基于微型同步相量测量装置（μPMU）的配电网状态估计方法

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1、学校代号10532学号S150900647分类号TM76密级公开硕士学位论文基于微型同步相量测量装置（µPMU）的配电网状态估计方法学位申请人姓名王丽丽培养单位电气与信息工程学院导师姓名及职称涂春鸣教授学科专业电气工程研究方向电力系统分析与控制论文提交日期2018年4月14日学校代号：10532学号：S150900647密级：公开湖南大学硕士学位论文基于微型同步相量测量装置（μPMU）的配电网状态估计方法学位申请人姓名：王丽丽导师姓名及职称：涂春鸣教授培养单位：电气与信息工程学院专业名称：电气工程论文提交日期：2018年4月14日论文答辩日期：2018年5月15日答辩委员

2、会主席：李勇DistributionNetworkStateEstimationMethodBasedonDistributionPhasorMeasurementUnit(μPMU)byWANGLiliB.E.(HunanUniversity)2015AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinElectricalEngineeringintheGraduateSchoolofHunanUniversitySupervisorProfes

3、sorTUChunmingMay,2018I基于微型同步相量测量装置（µPMU）的配电网状态估计方法摘要随着配网自动化系统的不断发展，对配电网进行快速、准确的状态估计，提高配电网的电能质量变得越来越重要，目前，大部分的状态估计方法研究针对输电网，而对配电网的状态估计研究却并不成熟。配电网区别于输电网，具有三相不平衡、X/R比值小、辐射状或弱网状结构的特点，且基于原有配网监控和数据采集(SupervisoryControlandDataAcquisition，SCADA)系统的量测数据误差大，配电网的状态估计无法直接通过输电网的状态估计方法实现，而现阶段配电网量测数量的增加

4、，为配电网状态估计提供了可能。传统配电网基于SCADA系统，近年来智能电表在配电网中不断普及，随着微型同步相量测量单元（Micro-synchronousPhasorMeasurementUnit，µPMU）的不断发展，未来配电网量测体系中将长期存在SCADA数据、高级量测体系（AdvancedMeteringInfrastructure，AMI）数据和µPMU数据。但是由于SCADA数据精确度不足，AMI数据更新周期长，µPMU总体覆盖率较低，在三种数据共存的情况下，有效利用基于µPMU的混合量测对配电网进行快速准确的状态估计具有难度。本文基于该研究背景，主要研究工作如

5、下：研究归纳了目前配电网的几种基本状态估计方法，并分析了几种方法的优劣，描述了µPMU的发展历程，总结了考虑µPMU和AMI的配电网状态估计方法在国内外的研究现状。研究分析了µPMU的数据特点，比较了µPMU数据与SCADA数据、AMI数据的差异，并就混合量测在数据成分、数据精度、数据时间断面、数据刷新频率四个方面的差异总结了目前混合量测数据融合的方法，并基于配电网的量测体系提出相适应的混合量测数据融合方法。支路电流法能够实现实部、虚部解耦，三相解耦，简化雅克比矩阵，大大提高运算速度，在配电网负荷量测比较准确时适用，针对混合量测下配电网负荷量测数据更准确的情况，采用支路电

6、流法作为基本方法，并在此基础上，提出一种基于µPMU的配电网状态估计方法。针对AMI量测数据更新频率低的特性，分别对AMI采样和非采样时刻进行处理，采用扩展卡尔曼滤波(ExtendKalmanFilter，EKF)以有效利用SCADA数据和µPMU数据完成对注入节点有功、无功功率的实时跟踪，弥补AMI数据更新周期的不协调性，提高混合量测的精确度，同时提升对配电网整体运行趋势的预测能力，同时考虑配电网存在坏数据和弱环网的情况对算法进行优化，使其更适应配电网状态估计。使用MATLAB软件对IEEE13节点配电网络及IEEE123节点配电网络进行仿真验证本文算法的有效性，同时，

7、以一个江西省共青城10kV配电线路中为例验证本文算法的实用性。仿真对比了不同量测体系对状态估计的II基于微型同步相量测量装置（µPMU）的配电网状态估计方法影响、两种量测系统对不同待估计量的影响、松弛节点的引入对状态估计的影响、坏数据对状态估计的影响、弱环网情况对状态估计的影响，证明了本文方法可有效增强状态估计的准确性。关键词：配电网；微型同步相量测量单元；状态估计方法；混合量测；数据融合；支路电流法III基于微型同步相量测量装置（µPMU）的配电网状态估计方法AbstractWiththecontinuousimprovem