程度明显要高,所提方法能够有效提高同步发电机的参数辨识精度。     

便携式同步相量测量装置现场测试仪

介绍了一种实用的相量测量装置（PMU）的现场校核方法。采用比对测量和模拟发电机信号输出的方法,使新研制的便携式PMU现场测试仪能对现场的PMU进行校核。现场试验表明,该方法可较方便地对跨空间分布的PMU进行客观的性能评价,并可对PMU进行异地校核。     

基于相量测量单元实测数据的变压器参数在线估计方法

给出了基于相量测量单元(PMU)实测数据的变压器变比(分接头位置)和电抗参数的计算方法.通过对变压器参数和变比的多时段计算结果进行统计分析发现,多时段参数计算结果符合正态分布.利用正态分布参数估计理论,给出了变压器参数和变比辨识结果的置信区间和点估计值,最大限度地减少了量测随机误差的影响.算法考虑了电力系统的生产实际情...     

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,并用IEEE14节点网络验证了算法的可行性.