基于WAMS的电力系统状态估计及PMU的最优配置研究

论文摘要

作为能量管理系统的基础与核心,电力系统状态估计的作用至关重要。随着我国经济迅速发展,电力系统规模日渐庞大、接线复杂度与日俱增,为了安全有效的输送电能需要调度运行人员更加准确、迅速的掌握系统运行状况。这对电力系统状态估计提出了更高的要求。随着技术的进步,以GPS、相量量测单元（Phasor Measurement Unit, PMU）为基础的广域量测系统（Wide Area Measurement System,WAMS）逐渐在电力系统中得到了应用。论文首先研究了将WAMS的高精度数据引入到状态估计中的方法。基于电力系统分析和误差理论,分析了与PMU相关联节点的PMU量测推算值的可信度,提出将PMU量测值和相关联节点的PMU量测推算值作为高精度量测加入到状态估计计算中的算法。通过高精度量测的引入,增加量测数据冗余度,提高状态估计精度。注意到在提高量测数据冗余度的同时,由于矩阵维度的增大也导致迭代计算时间延长的问题。尤其是当网络中配置PMU的数目增多的条件下这种现象更加明显。与此同时,从装设PMU的经济型和必要性上考虑,不是电网中所有节点都有装设PMU的必要。采用图论中的最小生成树（Minimun Spanning Tree,MST）算法,对PMU的最优配置进行研究。以“对电力网络覆盖范围最广的母线”作为所搜目标寻求保证全网可观的PMU配置方案。针对电网中零注入节点的广泛存在,提出采用校核算法,对MST搜索到的配置方案进行校核,形成了RMST算法。利用MATLAB7.0对上述两部分算法进行仿真计算。IEEE-14母线系统和IEEE-30母线系统的仿真结果表明,论文提出的RMST方法在PMU配置方案的灵活性、PMU数量的最小化方面都具有优势,并且成功的剔除了网络中存在的零注入节点。将提出的经过PMU最优配置后的混合状态估计算法与传统的加权最小二乘法和快速分解法进行对比,结果表明：所提出的方法在估计精度等指标上均较传统方法有了一定程度的提高。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 课题的背景和意义
• 1.1.1 状态估计研究的背景
• 1.1.2 电力系统状态估计的功能
• 1.1.3 电力系统状态估计研究的意义
• 1.2 本课题的国内外研究现状
• 1.2.1 状态估计准则
• 1.2.2 抗差状态估计研究
• 1.2.3 基于WAMS的状态估计研究
• 1.2.4 基于数据挖掘的不良数据的检测、辨识与修正
• 1.2.5 PMU最优配置研究
• 1.3 本文主要研究工作
• 2 电力系统状态估计基本算法研究
• 2.1 状态估计准则与目标函数
• 2.2 加权最小二乘法基本数学原理
• 2.3 快速分解法进行电力系统状态估计研究
• 2.3.1 快速分解法的依据
• 2.3.2 快速分解法的算法实现
• 2.4 正交变换法进行状态估计
• 2.5 小结
• 3 基于WAMS的电力系统状态估计
• 3.1 WAMS构成及相量量测的基本原理
• 3.1.1 时间同步系统
• 3.1.2 相量量测单元
• 3.1.3 WAMS主站
• 3.1.4 信息交换系统
• 3.2 利用WAMS数据进行电力系统状态估计
• 3.2.1 线性状态估计
• 3.2.2 非线性状态估计
• 3.2.3 本文提出的状态估计方法
• 3.3 算例仿真
• 3.3.1 IEEE-14母线系统仿真计算
• 3.3.2 IEEE-30母线系统仿真计算
• 3.4 小结
• 4 PMU的最优配置研究
• 4.1 PMU配置的必要性
• 4.2 PMU的配置准则的选取
• 4.2.1 考虑系统可观性的PMU配置
• 4.2.2 提高状态估计精确度的PMU配置
• 4.2.3 基于电力系统潮流方程直接可解概念的PMU配置
• 4.3 最小生成树算法及其在PMU配置中的应用
• 4.4 算例仿真
• 4.5 小结
• 5 算法综合对比
• 5.1 IEEE-14母线系统综合对比分析
• 5.2 IEEE-30母线系统综合对比分析
• 5.3 小结
• 6 总结与展望
• 6.1 主要研究成果
• 6.2 研究展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录1
• 攻读硕士学位期间发表的论文
• 附录2
• IEEE-14母线系统参数
• IEEE-30母线系统参数