基于混合数据的电力系统状态估计及PMU配置策略研究

发布时间：2017-08-09 22:10

  本文关键词：基于混合数据的电力系统状态估计及PMU配置策略研究

  更多相关文章： SCADA PMU 状态估计 量测配置

【摘要】：电力系统的运行与控制离不开数据。目前,电力系统的数据主要由SCADA和PMU两个系统采集产生,两类数据特点各不相同,应用其分析电力系统的运行状态各有优缺点。两类数据长期共存,如何综合应用这两类数据具有重要意义。本文首先对电力系统状态估计的数学模型及传统算法进行系统的介绍。其次,运用整型规划的方法,以PMU配置最少和系统冗余度最大为目标函数,确定出系统完全可观条件下PMU装置的位置和数目。然后,考虑到实际系统中PMU配置达不到完全可观的条件,或由于系统对数据的要求不一定都是实时数据,论文提出了PMU和SCADA数据混合处理的问题。当PMU配置不充分时,利用PMU量测先进行线性状态估计,状态估计结果作为问接量测值与SCADA数据结合进行混合量的状态估计,分析了引入PMU数据后对电力系统状态估计滤波效果、精度改善的影响。最后,研究了PMU不同配置顺序对状态估计结果的影响,提出一种以区域不可观测节点误差方差评价PMU分阶段配置效果的方法。依据区域不可观测节点误差方差最大的原则,得到了PMU分阶段配置时的最优顺序策略,使混合量的状态估计结果最优。基于MATLAB上编制了3机9节点系统和IEEE14、39节点系统传统状态估计、PMU完全可观配置、混合量测的状态估计和PMU分阶段配置程序。通过仿真及结果对比分析验证了本文所提理论和方法对解决上述问题的有效性。
【关键词】：SCADA PMU 状态估计 量测配置
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM711
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 课题的意义及状态估计介绍9-10
• 1.1.1 课题的意义9
• 1.1.2 电力系统状态估计的功能9-10
• 1.2 国内外研究现状10-14
• 1.2.1 状态估计研究10-13
• 1.2.2 PMU优化配置研究13-14
• 1.3 本论文的主要工作14-15
• 第二章 电力系统状态估计基本数学理论和算法15-33
• 2.1 电力系统状态估计的数学模型15-20
• 2.1.1 量测系统模型化15-16
• 2.1.2 电力网路模型化16
• 2.1.3 量测量与状态量的数学模型16-20
• 2.2 传统电力系统状态估计算法20-26
• 2.2.1 加权最小二乘算法的状态估计算法20-22
• 2.2.2 误差分析22-23
• 2.2.3 加权最小二乘算法的状态估计的实现23-26
• 2.3 潮流计算与状态估计的关系26-27
• 2.4 算例仿真27-32
• 2.5 本章小结32-33
• 第三章 PMU配置理论及算法33-41
• 3.1 电力系统PMU量测规则与可观性理论33-34
• 3.1.1 电力系统可观性的基本理论33-34
• 3.1.2 电力系统PMU量测规则34
• 3.2 PMU配置数学模型34-38
• 3.3 算例仿真38-39
• 3.4 本章小结39-41
• 第四章 基于混合数据的电力系状态估计41-61
• 4.1 考虑PMU装置的电力系统模型41-46
• 4.1.1 PMU配置区域分析41-42
• 4.1.2 SCADA配置区域分析42-43
• 4.1.3 PMU与SCADA共同配置的网络分析43-46
• 4.2 基于混合数据的状态估计误差和滤波分析46-48
• 4.2.1 状态估计结果误差分析46-47
• 4.2.2 状态估计滤波特性分析47-48
• 4.3 相角匹配48-49
• 4.4 算例仿真49-60
• 4.4.1 算法逻辑框图49-52
• 4.4.2 算例计算52-60
• 4.5 本章小结60-61
• 第五章 考虑状态估计结果的PMU分阶段配置策略研究61-71
• 5.1 配置PMU对状态估计的改善分析61-63
• 5.2 区域不可观测节点63-64
• 5.3 PMU分阶段配置顺序策略64-66
• 5.4 算例仿真66-70
• 5.5 本章小结70-71
• 第六章 结论与展望71-73
• 6.1 结论71
• 6.2 展望71-73
• 致谢73-75
• 参考文献75-78

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本文编号：647533