基于相量测量单元优化配置的配电网谐波状态估计研究

随着大量电力电子设备的接入,配电网谐波问题愈发严重。谐波状态估计的准确性直接影响到后续的谐波治理效果。相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)可以实时测量节点电压与支路电流,可借助其实现谐波状态估计。然而目前PMU价格较高,如何进行合理的优化配置保证全网谐波状态可观,同时提高谐波状态估计的准确性,是亟待解决的问题。首先构建以PMU经济配置和谐波状态估计精度最高为目标的PMU优化配置模型,并提出一种改进二进制粒子群-遗传混合算法用于求解。随后在实时仿真器中搭建IEEE14节点模型,选用均值插补法以及Vondrak滤波法进行数据处理并分析了优化所得多种PMU配置场景对谐波状态估计的影响。结果表明:所提算法从减少投资成本及降低谐波状态估计误差角度考虑,能够给出合理的PMU配置方案,有助于支撑工程决策。

基于改进鲸鱼优化算法的同步相量测量单元多目标优化配置

针对因配电网节点数目多但投资成本少造成的同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)供需不平衡问题,建立了考虑PMU配置个数、状态估计误差的PMU多目标优化配置模型,优化问题的目标是最小化所需的PMU个数和最小化状态估计误差。并提出一种改进鲸鱼优化算法来求解模型。首先引入非支配排序和拥挤度计算来选择并排序Pareto非支配解,保证算法求解全局最优值的能力,其次引入Levy飞行策略对鲸鱼优化算法的螺旋更新位置进行变异扰动,使算法不易陷入局部最优。最后,采用优化配置模型对IEEE 33标准节点系统进行仿真计算。结果表明,与遗传算法和粒子群算法相比,采用改进鲸鱼优化算法求解PMU多目标优化配置模型具有更高的可行性和有效性。

船舶电力系统相量测量单元多目标优化配置问题

为实现船舶电力系统潮流方程直接可解,同时保证相量测量单元(PMU)配置数目最少和N-1电压相量可解冗余度最高,提出了船舶电力系统PMU多目标优化配置方法。首先根据船舶电力系统不同工况下潮流方程的特点,分析得到PMU配置方案是否满足不同工况下潮流方程直接可解的判断方法;在此基础上,着重考虑最大运行工况下PMU配置数目最少和N-1电压相量可解冗余度最高的要求,建立了PMU多目标优化配置模型,并采用量子遗传优化算法对模型进行求解。以24节点典型船舶电力系统为例对所提方法进行了说明和验证,结果表明,该方法可实现全局多目标寻优,从而找到准确而完整的Pareto最优前沿。得到的PMU优化配置方案可为船舶电力系统配置PMU提供参考。

基于并行差分进化算法的相量测量单元优化配置

提出了一种基于全局可观测并行差分进化(PDE)的相量测量单元(PMU)优化配置方法。对于不考虑零注入条件的全局可观测PMU优化配置和考虑零注入条件的全局可观测PMU优化配置2种情况,在3个不同规模的IEEE算例上将PDE算法与传统差分进化(DE)算法进行比较。结果表明:随着系统规模的提升,PDE算法能获得比DE算法更优质的解。

电力系统状态估计中相量测量单元的优化配置

利用相量测量单元(PMU)量测的状态估计模型,在等效电流量测变换的状态估计模型的基础上,给出了基于粒子群优化算法(PSO)的PMU配置。经算例验证,尽管在PMU测点数较少时,PSO与遗传算法(GA)的优化结果相同,但随着PMU测点数的增多,PSO优于GA,具有实用价值。

基于适应型Petri网的电力系统相量测量单元配置优化方法

提出一种新的相量测量单元(PMU)配置优化算法,在关联节点可测的基础上,引入PMU优选约束,建立以可测关联节点与假设安装的适配指标为目标函数的网络覆盖模型。采用适应型Petri网分析方法,先将复杂网络分解为若干基本分析单元,从而缩小了分析规模;然后引入标识算子,将复杂矩阵运算转化为逻辑运算,简化推理过程;同时,通过更新变迁点火序列进行PMU地点选择,并引入变迁时间标签使计算过程得以简化,提高了计算效率。最后通过算例仿真,验证该方法计算准确,过程简便。

面向高精度状态感知的配电系统微型同步相量测量单元优化配置

可再生能源、电动汽车等大量无序接入使得配电系统运行在越来越复杂和不确定的工况中,迫切需要高精度实时状态感知以实现弹性提升,然而现有的配电量测系统远不能满足新一代配电系统对网络状态进行实时感知的要求。为此,提出了一种面向高精度状态感知的配电系统微型同步相量测量单元(micro-phasor measurement units,μPMU)优化配置方法。首先,在高级量测体系(advancedmeasurement infrastructure,AMI)满足网络可观测的基础上,以状态估计均方误差最小为目标,以任意一致的系统运行状态作为参数代入状态估计误差协方差矩阵,建立了μPMU优化配置模型;其次,通过对增益矩阵进行Cholesky分解,将目标函数采用决策变量显式表达出来,从而可采用成熟的商业求解器快速获得高质量的可行解;最后,采用IEEE33节点和69节点配电系统进行测试,验证了所提方法的有效性。

基于模拟退火混合遗传算法的电力系统相量测量装置优化配置

针对确定配置同步相量测量单元(phasor measurement units,PMU)的最小数和最佳位置以达到最大网络结构可观测性的PMU最优配置问题,提出了模拟退火遗传算法。该算法对常规遗传算法会出现早熟现象、局部寻优能力较差等缺点,在遗传算法中融入模拟退火算法算子,实现了模拟退火的良好局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力的结合。将该算法应用于优化PMU安装地点选择,实现了安装点最少,而整个系统可观的目标。IEEE14节点系统和新英格兰39节点算例系统对所提方法进行了验证。

一种管理友好型配电网相量量测单元优化配置模型

随着智能电网的发展,大量分布式电源的接入对配电网的监测提出了更高的要求。使用整数线性规划对电力系统可观测性进行建模,提出了一种管理友好型相量量测单元优化配置模型。该模型的线性特性保证了解的全局最优性,针对变电站、电厂的相量量测单元配置方案使得优化结果更易于实际工程实现。对IEEE标准系统及实际配电网的仿真结果验证了该模型的有效性与实用性,与其他文献结果的对比体现了该模型的优越性。

广域测量系统可观性概率评估及其在PMU优化配置中的应用

针对从可靠性的角度准确快速评估广域测量系统(WAMS)的可观性问题,提出一种基于节点概率可观性的WAMS可观性评估方法。分析了影响节点可观性的因素,并提出虚拟同步相量测量单元(PMU)节点的处理方法有效计及零注入节点对可观性的影响。计及PMU及线路的可用率,计算节点失去可观性的概率。从节点概率可观性的角度评估WAMS的可观性,并分析了其在PMU优化配置中的两种典型应用:一是多组解的优化选取;二是满足WAMS可观性后进一步配置PMU提高系统的可靠性。IEEE 14节点系统及IEEE 57节点系统的仿真结果表明:所提的节点及WAMS可观性评估方法有效、可行,较现有方法具有计算准确、计算量小的优势;在PMU优化配置中应用所提的WAMS可观性评估方法,能够进一步提高WAMS可观的可靠性。

计及节点故障率的微电网μPMU多目标优化配置策略

微电网动态行为相较传统电网更为复杂,亟须解决其故障检测和定位问题。针对微电网系统中微型同步相量测量单元(μPMU)的优化配置问题进行研究,提出了计及成本、节点故障率和冗余度的μPMU多目标优化配置策略。以μPMU装设成本最低、节点故障率总和最高、可观冗余度最高为多目标函数,在考虑零注入节点的基础上,根据系统正常状态和任意线路故障下的约束条件,建立了多目标优化配置模型。采用差分进化算子对非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行改进,并用改进后的算法对模型进行求解,选择出最优折中解。基于改进的IEEE 30节点微电网系统进行仿真分析,仿真结果表明,计及节点故障率的多目标优化配置策略是可行的。所提策略能够有效地对微电网系统进行全网可视化监测,并兼顾经济性和准确性。

N-1条件下不失去可观测性的PMU优化配置方法

针对N?1故障会导致广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)丧失对系统的观测能力,提出一种保证N?1条件下与关键线路相连的节点不失去可观测性的最优相量测量单元(phasor measure ment unit,PMU)配置方法。该方法首先结合复杂网络理论模型和N?1故障模型辨识出系统中脆弱线路,并定义与脆弱线路相连的母线不可观测的系统鲁棒性损失模型;然后利用模拟退火法求出系统正常情况下母线全部可观测所需的PMU数目。以此为基础,逐步增加PMU数目,建立起系统鲁棒性损失和经济性之间的关系,其可视化结果为规划人员提供了有力的决策和支持。以IEEE30节点系统为例对文中方法进行测试,实验结果表明该方法的有效性和实用性。

动态状态估计中PMU配置的离散粒子群优化算法

以提高动态状态估计精度为目标,采用离散粒子群优化(discreteparticleswarmoptimization,DPSO)算法对同步相量测量单元(phsormeasurementunit,PMU)的配置点进行优化。该方法克服了传统解析优化方法难以适应不连续目标函数和不连通约束域等情况的缺点,同时,在配置有限PMU的情况下使PMU量测量发挥最大效益。最后对基于扩展Kalman滤波算法的动态状态估计模型进行仿真,证明了经DPSO优化后的配置与随机配置相比最大可能地利用了PMU的高精度量测信息,充分发挥了PMU量测的优点,大大提高了动态状态估计的精度。

基于改进的遗传–模拟退火算法和误差度分析原理的PMU多目标优化配置

为了进一步优化同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)配置的合理性和效率,提出了一种新的误差度分析原理,并使用改进的遗传–模拟退火算法对多个IEEE标准测试系统进行了优化配置。该原理同时考虑了测量冗余度和状态估计的精度,并且避免引入雅可比矩阵,还具备可观测性分析的功能。研究结果表明:该算法不仅可以找到满足全网可观测性的所有PMU数目的配置解,而且进一步提升了全网的测量精度,从而证明了其有效性和优越性。

电力系统PMU优化配置方法综述

同步相量测量单元(PMU)以全球定位系统(GPS)提供的精确时间为基准,可对电力系统进行实时数据采集,实现各个节点的同步测量。由于经济和技术等方面的原因,每个节点都配置PMU还不能成为现实。介绍了PMU的结构及应用现状,分别从系统可观测性、状态估计、系统同调性和潮流方程直接可解的角度综述了PMU的优化配置方法,并对四种优化配置方法的优缺点进行了总结,从实用的角度对比和分析了四种方法的优劣。

基于田口法考虑N-1情况的PMU优化配置方法

传统的同步相量测量单元(PMU)配置方法在N-1情况下会丧失对系统的观测能力,而完全考虑N-1情况的配置方法虽然能克服在N-1情况下系统不可观测的缺点,但需要配置的PMU数目较多,经济性差。文中针对以上2种方法的缺点,将田口鲁棒设计法应用到PMU优化配置问题中,提出一种最优成本—绩效比的PMU设计方案。通过基于复杂网络理论的互补性脆弱度指标集求出综合脆弱度指标来辨识重要线路,然后在方案设计过程中重点考虑对重要线路观测并充分考虑了方案对N-1噪声的鲁棒性。在设计实现时通过田口法品质特性指标和信噪比指标分别标示PMU配置方案的N-1观测能力和鲁棒性,最后采用两阶段最佳化程序对PMU配置方案进行设计得出最终方案。算例仿真表明,该方法设计的方案有效且实用。

关于电力系统远程监控优化配置设计

电力系统要实现远程监控,需通过远动信息传输系统将现场数据传回监控中心,进行分析、处理,其难点在于电力网络数据的获取。当前采用的绝大部分终端测量设备都是PMU,它能提供电压、电流相量。但此前的大部分研究工作,均假设PMU有足够的可观测通道数,可以测量节点电压相量和所有与该节点相连的支路电流相量。这种假设与实际的PUM器件有较大的差异,其结论也存在较大的误差。为此提出了一种考虑PMU可观测通道数限制的优化配置方法,使用了线性整数规划方法对电力系统进行建模。最后使用优化软件LINGO在几个标准测试系统中对配置方法进行仿真。仿真结果表明,PMU配置方法易于实现,可以快速的计算出PMU的配置节点。算法有很好的鲁棒性,可为PMU产品制造商或采购商提供重要的参考。

兼顾元件权重和发电机同调性的山东电网PMU布点方法

在稳定计算的基础上,对于相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)最优配置问题,进行了可观性权重设置和机组同调性分析。首先把逐点法与穷举法结合到一起形成了一种新的静态可观性改进算法,并引入了元件权重的概念来区分对不同设备可观性要求的程度;然后考虑了发电机同调性的影响,以可观性布点为基础,形成了动态可观性的布点;最后根据山东电网2006年夏季大方式的稳定计算结果,结合可观性和发电机同调性,提出了一种分阶段实施的有效PMU布点方法。

考虑量测冗余度的多阶段PMU优化配置

针对电力系统网架难以一次性全部安装所需的相量测量单元PMU的问题,提出考虑量测冗余度的多阶段PMU优化配置方法。首先给出系统量测冗余度的计算方法,在保证每一阶段最大限度地提高系统量测冗余度及考虑已有PMU配置的基础上,将PMU优化配置分为2个阶段:第1阶段保证系统全局可观测;第2阶段保证在线路N-1故障情况下不丧失对系统的观测能力。接着采用改进遗传禁忌搜索算法,对新英格兰39节点和IEEE 118系统进行算例仿真,得到多阶段PMU优化配置方案。结果表明:考虑冗余度的多阶段PMU优化配置方法在保证每一阶段安装的PMU都能发挥最大效用的同时,很好地协调了PMU配置的经济性和可靠性。

WAMS系统历史数据库的优化

广域测量系统WAMS(WideAreaMeasurementSystem)需要保存海量的历史数据,保证历史数据库的高效性是构建WAMS的一个难点。提出了优化历史数据库的商用数据库性能调优和表结构调优的两类方法;重点分析了数据库表结构的调优。提出三种数据库表结构方案。通过测试及分析,最终确定一种方案为优化方案,该方案已经成功应用于多个WAMS,现场运行表明,该方案高效可靠。