基于量测数据的线路参数辨识研究

发布时间：2018-05-06 22:26

本文选题：电力系统 + SCADA/WAMS　；参考：《山东大学》2017年硕士论文

【摘要】：精确的线路参数是电力系统控制、运行以及电网规划的基础。随着我国电网结构复杂程度的提高,传统的获取线路参数方法如理论计算法和参数实测法,已经不能满足电力系统安全、稳定和可靠运行的需求。监视控制与数据采集系统(Supervisory Control And Data Acquisition,SCADA)及广域测量系统的(Wide-Area Measurement System,WAMS)出现,使基于量测数据的线路参数辨识方法获得了快速发展,为获取可靠的线路参数提供了新的途径。理论上讲,采用的数据点个数越多,辨识得到的线路参数准确度越高。但由于实际电力系统中量测数据存在误差且误差水平未知,不恰当的数据可能导致辨识过程不收敛。因此,需要选择适当的数据点进行参数辨识。本文根据实际线路量测数据的特点,系统地研究了参数辨识中自适应数据选择问题。具体研究内容及结果如下:(1)在实际电力系统中,由于量测数据的真值难以获取,很难评估量测数据的绝对误差及精度水平。为避免误差较大的量测数据影响参数辨识结果的可信度,定义了量测数据一致性指标,提出了适用于参数辨识的不良数据剔除方法。基于拉丁超立方抽样的仿真数据生成方法,验证了一致性偏差指标与量测精度之间的关系。对比分析了 SCADA与WAMS实测数据的一致性偏差指标的异同点,分析了影响量测数据误差的因素。(2)在剔除不良数据的基础上,考虑到不同线路量测数据精度的差异性,提出了基于自适应数据选择的线路参数辨识方法。首先,在该辨识方法中,除了线路参数待优化之外,时间窗口及数据点个数也是待优化变量。由于实际电力系统中线路参数的真实值未知,本文以辨识结果的相对标准差最小代替辨识结果的绝对误差最小作为所提辨识方法的目标函数。其次,为提高辨识的收敛性,本文在牛顿迭代法的基础上,通过改进初值以避免线路参数辨识过程中迭代陷入局部最优。再次,应用本文所提的参数辨识法,通过仿真数据验证了该不良数据剔除方法对辨识参数结果准确性的影响,并分析了量测误差对辨识结果的影响。(3)针对一致性偏差指标的不良数据剔除方法和基于自适应数据选择的参数辨识方法,在MATLAB中开发了一套基于实测数据的线路参数辨识程序。该程序可读取来自于D5000系统的量测数据,实现基于一致性偏差分析的不良数据的剔除,完成多条线路的参数辨识及自动分析辨识结果的功能。首先,通过对山东省某3条500kV典型线路进行辨识及结果分析,验证了该程序操作的便捷性和功能设计的合理性。然后,为进一步验证本文所提辨识方法的有效性及程序的实用性,对山东省全网的500kV线路参数进行了辨识分析。详细分析了辨识配置参数初值对迭代收敛性的影响,对比分析了不同目标函数下线路参数辨识结果。应用全省500kV线路,对比了在固定数据选择方案与自适应数据选择方案下参数辨识结果的差异。最后分析了该方法的辨识效率。
[Abstract]:This paper presents a new approach to the identification of line parameters based on the data of real power system . The method of parameter identification is based on the data acquisition system ( SCADA ) and Wide - Area Measurement System ( WAMS ) . ( 3 ) A set of line parameter identification program based on the measured data is developed based on the data from D5000 system . This program can read the data from D5000 system and realize the function of parameter identification and automatic analysis and identification of multiple lines .

【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TM75

【参考文献】