基于AMI的用电信息采集与处理及其在微网中的应用研究

发布时间：2017-07-30 03:04

  本文关键词：基于AMI的用电信息采集与处理及其在微网中的应用研究

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【摘要】：随着智能电网概念的逐步成熟和技术的快速发展,微网作为其智能化建设的重要组成环节在充分发挥分布式电源经济效益的同时为智能化配电网实现用户端需求响应和多方参与电网运行提供了可行性方案。而高级量测体系(AMI)在配网级广泛的量测范围、较高量测精度,在电力系统资产运行管理和负荷响应等方面显现出的显著优势。虽然微网与AMI两种技术存在彼此互补的特性,对微网中应用AMI的量测精度和经济性还鲜有研究。本文旨在将AMI应用到微网中.进行量测以提高微网状态估计的精度和性能,鉴于这种现状本文提出衡量AMI量测模块配置的经济性模型,最终通过典型算例加以验证。首先,由AMI提供大量实时数据用以监测微网系统各个节点负荷的特点出发,提出了运用量测变换技术整合采集数据并对微网进行改进算法的状态估计。便于微网能量管理中心监测微网系统的实际运行状况。其次,建立AMI在微网运行中量测模型,确定量测模块的信息采集流程。以此为基础从系统和特定网络两个层面提出合理的AMI信息传输调度策略,保证信息及时、有效、可靠传输。最后,以AMI量测模型为基础建立了量测配置方案相关的投资函数、线性可观测度的数学模型和系统冗余度模型。分别以改善状态估计精度和综合考虑改善状态估计性能为出发点,同时考虑在微网引入AMI的经济性问题,求解满足估计精度要求下,量测投资最低的量测配置方案。再对所得方案进行估计性能的求算并综合考虑加以验证其经济性。选择Benchmark微网模型对量测方案加以验证。算例结果显示,在节点数较少情况下可以快速准确地确定经济性较好量测配置方案,最终结果兼顾了估计精度和投资AMI量测模块成本最低。为今后微网在实际规划应用对AMI量测效果进行定量分析具有现实指导意义。
【关键词】：微网 状态估计 AMI 信息调度 量测配置
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM76
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-12
• 1.1 课题背景及意义9-10
• 1.2 课题国内外研究现状10-11
• 1.3 本文主要工作11-12
• 第2章 AMI及其在微网中的应用12-19
• 2.1 高级量测体系的概述12-17
• 2.1.1 高级量测体系概念12-14
• 2.1.2 高级量测体系关键技术14-16
• 2.1.3 微网的高级量测体系的量测模型16-17
• 2.2 微网和配电网互动的特点17-18
• 2.2.1 微网及其用电管理17
• 2.2.2 微网与配电网的相互影响17-18
• 2.3 本章小结18-19
• 第3章 含微网的配电网系统状态估计19-28
• 3.1 加权最小二乘法19-21
• 3.2 基于等效量测变换的估计算法21-27
• 3.2.1 量测变换技术22-23
• 3.2.2 等效支路功率量测的估计算法23-27
• 3.3 本章小结27-28
• 第4章 基于AMI微网用电信息采集和处理分析28-38
• 4.1 引言28
• 4.2 微网用电信息采集与分类28-32
• 4.2.1 量测用户信息数据分类28-30
• 4.2.2 AMI的用电信息采集流程30-31
• 4.2.3 伪量测31-32
• 4.3 AMI信息传输优化调度策略32-37
• 4.3.1 常规信息传输调度策略分析33-34
• 4.3.2 基于用户重要性的信息传输优化调度策略34
• 4.3.3 基于设备和信息重要性的信息传输优化调度策略34-37
• 4.4 本章小结37-38
• 第5章 微网中AMI的量测误差分析优化配置38-50
• 5.1 引言38
• 5.2 量测评估指标及误差分析38-42
• 5.2.1 状态估计误差分析38-39
• 5.2.2 SHERMAN-Mirrisson公式39
• 5.2.3 量测量和量测误差的关系39-40
• 5.2.4 选择量测配置的方案步骤40-42
• 5.3 考虑状态估计性能的AMI量测配置经济性方案42-44
• 5.3.1 引入AMI对系统可观测性分析42-43
• 5.3.2 引入AMI对系统冗余度性的分析43
• 5.3.3 衡量投资和优化量测配置之间的经济性函数43-44
• 5.4 算例分析44-48
• 5.5 本章小结48-50
• 第6章 结论与展望50-52
• 6.1 结论50
• 6.2 展望50-52
• 参考文献52-56
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果56-57
• 攻读硕士学位期间参加的科研工作57-58
• 致谢58

【参考文献】

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1 朱彬若;杜卫华;李蕊;;电力用户用电信息采集系统数据分析与处理技术[J];华东电力;2011年10期

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本文编号：592208