电力系统状态估计与参数估计的设计及实现

发布时间：2017-10-10 13:00

  本文关键词：电力系统状态估计与参数估计的设计及实现

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【摘要】：电力系统状态估计与参数估计都是能量管理系统(Energy Management System, EMS)中不可或缺的内容,基于它而运行的一切高级应用软件都依赖于其优良的性能,是电网安全稳定运行的基础。实际电网中,量测误差和参数误差共同影响着状态估计的精度。现有的状态估计方法一般运用单一的状态估计算法,但在复杂电网大数据背景下,量测数据通常是不完整的或者种类繁多,此时便难以满足状态估计对精度的要求。参数估计是消除参数误差影响的主要方法,由于涉及的设备较多,参数数量大且相互影响,尤其是对于小阻抗线路,参数估计值的精度和稳定性都难以达到要求。针对以上问题,本文对多算法融合的状态估计和小阻抗线路参数估计方法进行了深入研究,提出了一种多算法融合的电力系统状态估计方法,该方法基于数据融合思想,将加权最小二乘法、快速分解法、量测状态变换法与Sigmoid函数法相互融合实现电网状态估计,通过算法融合使得估计结果既保留了各自算法的优点,同时又避免了单一算法的缺点,提高了状态估计的精度和效率。同时,提出了将线路分类进行参数估计的方法来提高参数估计的精度,在将变压器等效为线路之后,小阻抗线路参数使用粒子群算法来单独优化,大阻抗线路参数通过传统的增广状态估计法进行参数估计。状态估计与参数估计的方法研究完成之后,本文基于数据平台(DataPlatform)对其评估软件进行设计,运行方式支持手动方式和自动方式两种。同时对一些基础及重要的类进行单元测试,保证代码的精确性和完整性,最后通过实验验证,多算法融合的状态估计和小阻抗线路参数估计方法不仅提高了估计值质量,而且提高了估计效率。
【关键词】：电力系统 状态估计 参数估计 数据融合 单元测试
【学位授予单位】：安徽工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM732
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第1章 绪论12-20
• 1.1 研究背景与意义12-13
• 1.2 状态估计研究现状13-16
• 1.2.1 状态估计算法14-15
• 1.2.2 不良数据的检测与辨识15-16
• 1.3 参数估计研究现状16-18
• 1.4 本文的主要工作18-20
• 第2章 基础平台介绍和数据准备20-31
• 2.1 基础平台介绍20-24
• 2.1.1 IDEA简介20-22
• 2.1.2 数据平台简介22-24
• 2.2 数据准备24-30
• 2.2.1 数据来源24-26
• 2.2.2 数据调用26-30
• 2.3 本章小结30-31
• 第3章 多算法融合的状态估计31-38
• 3.1 传统状态估计算法综合比较31-33
• 3.1.1 量测方程31
• 3.1.2 目标函数31
• 3.1.3 三种算法综合比较31-33
• 3.2 基于Sigmoid函数优化法33-35
• 3.2.1 Sigmoid函数33-34
• 3.2.2 潮流优化数学模型34-35
• 3.3 多算法融合的状态估计设计与实现35-37
• 3.3.1 串行融合模式设计与实现35-36
• 3.3.2 并行融合模式设计与实现36-37
• 3.4 本章小结37-38
• 第4章 小阻抗线路的参数估计38-47
• 4.1 参数估计整体设计与实现38-39
• 4.1.1 定义小阻抗线路38
• 4.1.2 整体设计38-39
• 4.2 增广状态估计法39-43
• 4.2.1 算法简介39-43
• 4.2.2 参数的可估性43
• 4.3 基于PSO的小阻抗参数估计43-46
• 4.3.1 问题描述43-44
• 4.3.2 基于PSO的参数估计44-46
• 4.4 本章小结46-47
• 第5章 软件设计及实验结果分析47-56
• 5.1 软件设计47-49
• 5.1.1 运行方式47-48
• 5.1.2 设计思想48-49
• 5.2 单元测试49-51
• 5.2.1 单元测试的意义49-50
• 5.2.2 单元测试操作50
• 5.2.3 覆盖率展示50-51
• 5.3 结果分析51-54
• 5.3.1 状态估计结果分析51-53
• 5.3.2 参数估计结果分析53-54
• 5.3.3 基于参数估计的状态估计结果分析54
• 5.4 本章小结54-56
• 第6章 结论与展望56-58
• 6.1 结论56
• 6.2 进一步研究的问题56-58
• 参考文献58-64
• 攻读学位期间发表的学术论文目录64-65
• 攻读学位期间取得的科研成果目录65-66
• 致谢66

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 何桦;顾全;卫志农;孙国强;;基于主导和非主导参数的参数可估计性辨识[J];电力系统自动化;2007年11期

2 孙国强;卫志农;叶芳;黄伟;;基于联络线功率限制的多平衡机状态估计算法[J];东南大学学报(自然科学版);2010年05期

3 郑津津;胡霞;;改进单神经元PID在矿井提升机中的应用[J];煤矿机械;2014年09期

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本文编号：1006481