新息图状态估计应用研究

论文摘要

随着电力系统的迅速发展,形成了跨区域、超高压输电网系统,网架结构和运行方式日趋复杂,电力系统状态估计的基础性作用日益突出,其准确性和实时性对电力系统安全、稳定和经济的运行意义重大。然而目前状态估计在拓扑变化（拓扑错误）和不良数据辨识方面还存在着一定的不足。新息图状态估计具有良好的实时性,本文对其在拓扑变化辨识、不良数据辨识及实用化方面进行了深入研究,旨在拓展新息图理论,提供快速有效的、可实用化的拓扑变化和不良数据辨识方法。本文深化了新息图建模,提出了基于断路器建模的新息图法,得到了利用节点-支路模型辨识节点拓扑变化和支路拓扑变化的方法。通过断路器支路将节点拓扑变化辨识转变为支路拓扑变化辨识,统一了新息图法辨识拓扑变化的模型基础。避免了利用详细物理模型辨识拓扑变化方法中的不足,且有计算量小、速度快,测量配置要求低、在测量不足的情况下仍可辨识等优点,能够辨识节点拓扑变化和支路拓扑变化邻近发生的情况。给出了新息差向量判据辨识不良数据的方法,以基于断路器建模的新息网络为基础,讨论了新息差向量辨识不良数据问题。由新息差向量给出新息图法中测量数据的相关性和不良数据的分类方式,指出新息图法中不良数据辨识的主导为连支上不良数据的辨识。分析了不同类型的不良数据存在时新息差向量的基本特征,综合运用这些特征,以辨识连支测量不良数据为主导的思路,研究了新息差向量辨识不良数据的规则,解决了新息差向量判据辨识不良数据过程中是否需要换树及如何换树的问题,为使用新息差向量准确排除测量系统中的不良数据提供了理论依据。研究了新息图法中回路新息相角和原理在辨识不良数据方面的应用问题,构建了与新息差向量判据完全独立的辨识不良数据的新判据,用其辨识新息图法中新息差向量判据不能辨识的可检测回路中不良数据和较难辨识的强相关不良数据。以新息差判据和回路新息相角和判据为基础,分析了新息图法中不良数据的可检测性和可辨识性问题,提高了新息图辨识不良数据的能力和效率。以上述的理论分析为基础,对新息图状态估计在大型电网中的应用进行讨论,首先分析了模型误差和测量误差对新息图法的影响,提出了新息图中生成树的优化规则,通过电力系统的物理约束和新息图法自身约束优化新息图的生成树,降低误差干扰;分析了新息图状态估计和静态状态估计的原理差异及各自的优缺点,提出了新息图法辨识不良数据、新息图法与拓扑分析相结合获取网络拓扑结构、传统状态估计算法估计系统运行状态的双渠道状态估计方法,尽可能的提高获取的网络拓扑结构的正确性和状态估计质量。最后针对大型电网管理采用的分区管理模式,研究了新息图状态估计分块算法,使各区域能够独立地实现新息图状态估计,可以快速的辨识本区域内的不良数据和拓扑变化,便于电网的安全运行和管理。采用实际电网对拓扑变化辨识、实用化等方法进行验证,结果表明了本文方法的可行性和有效性。本文得到国家自然科学基金项目（项目编号:50177006）的资助。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题来源及研究的目的和意义
• 1.2 状态估计算法研究
• 1.2.1 静态状态估计算法
• 1.2.2 动态状态估计算法
• 1.2.3 基于PMU 的状态估计算法
• 1.2.4 新息图状态估计
• 1.2.5 其它状态估计算法
• 1.3 拓扑错误辨识
• 1.4 不良数据辨识
• 1.5 状态估计实用化
• 1.5.1 状态估计实用化讨论
• 1.5.2 分布式状态估计方法
• 1.6 本文主要研究内容
• 第2章 新息图建模及拓扑变化辨识
• 2.1 引言
• 2.2 新息向量与新息图
• 2.3 基于断路器模型的新息图
• 2.3.1 基于断路器模型的网络描述
• 2.3.2 网络简化
• 2.3.3 新息网络
• 2.3.4 连支推算新息计算
• 2.4 拓扑变化与拓扑错误辨识原理
• 2.5 拓扑变化辨识
• 2.5.1 拓扑变化特征
• 2.5.2 修正预估比
• 2.5.3 断路器支路预报值
• 2.5.4 邻近发生的拓扑变化辨识
• 2.5.5 不正常事件辨识流程
• 2.6 算例分析
• 2.7 本章小结
• 第3章 基于新息差向量的不良数据辨识
• 3.1 引言
• 3.2 新息差向量
• 3.3 新息图法中测量数据的相关性
• 3.4 新息图法中不良数据辨识基础
• 3.5 新息差向量检测与辨识不良数据
• 3.5.1 新息差向量特征
• 3.5.2 不良数据检测与辨识
• 3.6 辨识回路的顺序
• 3.7 算例分析
• 3.7.1 新息差向量辨识一个回路中相关不良数据
• 3.7.2 新息差向量辨识两个回路中相关不良数据
• 3.7.3 新息差向量辨识辨识传统状态估计中的不正常事件
• 3.8 本章小结
• 第4章 基于回路新息相角和原理的不良数据辨识
• 4.1 引言
• 4.2 回路新息相角和
• 4.3 局部改变生成树
• 4.4 新息差向量仅可检测的不良数据辨识
• 4.4.1 可检测回路概念
• 4.4.2 单个可检测回路中不良数据的辨识
• 4.4.3 相关可检测回路中不良数据的辨识
• 4.5 新息图法中强相关不良数据辨识
• 4.6 新息图法中不良数据的可检测性与可辨识性分析
• 4.7 算例分析
• 4.7.1 辨识可检测回路中不良数据
• 4.7.2 辨识强相关不良数据
• 4.8 本章小结
• 第5章 新息图状态估计在大型电网中的应用
• 5.1 引言
• 5.2 新息图中树的优化
• 5.2.1 连支推算新息误差分析
• 5.2.2 生成树优化规则
• 5.2.3 新息图中树的形成
• 5.2.4 新息图优化算例分析
• 5.3 双渠道状态估计
• 5.3.1 两种状态估计比较
• 5.3.2 网络拓扑结构确定
• 5.3.3 双渠道状态估计算例分析
• 5.4 新息图分块算法
• 5.4.1 网络分块原则及其对新息图的影响
• 5.4.2 简化网络构建及边界支路连支推算新息计算
• 5.4.3 子区域内部支路连支推算新息计算
• 5.4.4 新息图分块算法实现方式
• 5.4.5 新息图分块算法算例分析
• 5.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读博士学位期间所发表的学术论文
• 致谢
• 个人简历