基于可信状态集合的电力系统分布式状态估计

《基于可信状态集合的电力系统分布式状态估计》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、山东科技大学硕士学位论文引言l引言1．1课曩背景和意义当今世界，能源问题日益严重，人类迫切需要转变能源发展方式。电力在能源格局中起到举足轻重的作用，而且在今后可预见的一段时期内，其作用与地位会日益突出。为提高电网的可靠性、经济性、环境友好性，美国、中国、西欧等多个国家和地区相继提出建设智能电网，建设智能电网在世界范围内俨然成为主流。在建设智能电网方面，我国起步早，步伐快，取得了一系列重大理论研究和工程实践成果，已处于世界领先水平。建设智能电网，需要构建一个多层次、全方位的能量管理系统(En盯盱M锄age删mtSystenl，EMS)。电力系统状态估计(stateE

2、stimation，SE)是EMS中电力系统高级应用软件∞w日system4'plic蚯onS衄：ware，PAs)的一个子功能模块(子程序)，其在EMS中的地位可以用图1．1表示。PAS中许多其它子功能模块直接或间接以电力系统状态估计结果作为信息输入来源，电力系统状态估计在EMS架构中处于底层部位，起到基础性、支撑性作用，是建设智能电网的一个关键环节。图1．1状态估计在EMS中的位置F适．1．1Tklocaljonofs僦eeStimalionillEMs状态估计主要是为了解决量测中存在不良数据的问题。出现不良数据主要是由以下1山东科技大学硕士学位论文引言环节造

3、成的：1)测量装置测量不精确：测量装置测量精度不高，测量时量测装置或被测位置受到电磁干扰；2)量测数据传输中产生错误。状态估计根据潮流方程、量测方程、电力系统设备运行限制等约束条件，检测、辨识出量测数据中存在的不良数据。此外，状态估计还需要克服量测数据存在的正常噪声，最终估算、求解出电力系统的运行状态。电力系统状态估计虽已有40余年的研究历史，但时至今日仍未能彻底解决两个关键问题：1)状态估计的可信度问题。至今的状态估计研究成果在可信度这一关键指标上未能取得突破，当前已有的状态估计方法普遍存在可信度偏低的问题。建设智能电网需要准确获取电力系统的运行状态，而当前的状

4、态估计方法尚不能完全满足此要求，因而电力调度控制中心普遍对状态估计持谨慎态度，状态估计未能在智能电网建设中发挥应有的重要作用。为解决该问题，需要提出一种满足可信度要求的状态估计新方法。2)状态估计的执行效率问题。传统的状态估计采用集中方式，即将整个供电区域内各个测量终端的量测数据全部汇集到电力调度控制中心，由电力调度控制中心统一完成状态估计。集中式状态估计方法计算效率低下，状态估计的计算周期可长达数分钟，而测量终端的量测数据上传周期则为秒级甚至百微秒级，两者周期差距较大，难以匹配。为减小状态估计的计算时间，提高计算效率，需要改变传统状态估计的集中计算模式，可采用能

5、够并行计算的分布式模式，即分布式状态估计。本文以上述两个状态估计关键问题为研究点，致力于提出一种同时具有高可信度和高计算效率的状态估计新方法。在状态估计新方法中，求取的状态估计结果不再是按照设定的单一或多重估计准则求得的唯一“最优解”或”次优解”，而是包含若干个可行解(即电力系统状态)的解集。该解集以较高的可信度确保包含电力系统的真实状态，称为可信状态集合。通过构建可信状态集合，解决了电力系统状态估计可信度的问题：针对状态估计的计算效率偏低的问题，则采用分布式计算模式，将电力系统状态估计问题分解成若干个子分区电网状态估计问题和予分区电网之间协调计算问题。通过分布式

6、计算模式，提高了状态估计的计算效率，有效地降低了状态估计时间。1．2电力系统状态估计的研究现状1．2．1电力系统状态估计概述电力系统状态估计的研究起始于20世纪70年代初期，最早由SchweppeF．C提出【l】【2】嘲。状态估计，也被称作电力系统滤波，以实时量测系统获取的冗余量测数据为研’山东科技大学硕士学位论文引言究对象，以排除、修正不良数据和降低量测偏差为目的。40余年来，国内外众多专家、学者投入到状态估计的理论研究和工程应用中，状态估计取得了长足的进步，大大提高了人们对电力系统运行状态的感知能力。最小二乘法状态估计、抗差最小二乘法状态估计等经典状态估计方法

7、已在工程中得到广泛应用。目前，我国五级调度体系中的地区级及以上调度控制中心已广泛使用状态估计。电力系统状态估计通常情况下可认为是一个包含约束条件的最优值问题，可用如下模型表示嗍：础蛐厂(曲·盯．g(工)=O(1-1)Z(功≥O上式中，x称为状态变量。在电力系统状态估计中，工∈凰代表一个万维的状态变量，通常为待估网络节点的电压幅值与相角；m)为特定状态估计准则下的目标函数；g∞=0表示等式约束条件：f(曲≥0表示不等式约束条件。一般情况下，目标函数／∞构造为关于量测残差的函数。似)取最小值时对应最优解。此时，状态估计可用如下模型表示：min／(，)s，·g@)=¨(

8、1-2)Z