CN109586289B - 一种配电网多时间尺度递归动态状态估计方法及*** - Google Patents
一种配电网多时间尺度递归动态状态估计方法及*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN109586289B CN109586289B CN201811526280.4A CN201811526280A CN109586289B CN 109586289 B CN109586289 B CN 109586289B CN 201811526280 A CN201811526280 A CN 201811526280A CN 109586289 B CN109586289 B CN 109586289B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- measurement
- state estimation
- distribution network
- time
- dynamic state
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
- H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
- Y02E40/70—Smart grids as climate change mitigation technology in the energy generation sector
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/22—Flexible AC transmission systems [FACTS] or power factor or reactive power compensating or correcting units
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
- Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)
Abstract
本公开提供了一种配电网多时间尺度递归动态状态估计方法及***,通过读取区域配电网参数及拓扑结构,读取各量测设备配置,根据配电网参数和量测配置建立混合量测状态估计模型,判断是否是量测更新时刻,若是,结合上一时刻动态状态估计的状态预测对各量测进行递归量测等效变换,组成混合量测,在非量测更新时刻,根据量测函数将上一时刻动态状态估计的预测值变换为量测预测值,并与PMU实时量测更新组成混合量测,实现状态预报与量测预报的递归转换,基于混合量测与上一时刻的动态状态估计值进行动态状态估计,输出动态状态估计结果;本公开能够基于PMU实时量测数据对配电网***进行极短更新周期的动态状态估计,实现对配电网***的实时状态感知。
Description
技术领域
本公开涉及一种配电网多时间尺度递归动态状态估计方法及***。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。
在配电网日常的调度和运行控制中,面对复杂动态的多支路电力***,调度中心和运行中心需要获取实时的***内部状态信息。状态估计是一种利用量测数据的相关性和冗余度,运用计算机的矩阵计算和数据分析技术提高数据的可靠性和完整性,进而有效估计运行参数,获得***实时运行状态信息的方法。状态估计可以实时感知配电网未量测节点和支路的状态,并通过冗余量测数据处理减少量测设备的量测误差。
传统的配电网虽然通过安置配电网数据采集与监视控制***(SupervisoryControl And Data Acquisition,SCADA)能提供大量的电流电压幅值的实时量测,但许多馈线分支并没有配置实时量测设备,难以满足配电网状态估计的冗余度要求,一般通过负荷预测手段提供节点注入功率伪量测数据以弥补冗余度的不足。由于缺乏相量量测信息,实际的状态估计以静态非线性状态估计居多,存在计算速度慢、更新时间长等不足。开发计算速度快、数值稳定性高、数据精度高的配电网状态估计方法是实现智能配电网的基础。
因此新的量测设备——同步相量量测技术(PhasorMeasurementUnit,PMU)开始在配电网中配置和应用。PMU具有广域同步、高精度采样、更新周期短、通讯速度快等优点,并能量测相角信息,可有效提高状态估计的冗余度和计算能力,在适当的混合量测配置下甚至能实现动态状态估计以实时跟踪未来配电网的状态变化。
引入PMU实时量测信息,并结合已有的SCADA量测***及高级电表量测架构(advanced metering infrastructure,AMI),形成一种多时间尺度的配电网状态估计方法,能使运行、调度中心根据收集到的量测信息实时准确的监测配电网状态,为配电网实时评估、风险预警等分析提供数据基础。未来配电网将会并入大量分布式能源,调度操作和运行控制操作将更加频繁,为***带来更多的干扰和不确定因素,构建基于PMU量测信息的配电网状态估计框架能够支持新能源并网下配电网的短期调度和经济运行,有力应对未来配电网的发展和挑战。
发明内容
本公开为了解决上述问题,提出了一种配电网多时间尺度递归动态状态估计方法及***,本公开在配电网原有的AMI、远程终端单元(Remote Terminal Unit,RTU)、馈线终端单元(Feeder Terminal Unit,FTU)量测配置基础上引入了PMU量测配置,提高了配电网状态估计的准确性和灵活性。
为了实现上述目的,本公开采用如下技术方案:
一种配电网多时间尺度递归动态状态估计方法,包括以下步骤:
(1)读取区域配电网参数及拓扑结构,读取***中远程终端单元RTU、馈线终端单元FTU、同步相量量测单元PMU和高级电表量测AMI架构设备的配置安装情况
(2)根据配电网参数和量测配置建立混合量测状态估计模型;
(3)判断是否是远程终端单元、馈线终端单元量测更新时刻,若是,结合上一时刻动态状态估计的状态预测对远程终端单元、馈线终端单元、同步相量量测单元和高级电表量测架构的量测进行递归量测等效变换,组成混合量测,并转向步骤(5);否则转向步骤(4);
(4)在非远程终端单元/馈线终端单元量测更新时刻,根据量测函数将上一时刻动态状态估计的预测值变换为量测预测值,并与同步相量量测单元实时量测更新组成混合量测,实现状态预报与量测预报的递归转换,转向步骤(5);
(5)基于混合量测与上一时刻的动态状态估计值进行动态状态估计,输出动态状态估计结果后,返回步骤(3)。
作为进一步的限定,在步骤(1)中,读取根据配电网电路***导纳矩阵Y,读取远程终端单元、馈线终端单元、同步相量量测单元和高级电表量测架构量测设备在电路图中的安装位置和量测量类型,具体包括:
同步相量量测单元量测设备:基于同步相量量测技术的量测装置,量测量包括节点电压相量量测,支路电流相量量测;
馈线终端单元量测设备:量测量包括节点电压幅值量测、支路电流幅值量测和支路功率量测;
远程终端单元量测设备:量测参数包括节点电压幅值量测、支路电流幅值量测、支路功率量测和节点注入功率量测;
高级电表量测架构量测设备;采用其量测的预报信息,量测预报信息包括节点电压幅值量测和节点注入功率量测。
作为进一步的限定,在步骤(2)中,建立各量测量的等效量测与状态量之间的函数关系,等效量测包括节点电压、支路电流、节点注入电流的实部分量量测与虚部分量量测,即混合量测量;状态量包括配电网中所有节点的电压实部分量及虚部分量。
作为进一步的限定,在步骤(2)中,利用线性量测方程表征等效量测与状态量之间的关系,且该表征方程在不同时间尺度的状态估计过程中保持不变。
作为进一步的限定,在步骤(3)中,具体包括:
(3-1)读取远程终端单元、馈线终端单元与同步相量量测单元实时量测信息,和高级电表量测架构量测预报信息;
(3-2)读取上一时刻动态状态估计的状态预报信息,具体包括电流相角信息,电压实部分量信息和电压虚部分量信息;
(3-3)结合状态预报信息和实时量测信息根据量测等效变换公式进行递归等效变换,将状态预报信息作为量测信息的一部分,形成混合量测。
作为更进一步的限定,在步骤(3-3)中,具体包括:
(a)对同步相量量测单元量测的节点电压相量量测和支路电流相量量测进行量测等效变换处理;
(b)对馈线终端单元的节点电压幅值量测、支路电流幅值量测和支路功率量测进行递归等效变换;
(c)对远程终端单元的节点电压幅值量测、支路电流幅值量测、支路功率量测和节点注入功率量测进行递归量测等效变换处理;
(d)对预报量的节点电压幅值量测及节点注入功率量测,节点电压幅值量测进行递归等效变换。
作为进一步的限定,所述步骤(4)中具体包括:根据更新的同步相量量测单元的实时量测对量测预测值进行更新,利用量测预测量中量测的预测值替换为实时等效量测量,形成更新后的等效量测预测;
对量测误差方差进行排序,对应量测的误差被替换为实时量测误差,形成新的量测预测方差。
作为进一步的限定,所述步骤(5)中,将混合等效量测或等效量测预测作为输入代入动态状态估计模型,在已知状态预测值的基础上,经过卡尔曼滤波算出状态估计值,根据预测协方差矩阵求解卡尔曼增益,将状态滤波结果作为当前时刻的***状态输出,状态预测结果作为下一时刻的***状态预测输出。
一种配电网多时间尺度递归动态状态估计***,运行于处理器或存储器,被配置为执行以下指令:
(1)读取区域配电网参数及拓扑结构,读取远程终端单元、馈线终端单元、同步相量量测单元和高级电表量测架构设备配置;
(2)根据配电网参数和量测配置建立混合量测状态估计模型;
(3)判断是否是远程终端单元、馈线终端单元量测更新时刻,若是,结合上一时刻动态状态估计的状态预测对远程终端单元、馈线终端单元、同步相量量测单元和高级电表量测架构的量测进行递归量测等效变换,组成混合量测,并转向步骤(5);否则转向步骤(4);
(4)在非远程终端单元/馈线终端单元量测更新时刻,根据量测函数将上一时刻动态状态估计的预测值变换为量测预测值,并与同步相量量测单元实时量测更新组成混合量测,实现状态预报与量测预报的递归转换,转向步骤(5);
(5)基于混合量测与上一时刻的动态状态估计值进行动态状态估计,输出动态状态估计结果后,返回步骤(3)。
与现有技术相比,本公开的有益效果为:
(1)在配电网原有的AMI、RTU、FTU量测配置基础上引入了PMU量测配置,提高了配电网状态估计的准确性和灵活性。
(2)基于RTU/FTU采样周期和PMU采样周期两种不同时间尺度的配电网状态估计,可以在非RTU/FTU采样时刻进行快速的配电网状态估计,与已有的多时间尺度配电网状态估计相比降低了状态更新周期。
(3)根据混合量测状态估计模型将前一时刻动态状态估计提供的状态预测递归变换为当前时刻等效量测量,不需要状态量的迭代计算,并且统一了两个时间尺度状态估计模型的量测输入和状态输出,便于量测数据的处理和状态数据的分析。
附图说明
构成本申请的一部分说明书附图用来提供对本申请的进一步理解,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。
图1是本公开的具体实施流程图;
具体实施方式:
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出,以下详细说明都是示例性的,旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在本公开中,术语如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“竖直”、“水平”、“侧”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,只是为了便于叙述本公开各部件或元件结构关系而确定的关系词,并非特指本公开中任一部件或元件,不能理解为对本公开的限制。
本公开中,术语如“固接”、“相连”、“连接”等应做广义理解,表示可以是固定连接,也可以是一体地连接或可拆卸连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的相关科研或技术人员,可以根据具体情况确定上述术语在本公开中的具体含义,不能理解为对本公开的限制。
如图1所示,一种基于PMU量测的配电网多时间尺度递归动态状态估计方法,步骤包括:
(1)读取区域配电网参数及拓扑结构,读取PMU、FTU、RTU、AMI量测的配置情况;
(2)根据配电网参数和量测配置建立混合量测状态估计模型;
(3)判断是否是RTU/FTU量测更新时刻,若是,结合上一时刻动态状态估计的状态预测对RTU、FTU、AMI、PMU量测进行量测等效变换,组成混合量测,并转向步骤(5);否则转向步骤(4);
(4)在非RTU/FTU量测更新时刻,根据量测函数将上一时刻动态状态估计的预测值变换为量测预测值,并与PMU实时量测更新组成混合量测,实现状态预报与量测预报的递归转换,转向步骤(5);
(5)基于混合量测与上一时刻的动态状态估计值进行动态状态估计,输出动态状态估计结果后,返回步骤(3)。
1.所述步骤1中,包括读取配电网电路***导纳矩阵Y,读取配电网PMU、FTU、RTU、AMI量测设备在电路图中的安装位置和量测量类型。具体包括:
配电网PMU量测设备:基于同步相量量测技术的量测装置,一般安装在重要节点,更新周期为0.1秒以内,量测量包括节点电压相量量测,支路电流相量量测;
FTU量测设备:一般安装在馈线终端,更新周期为1秒到1分钟,量测量包括节点电压幅值量测,支路电流幅值量测,支路功率量测;
RTU量测设备:一般安装在变电站,更新周期为1秒到1分钟,量测量包括节点电压幅值量测,支路电流幅值量测,支路功率量测,节点注入功率量测;
AMI量测设备:一般安装在负荷节点,更新周期为15分钟到1天,采用其量测的预报信息,量测预报信息包括节点电压幅值量测,节点注入功率量测。
2.步骤2中,包括建立各量测量的等效量测与状态量之间的函数关系。
等效量测包括节点电压、支路电流、节点注入电流的实部分量量测与虚部分量量测,统一称为混合量测zeq。状态量x包括配电网中所有节点的电压实部分量及虚部分量。混合量测量zeq与状态量x之间的关系可以直接用线性量测方程表示:
zeq=Hx+v (1)
式(1)中,v是量测误差,假设为服从正态分布的随机白噪声。H矩阵描述状态与混合量测量间的函数关系,为常数矩阵,且在不同时间尺度的状态估计过程中保持不变。
3.步骤(3)中,包括
3.1.读取PMU、RTU、FTU实时量测信息,AMI量测预报信息;
3.2.读取上一时刻动态状态估计的状态预报信息ei,se、fi,se、θij,se。θij,se是支路ij的电流相角信息,若支路ij有PMU量测,则θij,se是PMU电流相角量测;否则θij,se是上一时刻动态状态估计中对支路ij电流相角的预报信息。ei,se和fi,se分别是节点i的电压实部分量信息和电压虚部分量信息,若节点i有PMU量测,则ei,se和fi,se分别是PMU电压量测实部分量和电压量测虚部分量;否则ei,se和fi,se分别是上一时刻动态状态估计中对节点i的电压实部预报信息和电压虚部的预报信息;
3.3.结合状态预报信息和实时量测信息根据量测等效变换公式进行递归等效变换,将状态预报信息作为量测信息的一部分,形成混合量测zeq,并转向步骤(5)。量测等效变换包括:
3.3.1.对PMU量测进行量测等效变换处理。PMU量测包括节点电压相量量测和支路电流相量量测。将PMU相量量测由极坐标形式转变为直角坐标形式作为等效量测。
3.3.2.对FTU量测进行量测等效变换处理。FTU量测包括节点电压幅值量测,支路电流幅值量测,支路功率量测。相应量测作如下递归等效变换:
式(2)(3)中的相角状态θij,se不需要迭代计算,为3.2中的状态预报信息,在误差设定时假设其为常数。式(4)中的电压分量状态ei,se和fi,se也是状态预报信息,近似处理Iij,r的误差error(Pij)和error(Qij)分别是支路ij的有功功率Pij和无功功率Qij的量测误差,同理近似处理Iij,i的误差
3.3.3.对RTU量测进行递归量测等效变换处理。RTU量测包括节点电压幅值量测,支路电流幅值量测,支路功率量测,节点注入功率量测。节点注入功率量测作如下递归等效变换:
式(5)中Ii,r和Ii,i分别是节点i注入电流的实部分量和虚部分量,Pi和Qi分别是节点i的有功注入功率和无功注入功率。除节点注入功率量测外,其余量测由式(2)(3)(4)进行递归等效变换。
3.3.4.对AMI预报量测进行量测等效变换处理。AMI预报量测包括节点电压幅值量测及节点注入功率量测,节点电压幅值量测由式(2)进行递归等效变换,节点注入功率幅值量测由式(5)进行递归等效变换。
4.步骤(4)中,包括:
4.1.根据线性量测矩阵H和预测协方差矩阵将上一时刻动态状态估计的状态预测递归变换为量测预测结果,将量测预测转变为状态预测,递归变换模型如下:
4.2.根据更新的PMU实时量测对量测预测值进行更新。
设共有a个等效量测量,b个PMU等效量测量,先对重新排序为 为a×1的向量,是量测预测量中非PMU量测的预测值,为b×1的向量,是量测预测量中PMU量测的预测值,将替换为PMU实时等效量测量zpmu,k+1,形成更新后的等效量测预测
5.步骤(5)中,包括
5.1.将混合等效量测zeq,k或等效量测预测作为输入代入动态状态估计模型,以k+1时刻的动态状态估计为例,已知状态预测值经过卡尔曼滤波算出状态估计值及卡尔曼增益Kk+1,运用时变噪声估值方法对模型误差方阵Qk+1进行自适应估计。
5.2.将状态滤波结果作为当前时刻的***状态输出,状态预测结果作为下一时刻的***状态预测输出,返回步骤(3)。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已,并不用于限制本申请,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述,但并非对本公开保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本公开的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。
Claims (10)
1.一种配电网多时间尺度递归动态状态估计方法,其特征是:包括以下步骤:
(1)读取区域配电网参数及拓扑结构,读取远程终端单元、馈线终端单元、同步相量量测单元和高级电表量测架构设备的配置情况;
(2)根据配电网参数和量测配置建立混合量测状态估计模型;
(3)判断是否是远程终端单元或馈线终端单元量测更新时刻,若是,结合上一时刻动态状态估计的状态预测对远程终端单元、馈线终端单元、同步相量量测单元和高级电表量测架构的量测进行递归量测等效变换,组成混合量测,并转向步骤(5);否则转向步骤(4);
(4)在非远程终端单元或馈线终端单元量测更新时刻,根据量测函数将上一时刻动态状态估计的预测值变换为量测预测值,所述量测预测值与同步相量量测单元实时量测更新组成混合量测,实现状态预报与量测预报的递归转换,转向步骤(5);
(5)基于混合量测与上一时刻的动态状态估计值进行动态状态估计,输出动态状态估计结果后,返回步骤(3)。
2.如权利要求1所述的一种配电网多时间尺度递归动态状态估计方法,其特征是:在步骤(1)中,读取根据配电网电路***导纳矩阵Y,读取远程终端单元、馈线终端单元、同步相量量测单元和高级电表量测架构量测设备在电路图中的安装位置和量测量类型,具体包括:
同步相量量测单元量测设备:基于同步相量量测技术的量测装置,量测量包括节点电压相量量测,支路电流相量量测;
馈线终端单元量测设备:量测量包括节点电压幅值量测、支路电流幅值量测和支路功率量测;
远程终端单元量测设备:量测参数包括节点电压幅值量测、支路电流幅值量测、支路功率量测和节点注入功率量测;
高级电表量测架构量测设备;采用其量测的预报信息,量测预报信息包括节点电压幅值量测和节点注入功率量测。
3.如权利要求1所述的一种配电网多时间尺度递归动态状态估计方法,其特征是:在步骤(2)中,建立各量测量的等效量测与状态量之间的函数关系,等效量测包括节点电压、支路电流、节点注入电流的实部分量量测与虚部分量量测,即混合量测量;状态量包括配电网中所有节点的电压实部分量及虚部分量。
4.如权利要求1所述的一种配电网多时间尺度递归动态状态估计方法,其特征是:在步骤(2)中,利用线性量测方程表征等效量测与状态量之间的关系,且该表征方程在不同时间尺度的状态估计过程中保持不变。
5.如权利要求1所述的一种配电网多时间尺度递归动态状态估计方法,其特征是:在步骤(3)中,具体包括:
(3-1)读取远程终端单元、馈线终端单元与同步相量量测单元实时量测信息,和高级电表量测架构量测预报信息;
(3-2)读取上一时刻动态状态估计的状态预报信息,具体包括电流相角信息,电压实部分量信息和电压虚部分量信息;
(3-3)结合状态预报信息和实时量测信息根据量测等效变换公式进行递归等效变换,将状态预报信息作为量测信息的一部分,形成混合量测。
6.如权利要求5所述的一种配电网多时间尺度递归动态状态估计方法,其特征是:在步骤(3-3)中,具体包括:
(a)对同步相量量测单元量测的节点电压相量量测和支路电流相量量测进行量测等效变换处理;
(b)对馈线终端单元的节点电压幅值量测、支路电流幅值量测和支路功率量测进行递归等效变换;
(c)对远程终端单元的节点电压幅值量测、支路电流幅值量测、支路功率量测和节点注入功率量测进行递归量测等效变换处理;
(d)对AMI预报量测的节点电压幅值量测及节点注入功率量测进行递归等效变换。
7.如权利要求1所述的一种配电网多时间尺度递归动态状态估计方法,其特征是:所述步骤(4)中具体包括:根据更新的同步相量量测单元的实时量测对量测预测值进行更新,利用量测预测量中PMU量测的预测值替换为实时等效量测量,形成更新后的等效量测预测。
8.如权利要求7所述的一种配电网多时间尺度递归动态状态估计方法,其特征是:对量测误差方差同样进行排序,对应PMU量测的误差被替换为PMU实时量测误差,形成新的量测预测方差。
9.如权利要求1所述的一种配电网多时间尺度递归动态状态估计方法,其特征是:所述步骤(5)中,将混合量测作为输入代入动态状态估计模型,在已知状态预测值的基础上,经过卡尔曼滤波算出状态估计值,根据预测协方差矩阵求解卡尔曼增益,将状态滤波结果作为当前时刻的***状态输出,状态预测结果作为下一时刻的***状态预测输出。
10.一种配电网多时间尺度递归动态状态估计***,其特征是:运行于处理器或存储器,被配置为执行以下指令:
(1)读取区域配电网参数及拓扑结构,读取远程终端单元、馈线终端单元、同步相量量测单元和高级电表量测架构设备配置;
(2)根据配电网参数和量测配置建立混合量测状态估计模型;
(3)判断是否是远程终端单元或馈线终端单元量测更新时刻,若是,结合上一时刻动态状态估计的状态预测对远程终端单元、馈线终端单元、同步相量量测单元和高级电表量测架构的量测进行递归量测等效变换,组成混合量测,并转向步骤(5);否则转向步骤(4);
(4)在非远程终端单元或馈线终端单元量测更新时刻,根据量测函数将上一时刻动态状态估计的预测值变换为量测预测值,所述量测预测值与同步相量量测单元实时量测更新组成混合量测,实现状态预报与量测预报的递归转换,转向步骤(5);
(5)基于混合量测与上一时刻的动态状态估计值进行动态状态估计,输出动态状态估计结果后,返回步骤(3)。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811526280.4A CN109586289B (zh) | 2018-12-13 | 2018-12-13 | 一种配电网多时间尺度递归动态状态估计方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811526280.4A CN109586289B (zh) | 2018-12-13 | 2018-12-13 | 一种配电网多时间尺度递归动态状态估计方法及*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109586289A CN109586289A (zh) | 2019-04-05 |
CN109586289B true CN109586289B (zh) | 2020-12-29 |
Family
ID=65928481
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811526280.4A Active CN109586289B (zh) | 2018-12-13 | 2018-12-13 | 一种配电网多时间尺度递归动态状态估计方法及*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109586289B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110707693B (zh) * | 2019-10-18 | 2023-06-16 | 燕山大学 | 一种基于ami全量测点分区的集合卡尔曼滤波动态状态估计方法 |
CN111709612B (zh) * | 2020-05-26 | 2023-07-18 | 国网四川省电力公司 | 一种考虑用采历史数据的配电网状态估计方法 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107453357A (zh) * | 2017-08-24 | 2017-12-08 | 天津大学 | 一种基于分层求解的配电网状态估计方法 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9627886B2 (en) * | 2012-03-27 | 2017-04-18 | Mitsubishi Electric Research Laboratoriies, Inc. | State estimation for power system using hybrid measurements |
CN103326358B (zh) * | 2013-06-17 | 2015-04-29 | 西南交通大学 | 基于同步相角测量装置的电力***动态状态估计方法 |
CN106921156B (zh) * | 2015-12-25 | 2019-11-01 | 中国电力科学研究院 | 一种基于多采样周期混合量测的主动配电网状态估计方法 |
CN108155648B (zh) * | 2018-01-09 | 2021-01-05 | 河海大学 | 基于自适应h无穷扩展卡尔曼滤波的状态估计方法 |
CN108448568B (zh) * | 2018-03-08 | 2020-03-27 | 国网山东省电力公司潍坊供电公司 | 基于多种时间周期测量数据的配电网混合状态估计方法 |
-
2018
- 2018-12-13 CN CN201811526280.4A patent/CN109586289B/zh active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107453357A (zh) * | 2017-08-24 | 2017-12-08 | 天津大学 | 一种基于分层求解的配电网状态估计方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
多采样周期混合量测环境下的主动配电网状态估计方法;王少芳 等;《电力***自动化》;20161010;第30-36页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109586289A (zh) | 2019-04-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104134999B (zh) | 基于多数据源的配电网量测有效性分析实用化计算方法 | |
CN108573350B (zh) | 一种配网线损同期化计算与多维分析方法 | |
Kong et al. | Online smart meter measurement error estimation based on EKF and LMRLS method | |
CN106921156B (zh) | 一种基于多采样周期混合量测的主动配电网状态估计方法 | |
CN107453357A (zh) | 一种基于分层求解的配电网状态估计方法 | |
CN110190600A (zh) | 一种基于ami量测近邻回归的三相配电网拓扑辨识方法 | |
CN108448568B (zh) | 基于多种时间周期测量数据的配电网混合状态估计方法 | |
US20080059088A1 (en) | Method and system for state estimation in power systems | |
CN109586289B (zh) | 一种配电网多时间尺度递归动态状态估计方法及*** | |
CN103606113A (zh) | 基于pmu装置的电力***静态状态估计方法 | |
CN113078630A (zh) | 一种基于实时量测数据的低压配电网拓扑辨识方法 | |
CN111553080B (zh) | 一种配电台区负荷动态等值非机理模型参数闭环辨识方法 | |
CN115000947A (zh) | 基于智能电表量测的配电网拓扑结构与线路参数辨识方法 | |
CN110707693A (zh) | 一种基于ami全量测点分区的集合卡尔曼滤波动态状态估计方法 | |
CN110417009A (zh) | 基于不同采样周期数据的配电网混合抗差状态估计方法 | |
CN104537233A (zh) | 一种基于核密度估计的配电网伪量测生成方法 | |
Goh et al. | Dynamic estimation of power system stability in different Kalman filter implementations | |
CN110865328B (zh) | 基于ami的智能电表相位识别、拓扑辨识及阻抗估计方法 | |
Matica et al. | Transmission line impedance estimation based on PMU measurements | |
CN116484554A (zh) | 一种配电网的拓扑辨识方法、装置、设备及介质 | |
CN111709612B (zh) | 一种考虑用采历史数据的配电网状态估计方法 | |
CN109327026B (zh) | 一种低压配电网区间状态估计方法 | |
CN113675951A (zh) | 基于pmu、scada混合量测的电力***动态状态估计方法 | |
CN115347553B (zh) | 基于线性回归初值估计的配电网线路参数辨识方法 | |
CN214669364U (zh) | 一种基于卫星同步授时的变压器损耗在线测量装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |