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相似文献
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1.
基于相量量测的电力系统线性状态估计   总被引:4,自引:5,他引:4  
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。  相似文献   

2.
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IEEE 30节点系统对提出的算法进行了验证。  相似文献   

3.
基于相量量测的等式约束二阶段状态估计模型   总被引:2,自引:1,他引:2  
利用PMU的量测信息实现系统的动态可观测,考虑PMU数据刷新时间快的特点,在R.F.Nuqui的动态监测模型的基础上建立了适合静态估计的基于等式约束二阶段估计模型。该模型将PMU和SCADA的量测数据共同用于非线性估计,采用零注入节点功率作为等式约束条件来提高估计精度,然后对非线性估计的结果和PMU的支路电流相量进行线性估计。模拟了当系统某节点负荷持续变化时,利用等效导纳法对非线性区域节点状态量进行估计,最后采用IEEE 14和57节点系统算例对提出的模型进行了验证。  相似文献   

4.
提出一种基于灵敏度矩阵并以相量测量单元(PMU)采样为周期的混合量测线性估计方法.把PMU的电流量测转换成功率量测,在初始计算时刻与基于监控和数据采集系统的量测一起进行非线性运算,得到状态估计值和功率量测量之间的灵敏度矩阵.在后续的PMU采样时刻,将转换得到的功率量测和通过负荷预报补充的伪量测组成混合量测,然后根据求得的灵敏度矩阵进行以PMU采样为周期的线性跟踪计算.当估计误差积累到一定程度时,重新进行一次混合非线性计算以更新灵敏度矩阵.通过IEEE 118节点系统,给出了负荷变化速率、预报误差和PMU量测数对所提估计方法计算精度的影响.结果表明,负荷变化越慢、预报误差越小、PMU的个数越多,其跟踪计算精度越高.  相似文献   

5.
互感器和通信系统噪声使得相量测量单元(PMU)量测量存在随机误差,使得PMU无法准确监测系统动态过程,因此提出一种动态过程中基于PMU量测的状态估计方法。针对故障后网络拓扑改变,集中式状态估计不再可行的问题,提出适用于动态过程的分布式状态估计框架;基于零阻抗特性构造了断路器状态未知情况下的非线性虚拟量测方程,进一步提升冗余度;建立了动态过程中计及断路器零阻抗虚拟量测的状态估计模型,推导了雅可比矩阵的具体形式,并采用非线性加权最小二乘(NWLS)对模型进行求解。仿真分析表明该方法不但能够对节点电压相量和断路器电流相量进行估计,同时能够确定状态未知断路器的开合状态,同时算法满足应用的实时性要求。  相似文献   

6.
提出一种基于广域量测系统(wide area measurement system,WAMS)和数据采集与监控(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统混合量测的电力系统状态估计方法,该方法充分利用相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)量测方程为线性方程的特点,将SCADA量测方程分解为两步线性化方程,并将PMU量测数据中的电压幅值平方、电流幅值平方和相角量测分别添加到2个线性化方程中,从而实现PMU和SCADA混合量测状态估计的非迭代计算,提高了计算效率。通过IEEE标准系统和波兰电网仿真算例,验证了所提方法的有效性。  相似文献   

7.
基于改进泰勒加权最小二乘法的相量测量算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
大部分相量测量算法将信号相量作为一个静态模型,因此对电网中经常发生的电压幅值和相角波动特别敏感。基于标准频率下动态相量模型的泰勒加权最小二乘法(Taylor Weighted Least Squares, TWLS)不仅提供了相量值,还提供了相量导数值,可以提高对电网动态状况的监测。在此基础上,提出了一种基于基波频率值的改进泰勒加权最小二乘法。首先用非线性最小二乘法得到基波频率值。然后介绍了基于测量基波频率值的改进泰勒加权最小二乘法推导过程,并对该算法所涉及的窗函数、数据窗长度和泰勒多项式阶数进行分析选择。最后采用不同的信号模型和实际数据来检验算法的性能。仿真结果表明:提出的改进泰勒加权最小二乘法的测量精度满足要求。  相似文献   

8.
基于混合量测的电力系统状态估计混合算法   总被引:14,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   

9.
本文在介绍正交变换算法基本原理的基础上重点介绍了为提高计算速度而采取的一些技术措施,并针对量测方程Jacobian矩阵本身引起的病态问题提出了快速正交变换阻尼因子法,通过对国内外系统的计算,验证了本文所提算法的有效性。  相似文献   

10.
提出了一种基于有限相量测量单元(PMU)的广域后备保护算法。它采用最小二乘法得到一个区域内各节点的电压估计值,利用这些电压估计值计算出本区域内每条线路的电流估计值,获得各线路电流实际值与估计值的残差值,进行排序,将电流残差值最大的两条线路列为疑似故障线路。利用多组PMU的电压故障分量,计算出疑似故障线路的多组线路故障点位置。利用故障点位置位于[0,1]之间等特性,给出了线路故障的判据。在IEEE 14节点系统上的仿真实验结果表明,所提出的算法能够准确判断出故障线路,不受故障点位置、故障类型的影响。  相似文献   

11.
基于混合量测的电力系统线性动态状态估计算法   总被引:1,自引:1,他引:1  
针对当前电力系统中广域测量系统(WAMS)和数据采集与监控(SCADA)系统并存的现状,利用量测变换技术,将SCADA系统下支路功率量测和节点注入功率量测转换为等效的电流相量量测,并与WAMS组成混合量测系统,在此基础上提出了直角坐标系下的线性动态状态估计算法。该算法采用Holt两参数线性指数平滑技术,结合线性定常系统Kalman滤波原理,实现了系统状态的预测和估计。该算法具有常数雅可比矩阵,从而大大减少了动态状态估计的计算时间,保证了动态状态估计的计算精度。通过IEEE14节点系统的仿真结果,验证了该算法的有效性和优越性。  相似文献   

12.
基于最小二乘法的电力系统网络参数误差估计   总被引:1,自引:0,他引:1  
为满足电力系统实时动态观测的要求,需要精确估计电网络参数,基于电力系统的任何网络参数误差都会影响状态估计中的量测残差,通过对量测残差的分析提出了一个基于最小二乘的电网络参数误差估计方法.分两步完成电网络参数误差的估计:首先根据动态系统的量测方程,利用加权最小二乘法(weighted least squares method,以下简称WLS),同时引入网络节点虚拟量测量作为等式约束条件建立最优化模型,利用拉格朗日乘法提出量测残差的表达式,网络节点虚拟量测量的引入加强了算法的精确性和收敛速度;第二步首先利用递推最小二乘建立量测残差方程中偏差项的的迭代公式,电网络参数误差包含在量测残差方程的偏差项中,通过迭代得出一个无偏估计的初始状态量,最后求得电网络参数误差.IEEE9节点系统的仿真验证了算法的正确性和有效性.  相似文献   

13.
针对目前电力系统状态估计主要采用的扩展卡尔曼滤波(EKF)存在鲁棒性差,精确度被非线性程度制约大等缺点,提出一种电力系统的计算线性方法——求积分卡尔曼滤波(QKF)进行电力系统的状态估计,该算法从统计线性回归的角度,运用高斯-厄米特积分点,使得估计精确度大幅提高,并且引入精确度高,全网实时同步的同步相量测量单元(PMU)数据,成熟性好,技术成熟的SCADA数据进行混合量测。仿真结果表明,QKF法比EKF法具有更高的计算精确度,PMU数据的引入又进一步提高了电力系统状态估计的性能。基于混合量测的QKF法状态估计在正常状态和系统发生扰动情况下均有较好的估计性能,且估计精确度在系统加入混合量测的数据后明显高于单一SCADA系统。  相似文献   

14.
针对同步相量测量单元(PMU)能够直接测量母线电压相量的特点,分析了引入PMU测量值对电力系统状态估计的影响.首先修正等效电流量测变换算法,提出了极坐标系下的全雅可比矩阵算法和简化雅可比矩阵算法,分别从增加PMU节点电压量测方程、以PMU测量值作为迭代初值、修正等效电流量测计算公式以及修正雅可比矩阵四方面分析了引入PMU测量值对算法迭代次数和滤波效果的影响.理论分析和算例结果表明,PMU测量值在这四方面对算法的迭代次数和滤波效果均有影响,有些影响还与PMU的数量有关.  相似文献   

15.
鉴于海南电网实现了主网架全PMU覆盖,提出了一种基于全PMU量测的抗差状态估计算法。该算法以测点正常率最大为目标,兼顾功率、电压相量和电流相量量测,采用现代内点法实现系统非线性模型的高效求解。由于充分利用所有PMU量测数据,该算法可有效排除不良数据的影响。算例表明,所提算法显著地提升了状态估计的收敛率、合格率和计算频率。  相似文献   

16.
微型相量测量单元(micro-phasor measurement unit, μPMU)为配电自动化的进一步升级提供了良好的量测基础,但现阶段电网中μPMU数量有限,难以满足传统配电网故障定位的需求。针对该问题,结合电网中μPMU与智能电表等量测设备,并基于虚拟节点的多重状态估计方法,提出了一种基于混合量测状态估计的故障定位方法。首先,通过等效变换将μPMU和智能电表的测量信息输入到故障状态估计器当中。然后,利用μPMU将网络划分为不同的区域。根据状态估计结果计算故障电流,缩小故障搜索区域以减少计算复杂度。为了识别区域内的故障位置,通过设置附加虚拟故障节点形成多种特定的故障拓扑结构并执行多重状态估计,计算出用于识别故障位置的加权测量残差指标,以确定故障位置。最后,在实时仿真系统(real-time digital simulation, RTDS)中进行仿真测试,结果表明所提方法在不同故障场景下均能准确有效地定位故障,且对量测误差具有较好的鲁棒性。  相似文献   

17.
抗差最小二乘法状态估计   总被引:9,自引:3,他引:9       下载免费PDF全文
研究电力系统状态估计具有重要的理论价值和实际意义 ,在现代调度控制中心 ,状态估计是实现EMS/DMS的许多功能 :调度员潮流、事故预想分析和调度员模拟培训等的基础。在实际运行的电网自动化系统中 ,要想实时得到正确的网络状态估计结果是很困难的 ,因为在进行状态估计的过程中 ,必须考虑多个坏数据和多个拓扑错误同时存在的情况。抗差估计理论主要研究抗拒少量粗差 (泛指离群的误差 )对估值的影响。拓扑错误和坏数据可以分别看作带有粗差的网络参数和量测数据 ,因此可以将抗差最小二乘法用于存在拓扑错误和坏数据时的状态估计。算例结果表明 ,抗差最小二乘法具有良好的抗粗差能力和收敛可靠性 ,收敛速度快 ,并能够将抗粗差和状态估计在计算过程中一次完成 ,不需要象普通最小二乘法一样进行多次的状态估计计算。  相似文献   

18.
研究电力系统状态估计具有重要的理论价值和实际意义,在现代调度控制中心,状态估计是实现EMS/DMS的许多功能:调度员潮流、事故预想分析和调度员模拟培训等的基础.在实际运行的电网自动化系统中,要想实时得到正确的网络状态估计结果是很困难的,因为在进行状态估计的过程中,必须考虑多个坏数据和多个拓扑错误同时存在的情况.抗差估计理论主要研究抗拒少量粗差(泛指离群的误差)对估值的影响.拓扑错误和坏数据可以分别看作带有粗差的网络参数和量测数据,因此可以将抗差最小二乘法用于存在拓扑错误和坏数据时的状态估计.算例结果表明,抗差最小二乘法具有良好的抗粗差能力和收敛可靠性,收敛速度快,并能够将抗粗差和状态估计在计算过程中一次完成,不需要象普通最小二乘法一样进行多次的状态估计计算.  相似文献   

19.
PMU在多区域互联系统状态估计中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用PMU和SCADA (数据采集与监控系统)组成混合量测,提出一种基于PMU量测多区域互联系统状态估计方法.从通过对角块加边模型(BBDF)的方法对大规模系统进行分区出发,在各区域内部单独进行状态估计的基础上,推导通过区域间数据交换得到修正的各区域外网戴维南等值,进而利用边界条件构造基于边界节点状态量的状态迭代模型,并通过不断修正各子系统相应的外界节点状态得到整个系统状态估计结果,通过6机25节点系统的仿真结果,验证了算法的有效性及优越性.  相似文献   

20.
混合量测状态估计相角参考点坏数据问题的处理方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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,一旦其相角参考点上的PMU电压相角量测为坏数据,将影响其余所有相角量测引入,污染有功量的总体计算,严重影响计算精度。文中在建立混合量测状态估计计算模型的基础上,提出一种解决相角参考点坏数据问题的处理方法,改变传统状态估计将相角参考点状态量值固定且不参与迭代求解的做法,形成雅可比矩阵时增加相角参考点状态量对应列和PMU量测对应行,将相角参考点状态量同其他节点一样参与迭代求解,当相角参考点上的PMU电压相角量测为坏数据时同样能够被检测和辨识,彻底消除其对计算结果的不利影响。最后,结合电网实例验证了该方法的有效性。  相似文献   

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