快速解耦状态估计算法研究

提出了一种非线性的快速解耦状态估计新算法 ,该算法既保留了量测方程的非线性 ,同时又利用了改进的Givens正交变换法 ,通过 1 8节点实例计算表明该算法大大减少了计算量 ,提高了计算速度 ,是可行的。

改进的基于复数域标幺化的快速解耦状态估计算法

当前基于复数域标幺化的配电网快速解耦状态估计算法仍存在部分支路阻抗比绝对值较大影响算法收敛性能的问题。针对该问题,提出了改进的基于复数域标幺化的快速解耦状态估计算法。在电压和功率的基准值中引入相角进行复数域标幺化,并对标幺化后阻抗比绝对值较大的支路进行串联补偿。该串联补偿方法通过给予待补偿支路1个附加电抗以减小支路阻抗比,同时串联1条虚拟支路以消除附加电抗对支路参数的影响,而最优补偿电抗的取值由各支路阻抗比绝对值的均值决定。分别在IEEE 33节点的对称配电系统和IEEE 13、123节点的不对称配电系统中对改进的基于复数域标幺化的快速解耦状态估计算法进行测试与分析。

基于快速解耦算法的地区电网状态估计研究

近年来,随着智能电网的快速发展,大量微网和新能源电源并入地区电网,调度自动化系统中的核心模块—电力系统状态估计因数据量急剧扩大,计算速度缓慢的问题日益凸显。文中提出了一种适用于地区电网的快速解耦状态估计算法,目的在于解决状态估计计算效率低下的问题。该算法基于地区电网调度分区分层运行的特点和管理架构,引入同步相量量测的发展成果,在下层(县调层)采用快速解耦状态估计算法,在上层(地调层)满足线性状态估计条件。相比之前算法,新算法在上、下两层都具有更快的计算速度,整体效率有较大提高。通过用IEEE 118节点仿真系统对新算法进行的测试,结果验证了新算法在计算速度上的优越性能。

一种新的快速解耦配电网状态估计方法

本文提出了一种新的快速解耦配电网状态估计算法。算法采用加权最小二乘估计模型。在等效电流法的基础上引入旋转操作从而使雅可比矩阵和信息矩阵解耦。因为雅可比矩阵完全解耦 ,所以信息矩阵的解耦是严格的。

基于改进IGGⅢ和快速分解法的电力系统状态估计算法

快速分解算法具有很好的收敛特性,既能处理支路上的量测量,又能处理节点注入型量测量,计算速度快而又节省内存,是工程上一种公认的状态估计的优良实用算法,但它无法处理实际运行的电网自动化系统中存在的少量粗差,从而使状态估计的结果严重偏离真值。通过分析比较几种典型的抗差估计方法,将基于IGGIII法的抗差估计方法与快速分解算法相结合,用于抗拒少量粗差对估计值的影响。由于考虑到在粗差较大时,利用具有淘汰区的IGGIII进行抗差估计可能会出现秩亏,信息矩阵出现奇异现象,系统不可观,导致状态估计不能进行,故该文对IGGIII法中的常数选取进行改进。算例结果表明,该改进算法具有良好的抗粗差能力和可靠的收敛性,收敛速度快,并能够将抗粗差和状态估计在计算过程中能同时顺利完成,不需要进行多次状态估计计算。

计及PMU量测信息的状态估计快速解耦新方法

状态估计是电力系统在线分析、运行与控制的基础。随着同步相量测量技术的发展,在状态估计中引入同步相量测量信息也势在必行。但是引入PMU量测信息后,状态估计修正方程的维数大大增加,有可能影响状态估计收敛的速度。因此,本文在引入PMU量测信息的状态估计方法的基础上,实现了快速解耦算法以提高计算速度。仿真计算表明:该方法在计算速度上有明显改善。

一种基于量测变换的快速解耦状态估计方法

提出了一种基于支路功率量测变换的快速解耦状态估计和不良数据辨识方法 ,不但保留了传统快速解耦状态估计的优点 ,而且可以很好地处理大 R/X比值和存在单个或多个不良数据等问题 .算例表明方法快速有效 .

含电压源换流器的交直流混联电网状态估计快速解耦法

多端柔性直流输电技术的发展迫切需要改进和完善现有的状态估计算法以支撑调度系统应用。根据含多端柔性直流的交直流混联系统状态估计模型的结构特点,提出了一种含电压源换流器的交直流电网快速解耦状态估计算法。在传统交流状态估计模型上扩展了柔性直流电网模型,并根据交直流系统的稳态物理特性按有功、无功类对交直流量测和状态量进行分类,在保留系统耦合关系的基础上忽略雅可比矩阵中的某些次要因素,通过正常工况下的矩阵元素常数化,从而实现交直流系统的快速解耦估计计算。通过含3端柔性直流系统的IEEE 14和IEEE 118节点交直流系统算例仿真,验证了算法的有效性和实用性。

基于P-Q解耦变换的智能电网状态估计算法

针对传统的电力系统状态估计算法存在计算精度低,运算时间成本高的问题,提出了一种基于P-Q解耦变换的电力系统状态估计算法.该算法将支路功率量测、负荷量测与电压电流幅值量测进行解耦.保留解耦后的非线性迭代表达式,得到变换后的功率表达式,并完成状态估计的优化计算. IEEE标准节点系统的测试计算结果表明,所提出的算法能够适用于不同网络拓扑结构的研究,并可以满足计算精度和计算时间的要求.

基于系统分割的保留非线性快速P-Q分解状态估计法

提出了一种新的状态估计算法,既保留了量测方程非线性又利用了快速P-Q分解方法,因此数学模型精度高且保留了快速P-Q分解的优点,提高了状态估计的计算精度和速度。采用系统分割方法将大系统分割为多个小系统,分别对每个小系统进行状态估计,然后对各小系统的状态估计结果进行协调,得到整个系统具有同一参考节点的状态估计结果,这样可大大提高状态估计的计算速度,有利于进行大电网的状态估计。在18节点系统上进行的数字仿真实验验证了该方法的有效性。

一种保留非线性状态估计新算法

在快速解耦的前提下 ,提出了一种保留非线性的状态估计新算法 ,该算法在保留量测方程非线性的同时又利用了改进的Givens正交变换法 ,从而大大减少了计算量 ,提高了计算速度。

电力系统状态估计算法的缺陷探究

电力系统的常用状态估计方法有加权最小二乘法估计和快速分解状态估计等。由于受到函数局部单调性和凹凸性的影响,即使给出了离真实根很近的初值,随着每次的迭代,状态估计方法结果将离真实根越来越远。因此考虑到在对目标函数进行极值求解中可以舍弃牛顿迭代法,采用其他的(例如粒子群进化算法)最优化方法进行尝试。

计及PMU的分布式状态估计的研究

随着相量测量装置在电网中的推广应用,其量测己成为电力系统重要的数据源之一。将PMU支路电流量测转换为支路潮流量测,使电流相量量测在分布式状态估计中得到了有效的利用。在快速分解算法的基础上,结合搭接式分布并行算法,提出了一种基于相量测量单元(PMU)的分布式电力系统状态估计算法,即利用PMU量测进行子系统参考节点协调,并通过在子系统边界节点配置PMU,使相互之间完全解藕,实现各子系统的并行计算,加快了计算速度,提高了数值精度和稳定性。给出了IEEE 9节点的仿真结果,验证了该算法的有效性及优越性。

快速次优固定区间Wiener平滑器算法

为了克服带相关噪声控制系统的最优固定区间Kalman平滑算法要求较大计算负担的缺点,应用Kalman滤波方法,基于CARMA新息模型,由稳态最优Kalman平滑器导出了带相关噪声控制系统的最优固定区间Wiener递推状态平滑器,它带有系数阵指数衰减到零的高阶多项式矩阵.用截断系数矩阵近似为零的项的方法提出了相应的快速次优固定区间Wiener平滑算法.它显著地减少了计算负担,便于实时应用,还给出了截断误差公式和选择截断指标的公式.仿真例子说明了快速平滑算法的有效性.

基于大气散射模型的无人机航拍图像快速去雾算法

提出一种基于大气散射模型的无人机航拍图像快速去雾算法。构建大气散射模型。通过对大气散射状态的估计,利用可迭代运行的多向自相关增强方法,再根据无人机航拍目标图像的局部灰度分布特征,设计滤波模板。用滤波增强图像效果后,弱化明亮区域实现无人机航拍图像去雾效果。实验结果表明:该算法的图像弱化效果好,可完整体现景观全局细节,经双边滤波处理后的图像亮度高、色彩丰富、信息量大,可抑制图像噪声、提升清晰度,保障图像质量。

中压直流输电直流区域配电综合电力系统静态状态估计方法研究

采用中压直流输电和直流区域配电的电网结构形式,可大幅度提高舰船综合电力系统的功率密度。由于网络结构和设备控制策略的差异,传统陆用电力系统的状态估计方法无法直接应用于舰船综合电力系统。该文建立了综合电力系统静态状态估计的模型,给出了全系统状态估计方法,根据系统的实时性需求研究了分系统快速估计方法,对分系统间不同的接口量选取方式进行了分析,进一步通过对直流区域配电系统进行PQ分解,实现了快速状态估计,以提高算法的实用性。最后通过仿真验证了所提算法的有效性。

计及PMU的二次状态估计模型的研究

随着相量测量装置(PMU)在电网中的推广应用,其量测结果己成为电力系统重要的数据源之一。将PMU支路电流量测转换为支路潮流量测,使电流相量量测在状态估计中得到了有效的利用。二次估计模型首先把PMU节点的状态量测值作为估计值,PMU支路量测通过变换参与到非线性估计,收敛后再利用非线性估计结果和PMU量测进行线性估计。该模型在充分利用PMU量测特性,保持较高的估计精度的同时,也提高了方程数值稳定性和收敛速度。在快速分解算法的基础上,通过IEEE9和IEEE30节点系统仿真验证本文模型的有效性。

基于面向对象技术的配电网状态估计的实现

按照面向对象的思想实现了基于支路分层的配电网络拓扑分析 ,进而根据基于支路功率的配电状态估计算法的原理 ,实现了配电网状态估计。在实现的过程中 ,基于面向对象技术设计了拓扑类、层类、支路类等 ,并以此为基础实现了拓扑和算法。经IEEE34节点系统测试 ,算法软件可靠快速实用。

基于最小二乘法的电力系统状态估计算法研究

针对现行电力系统状态估计算法中存在的各种发展潮流,重点剖析了被广泛应用的基于最小二乘法的状态估计的基本原理和改进后的几种状态估计方法,阐明了各算法的应用优势和存在的不足。对于存在不良信息系统进一步提高算法的精度和估算速度的发展方向提出了新的思想。