發(fā)布時(shí)間：2021-01-24 10:33

　　目前配電網(wǎng)的信息來(lái)源主要以數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控（Supervisory Control And Data Acquisition,SCADA）為主。然而,隨著配電自動(dòng)化水平的提高,對(duì)量測(cè)信息的時(shí)延、精度、頻率等方面都提出了更高的要求。因此,基于GPS的同步相量測(cè)量裝置（Phasor Measurement Unit,PMU）逐步應(yīng)用于配電網(wǎng)中,其高頻、高精度、低時(shí)延、量測(cè)種類(lèi)齊全的特點(diǎn),為配電網(wǎng)提供了更為豐富的信息,也為配電網(wǎng)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)打下了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。但短期內(nèi)PMU還無(wú)法取代SCADA實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)可觀測(cè)的要求,因此由PMU與SCADA組成的混合量測(cè)是改善以單一SCADA量測(cè)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)及其他高級(jí)應(yīng)用的一種有效手段,但兩類(lèi)量測(cè)在采樣頻率、時(shí)延、量測(cè)結(jié)構(gòu)、時(shí)標(biāo)等都有較大差異,因此對(duì)混合量測(cè)進(jìn)行預(yù)處理,是現(xiàn)對(duì)配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)性能、精度的提升的必要前提,同時(shí)由于PMU的高頻特性,也需對(duì)海量PMU數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理。因此,本文針對(duì)混合量測(cè)統(tǒng)一使用過(guò)程存在的問(wèn)題及通過(guò)混合量測(cè)實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)進(jìn)行了研究,主要工作如下:1)基于已有研究,分析PMU/SCADA混合量測(cè)的特性,簡(jiǎn)單介紹國(guó)內(nèi)外對(duì)異步量... 

【文章來(lái)源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 選題的背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 PMU/SCADA混合量測(cè)處理方法
        1.2.2 配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)
    1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容
第2章 PMU/SCADA混合量測(cè)處理方法
    2.1 引言
    2.2 異步數(shù)據(jù)同步化
        2.2.1 混合量測(cè)時(shí)延誤差分析
        2.2.2 PMU/SCADA異步量測(cè)同步化方法
    2.3 基于量測(cè)預(yù)處理的改進(jìn)LZW壓縮算法
        2.3.1 LZW無(wú)損壓縮算法
        2.3.2 量測(cè)預(yù)處理方法
    2.4 仿真分析
        2.4.1 異步量測(cè)同步化處理方法
        2.4.2 高頻PMU量測(cè)無(wú)損壓縮方法
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于二次約束二次估計(jì)的配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)方法
    3.1 引言
    3.2 無(wú)跡卡爾曼濾波原理
        3.2.1 無(wú)跡變換（UT）
        3.2.2 濾波過(guò)程
    3.3 基于QCQE的配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)
        3.3.1 配電網(wǎng)混合量測(cè)模型
        3.3.2 改進(jìn)的無(wú)跡卡爾曼濾波方法
    3.4 仿真分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 結(jié)論與展望
    4.1 全文工作總結(jié)
    4.2 研究工作展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
附錄
    IEEE-30 節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)魯棒自適應(yīng)UKF的配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)方法[J]. 王玉彬,夏明超,李鵬,郭曉斌,白浩,徐全.  電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2020(01)
[2]三相不平衡下交直流配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)[J]. 馬鑫,郭瑞鵬,柳勁松,方陳,朱鵬程,張雅迪.  電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2019(23)
[3]基于PMU的智能配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)特性在線(xiàn)評(píng)估方法[J]. 鄭雪筠,何維國(guó),王少榮,柳勁松,李成靖,方陳,周昀,朱郁馨,李妍.  電網(wǎng)技術(shù). 2019(09)
[4]偽量測(cè)建模與AUKF在配電網(wǎng)虛假數(shù)據(jù)注入攻擊辨識(shí)中的應(yīng)用[J]. 陳碧云,李弘斌,李濱.  電網(wǎng)技術(shù). 2019(09)
[5]考慮混合量測(cè)的配電網(wǎng)二次約束二次估計(jì)方法[J]. 朱鵬程,柳勁松,范士雄,郭瑞鵬,馬鑫.  電網(wǎng)技術(shù). 2019(03)
[6]基于最優(yōu)濾波算法的配電網(wǎng)PMU及其性能測(cè)試[J]. 邢光正,汪芙平,黃松嶺,趙偉,王贊基.  電網(wǎng)技術(shù). 2019(03)
[7]微型同步相量測(cè)量單元在智能配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)估計(jì)中的應(yīng)用[J]. 嚴(yán)正,孔祥瑞,徐瀟源,謝偉.  上海交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(10)
[8]基于諧波源特征提取的電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)諧波狀態(tài)估計(jì)自適應(yīng)方法[J]. 王艷,臧天磊,符玲,何正友.  電網(wǎng)技術(shù). 2018(08)
[9]基于自適應(yīng)無(wú)跡卡爾曼濾波的配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)[J]. 孫江山,劉敏,鄧?yán)?應(yīng)麗云,李澤滔.  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2018(11)
[10]一種計(jì)及全量測(cè)相關(guān)性的混合電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)方法[J]. 蘇蓉,趙俊博,張葛祥,孫華東.  電網(wǎng)技術(shù). 2018(08)

博士論文
[1]面向配電網(wǎng)的廣域測(cè)量關(guān)鍵技術(shù)研究及系統(tǒng)開(kāi)發(fā)[D]. 牛勝鎖.華北電力大學(xué) 2013
[2]基于廣域測(cè)量的電力系統(tǒng)在線(xiàn)安全分析若干關(guān)鍵問(wèn)題的研究[D]. 李大虎.華中科技大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于二次約束二次估計(jì)的配電網(wǎng)混合量測(cè)狀態(tài)估計(jì)方法研究[D]. 朱鵬程.浙江大學(xué) 2019
[2]交直流配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)及日前調(diào)度模型研究[D]. 馬鑫.浙江大學(xué) 2019
[3]基于PMU量測(cè)的電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)研究[D]. 馬安安.浙江大學(xué) 2018
[4]PMU數(shù)據(jù)用于SCADA系統(tǒng)的方法研究[D]. 韓鋒.華北電力大學(xué) 2017
[5]基于PMU同步信息的含分布式電源配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)[D]. 張嘉.華北電力大學(xué) 2016
[6]時(shí)間同步方式及同步偏差對(duì)同步相量量測(cè)的影響研究[D]. 徐凱.華北電力大學(xué) 2015
[7]基于PMU/SCADA混合數(shù)據(jù)的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的研究[D]. 李爽.華北電力大學(xué) 2013
[8]多模式自適應(yīng)LZW算法在WAMS中的應(yīng)用研究[D]. 趙宇飛.華北電力大學(xué) 2012



本文編號(hào)：2997091