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题名基于PMU的降阶二次状态估计算法研究
被引量:2
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作者
蒋建东
杜耀恒
燕跃豪
鲍薇
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机构
郑州大学电气工程学院
国家电网郑州供电公司
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出处
《郑州大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2017年第2期50-54,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51507155)
中国博士后科学基金资助项目(2013M541990)
+1 种基金
河南省基础与前沿技术研究计划资助项目(152300410046)
河南省教育厅科学技术研究重点资助项目(14A470002)
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文摘
针对当前电力系统中同步相量测量单元(PMU)测量点少、无法直接进行状态估计的问题,提出一种新的状态估计算法.考虑到PMU系统量测精度比SCADA系统高,为了扩大高精度量测信息对状态估计结果的影响,算法将状态变量分成PMU可观测变量和PMU不可观测变量,并分别进行状态估计.对于PMU可观测变量,利用PMU量测量进行线性状态估计;对于PMU不可观测变量,利用线性状态估计的结果结合SCADA量测量进行降阶的快速分解状态估计.这种解耦的算法相对于传统混合状态估计算法计算更加简洁,并且有较高的数值稳定性.最后,利用多个IEEE标准测试系统对算法进行验证,通过与基本加权最小二乘法和快速分解算法对比,证明该算法在数值稳定性和精度上有很大优势.
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关键词
电力系统
状态估计
同步相量测量单元
降阶算法
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Keywords
power systems
state estimatlon
PMU
reduced-order method
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分类号
TM744
[电气工程—电力系统及自动化]
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