本文關(guān)鍵詞：基于PMU量測(cè)的系統(tǒng)分析及狀態(tài)估計(jì)模型的研究

  更多相關(guān)文章： 相量測(cè)量單元 自適應(yīng)遺傳算法 不可觀測(cè)度 狀態(tài)估計(jì)

【摘要】：隨著我國(guó)電力系統(tǒng)的迅猛發(fā)展,現(xiàn)代電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜,大機(jī)組、大電網(wǎng)、超高壓遠(yuǎn)距離交直流輸電、市場(chǎng)化運(yùn)營(yíng)機(jī)制和廣泛采用新技術(shù)已經(jīng)成為當(dāng)前電力系統(tǒng)的主要特征。然而伴隨著現(xiàn)代電網(wǎng)的迅猛發(fā)展,其安全性也受到了前所未有的挑戰(zhàn),對(duì)電網(wǎng)的穩(wěn)定監(jiān)控也隨之變得極其重要。而實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)母線(xiàn)電壓相量可以為安全調(diào)度、穩(wěn)定控制等提供強(qiáng)有力的依據(jù)。因此對(duì)母線(xiàn)電壓相量的實(shí)時(shí)測(cè)量成為當(dāng)前電力系統(tǒng)穩(wěn)定監(jiān)控的關(guān)鍵所在。到目前為止,基于全球定位系統(tǒng)(GPS)的同步相量測(cè)量單元(Phasor Measurement Unit, PMU)在國(guó)內(nèi)的研究已經(jīng)有很大的進(jìn)展并在各大電網(wǎng)已經(jīng)逐步開(kāi)始應(yīng)用。PMU在電力系統(tǒng)中如何配置將對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的速度和精度產(chǎn)生影響。本文以電力系統(tǒng)PMU配置個(gè)數(shù)最少為目標(biāo)函數(shù)、系統(tǒng)有最大量測(cè)冗余度和全網(wǎng)可觀測(cè)為約束條件,提出PMU最優(yōu)配置模型。同時(shí)針對(duì)PMU價(jià)格偏高,很難一次性安裝好所有所需PMU這一實(shí)際情況,提出PMU分階段最優(yōu)配置模型,即以每階段安裝PMU個(gè)數(shù)相等且這些PMU能夠最大限度得提高系統(tǒng)量測(cè)冗余度和完成最終安裝后能夠滿(mǎn)足系統(tǒng)可觀測(cè)這兩個(gè)條件為約束條件,并通過(guò)運(yùn)用改進(jìn)自適應(yīng)遺傳算法來(lái)求解該模型,從而得到最優(yōu)解。此算法已在浙江省32節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)PMU安裝地點(diǎn)的優(yōu)化選擇中得到了實(shí)際應(yīng)用。PMU的測(cè)量信息可以以狀態(tài)估計(jì)的形式用于分析網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀態(tài),以便利用估計(jì)算法本身的特點(diǎn)排除隨機(jī)誤差的干擾,使估計(jì)精度提高。本文對(duì)傳統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)模型和引入PMU的狀態(tài)估計(jì)模型進(jìn)行了比較,討論了國(guó)內(nèi)外該領(lǐng)域的兩類(lèi)不同的PMU狀態(tài)估計(jì)模型—線(xiàn)性狀態(tài)估計(jì)模型和混合量測(cè)的狀態(tài)估計(jì)模型,利用信息矩陣分析了PMU對(duì)狀態(tài)估計(jì)精度的影響,最后用3個(gè)算例證明了分析結(jié)果的正確性。
【關(guān)鍵詞】：相量測(cè)量單元 自適應(yīng)遺傳算法 不可觀測(cè)度 狀態(tài)估計(jì)
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TM933.31
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 緒論9-19
• 1.1 課題的研究背景和現(xiàn)實(shí)意義9-10
• 1.2 同步相量測(cè)量技術(shù)的發(fā)展10-13
• 1.2.1 相量測(cè)量單元(PMU)的基本原理10-12
• 1.2.2 同步相量測(cè)量技術(shù)在國(guó)內(nèi)外的發(fā)展12-13
• 1.3 同步相量測(cè)量技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用13-17
• 1.3.1 可觀測(cè)分析13
• 1.3.2 電力系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)應(yīng)用13-15
• 1.3.3 電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和控制15-16
• 1.3.4 電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)測(cè)和控制16
• 1.3.5 輸電線(xiàn)路的故障測(cè)距16-17
• 1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容17
• 1.5 本文的章節(jié)安排17-19
• 第2章 算法原理19-24
• 2.1 關(guān)于遺傳算法19
• 2.2 遺傳算法原理19-21
• 2.2.1 編碼問(wèn)題(Encoding)20-21
• 2.2.2 遺傳操作21
• 2.2.3 適應(yīng)度函數(shù)定標(biāo)21
• 2.3 自適應(yīng)遺傳算法及其改進(jìn)21-24
• 2.3.1 傳統(tǒng)的自適應(yīng)遺傳算法22
• 2.3.2 改進(jìn)自適應(yīng)遺傳算法22-24
• 第3章 系統(tǒng)可觀的PMU最優(yōu)配置和分階段最優(yōu)配置24-38
• 3.1 電力系統(tǒng)可觀測(cè)的PMU最優(yōu)配置24-29
• 3.1.1 傳統(tǒng)電力系統(tǒng)可觀測(cè)性分析24-25
• 3.1.2 基于PMU量測(cè)的系統(tǒng)線(xiàn)性觀測(cè)模型25-26
• 3.1.3 系統(tǒng)可觀測(cè)的PMU最優(yōu)配置模型26-27
• 3.1.4 改進(jìn)自適應(yīng)遺傳算法尋求最優(yōu)解27-29
• 3.2 電力系統(tǒng)分階段配置PMU29-32
• 3.2.1 問(wèn)題的產(chǎn)生29
• 3.2.2 電力系統(tǒng)不可觀測(cè)度29-30
• 3.2.3 分階段最優(yōu)解的求解思想30-31
• 3.2.4 PMU分階段最優(yōu)配置的模型31
• 3.2.5 改進(jìn)自適應(yīng)遺傳算法尋求每階段的最優(yōu)解31-32
• 3.3 算例及其分析32-36
• 3.3.1 IEEE14節(jié)點(diǎn)算例32-33
• 3.3.2 浙江省32節(jié)點(diǎn)實(shí)際電網(wǎng)算例33-36
• 3.4 本章小結(jié)36-38
• 第4章 同步相量測(cè)量在電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)中的應(yīng)用38-55
• 4.1 狀態(tài)估計(jì)概述38
• 4.2 傳統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)38-48
• 4.2.1 加權(quán)最小二乘法算法39-40
• 4.2.2 快速分解算法40-44
• 4.2.3 極坐標(biāo)系下的雅可比矩陣元素44-48
• 4.3 基于PMU量測(cè)的線(xiàn)性狀態(tài)估計(jì)48-49
• 4.4 引入PMU量測(cè)的混合狀態(tài)估計(jì)49-52
• 4.4.1 相量作為待求量參與狀態(tài)估計(jì)50-52
• 4.4.2 相量作為已知量參與狀態(tài)估計(jì)52
• 4.5 基于快速分解算法的引入PMU量測(cè)混合狀態(tài)估計(jì)的算例分析52-54
• 4.5.1 5節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)52
• 4.5.2 IEEE14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)52-53
• 4.5.3 實(shí)際系統(tǒng)算例—浙江電網(wǎng)333節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)53-54
• 4.6 本章小結(jié)54-55
• 第5章 結(jié)論與展望55-57
• 5.1 本文所作的主要工作和結(jié)論55
• 5.2 目前存在的不足和未來(lái)工作的展望55-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 附錄 浙江333節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)精度改進(jìn)數(shù)據(jù)61-69
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果69-70
• 致謝70-71
• 作者簡(jiǎn)介71

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