电力系统PMU最优配置算法

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1、第31卷增刊1电网技术Vol.31Supplement12007年6月PowerSystemTechnologyJun.2007文章编号：1000-3673（2007）S1-0057-04中图分类号：TM715文献标识码：A学科代码：470⋅4047电力系统PMU最优配置算法12111兰华，王韵然，李积捷，曲晶，高宇（1．东北电力大学电气工程学院，吉林省吉林市132012；2．北京交通大学机械与电子控制工程学院，北京市海淀区100044）AAlgorithmofPMUOptimalPlacementinPowerSystem12111LANHua，WANGYun-ra

2、n，LIJi-jie，QUJing，GAOYu（1．SchoolofElectricalEngineering，NortheastChinaElectricalPowerUniversity，Jilin132012，JilinProvince，China；2．SchoolofMechanical，ElectronicControlEngineering，BeijingJiaotongUniversity，HaidianDistrict，Beijing100044，China）摘要：以电力系统状态完全可观测和PMU配置数目最小为寻找PMU最优配置问题的一组Pareto最

3、优解，该目标，提出了一种新的PMU最优配置方法，即微分进化算文首次将配置过程分为预处理阶段和动态配置阶法，并讨论了以提高状态估计精度为目标的PMU配置方案。段，缩小了搜索空间。以上2种方法均采用启发式该算法是一种基于自然进化思想的随机全局搜索算法，相比算法的计算结果作为计算初值，其共同的缺点是启于其他类似搜索算法有其独特的优点和应用前景，优点是比发式配置原则过于简单，计算结果较差。另外，枚其他几种随机算法收敛速度快，稳定性好并且程序实现简举法的效率比较低，在高维的情况下会出现组合爆单。IEEE14、IEEE30和IEEE57节点算例系统验证了算法炸。总之，一个好的PM

4、U布点算法应同时具有如的有效性。[6]下特性：自治性、保稳性、经济性、强壮性、继关键词：电力系统；状态估计；相量测量装置；微分进化算承性、操作性。法；最优配置1995年RainerStorn和KennethPrice提出了一[7-8]0引言种更简单、有效的微分进化算法(differentialevolutionalgorithm，DEA)。1996年该算法参加了近年来，相量测量装置(phasormeasurement首届IEEE进化算法大赛，在所有参赛算法中，DEA[1]unit，PMU)在我国的发展十分迅速，如何进行被证明为最快的进化算法，随后该算法在各领域都PMU

5、配置已成为各电力公司普遍关心的问题。得到了广泛的应用。据文献[8]指出，DEA在收敛PMU可以直接测量节点电压向量的幅值和相角，速度和稳定性方面都超过了其他随机算法，如退火并通过高速通信网络把数据传送到调度中心。如果单纯行算法、自适应模拟退火算法、演化策略(ES)全网所有母线都配置了PMU，则整个系统就是完和随机微分方程法(SDE)。微分进化算法被证明在全可观测的，不需进行任何迭代计算。但由于目前[9]解决复杂的全局优化问题方面非常有效。PMU价格昂贵，这样做会增加系统的一次性投资，目前，遗传算法和模拟退火算法都是较好的全而分阶段安装比较现实，即在初期先安装一定数量局

6、寻优进化算法，在实际中都得到了广泛地应用。的PMU以保证系统可观，以后再逐步增加PMU安但是GA算法具有容易早熟的缺点，SA算法易陷[2]装数量，以提高测量冗余度。[10]入局部最优点。本文以电力系统状态完全可观测从优化角度看，PMU的最优配置(optimalPMU和PMU配置数目最小为目标，提出一种新的PMUplacement)问题主要取决于2个方面：PMU的配置最优配置方法，即微分进化算法。基于该算法讨论[3]数目和配置位置。文献[4]提出了将半搜索和模拟了以提高状态估计精度为目标的PMU配置方案。退火(simulatedannealing，SA)法相结合的PMU

7、最优配置方法，可以保证得到最优解，但模拟退火法1电力系统可观性中采用的配置模型和调整方法较简单，有改进的余1.1代数可观性地。文献[5]提出了一种应用非支配分类遗传算法来电力系统可观性可以采用数值分析或网络拓58兰华等：电力系统PMU最优配置算法Vol.31Supplement1扑方法。一个节点数为N，测量向量维数为m的电（4）选择。''力系统，其线性量测模型可表示为⎧x()ii(),tf(x()())tf<(x()i()),t⎪jjjXt(1+=)⎨。iz=+Hxv(1)()i⎪⎩xtj(),；否则式中：z为m维测量向量；H为m(2N-1)维测量雅