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1978年 | 1篇 |
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基于混合量测的电力系统状态估计混合算法 总被引:26,自引:12,他引:14
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。 相似文献
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高级量测体系(advanced metering infrastructure,AMI)是一个用来测量、收集、储存、分析、运用和传送用户用电数据、电价信息和系统运行状况的完整的网络和系统,能够有效地支持需求响应。简述了AMI的典型结构与组成,从用户、公用事业、社会环境、对智能电网的支持等方面讨论了AMI的收益,提出了AMI的设计原则,分析了AMI与智能电网的关系;探讨了AMI投资中存在的主要问题与应对策略,提出了AMI建设的关键问题,给出了中国AMI的建设模式建议,旨在为AMI的进一步研究及实现提供参考。 相似文献
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在互联电网中,控制中心的量测数据来源很多,这些量测数据存在采集时差,当时差超过一 定范围时,量测数据不能体现一个完整电网状态,采用常规状态估计方法进行状态估计会产生较大 误差,结果无法使用。文中提出一种量测数据时差补偿状态估计方法,对于延时很小的量测数据, 使用最新的量测数据参加状态估计,其量测时间作为电网断面时间;对于其他延时的量测数据,根 据延时的不同,引入相应的时差补偿因子,利用连续2个数据断面的量测数据变化量和时差补偿因 子修正延时量测数据误差,获得完整一致的电网状态估计结果。对IEEE 7节点系统的测试表明, 该方法可有效减少计算结果误差,获得更为准确的电网状态估计结果。 相似文献
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