计及负荷静态特性的电力系统静态状态估计算法

在常规状态估计模型的基础上,提出了考虑负荷节点静态电压特性的电力系统静态状态估计算法。该算法利用负荷幂函数模型或多项式模型,将负荷有功、无功功率等效为以节点电压幅值为变量的方程组,构建新的零注入功率量测,利用加权最小二乘法进行状态估计,在迭代计算中修正传统的雅克比矩阵以及不平衡偏差量。4节点、IEEE-39节点系统以及实际地区电网算例的仿真结果表明,该算法提高了状态估计量精度,具有较好的实用性。

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。

基于平方根UPF的电力系统鲁棒预测状态估计

针对辅助预测状态估计器在迭代计算中会出现状态预测误差协方差矩阵不正定,导致估计精度差甚至发散的问题,提出了基于平方根UPF的电力系统鲁棒辅助预测状态估计。该方法采用两种数学方法:矩阵Cholesky分解因子更新和矩阵QR分解,引入平方根技术动态更新状态预测误差协方差矩阵以保持状态预测误差协方差矩阵的正定性。运用MATLAB进行仿真模拟测试,结果表明:IEEE 30节点系统非高斯噪声测试中,平方根UPF电压相角的均方根误差平均值为UPF相应测试值的0.09%,平方根UPF电压幅值的均方根误差平均值为UPF相应测试值的0.14%;IEEE 57节点系统非高斯噪声测试中,平方根UPF电压相角的均方根误差平均值为UPF相应测试值的0.67%,平方根UPF电压幅值的均方根误差平均值为UPF相应测试值的0.57%。所提出的平方根UPF对解决辅助预测状态估计中状态预测误差协方差矩阵不正定的问题具有很好的效果,具有更高估计精度和鲁棒性。

计及频率响应时空相关性的新能源电力系统惯量估计方法

高比例新能源电力系统惯性水平低、不确定性强,系统惯性水平与频率动态响应过程密切相关。系统内各节点之间的频率响应过程在时空上具有相关性,动态量化节点间频率的时空相关性是实时估计新型电力系统惯量的技术手段。首先,给出了面向同步机组和新能源发电机组惯量的计算方法;其次,利用Granger因果检验算法,动态分析系统内不同节点之间频率的相关性,构建随时间变化的系统频率时空因果相关集合;此外,基于系统内各节点频率响应过程的摇摆方程,建立系统惯性常数-频率状态空间模型;然后,基于无迹卡尔曼滤波器和固定滞后平滑器,提出高比例新能源电力系统惯量估计方法;最后,在改进的IEEE 39节点系统中验证了所提方法的有效性和适用性。结果表明,所提方法可以在不同新能源渗透率和频率扰动场景下保证惯量估计效果的一致性,具有工程应用潜力。

基于自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波的电力系统动态状态估计研究

针对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法在电力系统状态估计时存在鲁棒性差,精度被非线性系统的非线性程度制约大等缺点,提出一种自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波(adaptive interpolation strong tracking extended Kalman filter,AISTEKF)算法,用于电力系统的动态状态估计。新算法利用自适应插值在两个连续采样点之间增加伪量测值,减小了EKF的线性化误差,有效提高了算法估计的精度;此外,该方法在EKF算法基础上引入强跟踪理论,增强了算法估计的鲁棒性。为验证所提出方法的有效性,分别运用EKF算法、自适应插值扩展卡尔曼滤波(adaptive interpolation extended Kalman filter,AIEKF)算法和AISTEKF算法对IEEE-5节点系统和IEEE-30节点系统进行动态状态估计。实验结果表明,与EKF和AIEKF算法相比,无论在高斯噪声环境下还是3种有偏噪声环境下,AISTEKF算法的电压幅值估计精度和电压相角估计精度都有显著性提高。所提出的新算法是一种鲁棒性好且估计精度高的电力系统状态估计方法。

电力系统状态估计并行加速研究

随着电力系统输配一体化发展,计算耗时急剧增加。根据中央处理器逻辑处理能力强,图形处理器浮点运算能力强的特点,对于状态估计算法中浮点计算最密集的线性方程组求解部分,采用图形处理器并行处理,提高求解速度。将Matpower 6.0潮流算例混合噪声作为状态估计量测,通过不同规模节点算例验证图形处理器的加速效果,体现图形处理器在状态估计问题求解方面的性能优势。

天津地区电力系统的静态状态估计软件及其应用

本文着重介绍天津地区电网静态状态估计软件的主要功能及组成部分,阐述该软件的工作原理及其特点,最后分析了该软件在天津地区电力系统的实际应用情况和效果。

基于混合量测的电力系统状态估计混合算法

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。

基于相量量测的电力系统线性状态估计

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。

电力系统状态估计问题的研究现状和展望

状态估计是现代EMS的重要组成部分，文中从状态估计的准则、加权最小二乘估计器、坏数据的处理、外部网络和可观测性分析及其它问题等方面综合论述状态估计问题的研究现状，对值得研究的问题进行展望。

以合格率最大为目标的电力系统状态估计新方法

以合格率最大为目标,考虑潮流约束和运行中上下界约束,提出一种电力系统状态估计方法。该方法可用现代内点法求解,收敛性好。与以往方法相比,文中方法得到的状态估计结果合格率高;估计结果有较强的抗差性;所求的解为潮流解,满足各种物理约束,更加接近实际;计算中无需做坏数据检验、可观性校验,无需主观设定测点权重,大幅减少了调试和维护工作量。IEEE39节点系统、IEEE118节点系统和某实际输电网等试验系统的测试结果验证了该方法的优越性。

基于权函数的电力系统状态估计算法

提出基于权函数的电力系统状态估计算法，该方法较好地综合了加权最小二乘法（ＷＬＳ）和加权最小绝对值（ＷＬＡＶ）两种估计方法的优点，仅需对应用广泛的ＷＬＳ软件作很少的修改即可实现该算法。在求解迭代过程中，以残差变化量作为加速因子，修正权函数，减少了迭代次数，加快了算法的计算速度。用ＩＥＥＥ３０和ＩＥＥＥ１１８节点系统验证了此方法的优越性。

指数型目标函数电力系统抗差状态估计

电力系统状态估计是能量管理系统的核心基础模块,然而当量测系统中存在不良杠杆量测或多个强相关的不良数据时,传统的含不良数据辨识程序的最小二乘估计不能很好地排除不良数据对状态估计的影响。提出一种指数型目标函数电力系统抗差状态估计模型,该估计模型能够在状态估计过程中自动排除不良数据影响,无需不良数据辨识环节。可证明该模型等价于最小化Renyi二次熵定义下的信息损失。介绍该估计模型的理论基础,分析其数学特性。并结合一个简单的电力系统状态估计问题,研究该估计模型的局部最优点问题及其解决方法。

基于广义岭估计的电力系统谐波状态估计

基于广域测量系统提供的网络部分节点的谐波同步测量数据和网络导纳矩阵建立谐波状态估计模型,通过对模型的求解得出整个网络的谐波状态。对于待求解的数学模型,由于网络中某些元件参数可能导致求解方程病态问题的出现,应用最小二乘估计所得结果存在较大误差,提出应用广义岭估计进行求解。仿真算例结果表明,在系数矩阵病态时,应用广义岭估计进行谐波状态估计的结果较最小二乘法有更高的准确度。

基于粒子群进化算法的电力系统状态估计研究

加权最小二乘法是状态估计的常用方法,但在实际应用中经常会遇到算法发散的问题。为了解决这个问题,提出将改进的粒子群进化算法应用到状态估计当中,使加权最小二乘法的收敛性得到了很好的改善。结合IEEE5节点系统,给出了粒子群进化状态估计计算的三点注意事项。经试验得出,对量测点数为16的系统而言,计算时间在50s左右,量测点数为30的系统的计算时间在3min左右,量测点数为80的系统,其计算时间在15min左右。这种算法可以应用在离线状态估计上。

计及统一潮流控制器的电力系统状态估计

应用灵活交流输电系统(FACTS)技术可对电力系统潮流进行灵活控制,从而充分发挥现有电力系统的潜力,其中统一潮流控制器(UPFC)是FACTS的重要组件之一。基于传统状态估计模型,通过利用UPFC的功率注入模型,将它对于状态估计的作用转移到所在线路的量测节点上,提出了计及UPFC的状态估计模型。该方法可以完整计及UPFC对电力系统的影响,同时能有效利用原有的状态估计算法程序。算例表明所提出的模型有效、可行,具有一定的实用价值。

指数型目标函数电力系统抗差状态估计的解法与性能分析

针对一个指数型目标函数电力系统抗差状态估计模型,给出一种有效的求解方法。由于指数型目标函数电力系统抗差状态估计模型的目标函数连续可微,因此可通过与加权最小二乘估计类似的牛顿法方便地进行求解,与现有状态估计程序之间具有很好的兼容性。理论分析表明新的抗差估计模型具有很强的排除不良杠杆量测的性能,并通过与加权最小二乘估计和广义M估计的数值算例比较,进行了验证。基于IEEE标准系统和2个实际省级电网的计算分析,将本文方法与现场广泛应用的含不良数据辨识环节的加权最小二乘估计程序进行比较,结果表明所提方法的抗差能力具有明显的优势。

含新能源电力系统状态估计研究现状和展望

随着新能源的并网,需要考虑新类型电源的特性对电力系统状态估计器进行进一步研究。综述了系统拓扑结构处理、系统可观测性方法;对新能源并网模型进行了详细分类和概述;按照新能源并网方式对含新能源电力系统状态估计方法进行分类和详细分析;在对传统不良数据检测和辨识研究现状进行总结的基础上,分析了新能源并网后不良数据检测与辨识所面临的困难,同时给出了可能的解决方法。最后对新能源并网建模、含新能源电力系统状态估计算法、含新能源不良数据检测与辨识中值得研究的方向进行了展望。

基于主成分分析和最小二乘支持向量机的电力系统状态估计

电力系统状态估计在能量管理系统中起着非常重要的作用,作者提出了基于主成分分析和最小二乘支持向量机的状态估计方法。首先对由量测量组成的初始样本进行主成分分析,对初始样本进行数据压缩和特征提取,消除数据间的相关性,提取出包含初始样本足够信息的主成分,然后将提取出的主成分作为最小二乘支持向量机的输入,降低了样本空间的维数。算例结果表明了所提出方法能有效地提高电力系统状态估计的精度。

基于潮流定解条件的电力系统状态估计可观测性分析

提出了一种新的形成电力系统状态估计可观测岛的拓扑分析方法。该方法利用内网等值的思想隐去支路量测岛内部节点,将仅由边界节点和它们之间的岛际互连支路构成的若干待并网作为分析对象,总结了关于度1、度2节点的特殊合并规则。当量测岛互联成网状时,提出了利用潮流定解条件判定量测岛是否可合并的简单规则。文中对所提规则进行了验证并对所提方法的有效性进行了讨论。