本文關(guān)鍵詞：基于PMU的狀態(tài)估計(jì)研究

  更多相關(guān)文章： 電力系統(tǒng) 狀態(tài)估計(jì) 同步相量測(cè)量單元 降階算法

【摘要】：隨著電力工業(yè)的不斷發(fā)展,電網(wǎng)結(jié)構(gòu)及調(diào)控方式日趨復(fù)雜。電力系統(tǒng)平穩(wěn)運(yùn)行對(duì)實(shí)時(shí)狀態(tài)的精確性和完整性要求日益提高。電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)作為能量管理系統(tǒng)中的重要組成部分,能夠利用量測(cè)系統(tǒng)的冗余信息,通過數(shù)學(xué)算法對(duì)隨機(jī)干擾造成的錯(cuò)誤信息進(jìn)行修正,增強(qiáng)量測(cè)數(shù)據(jù)可靠性,預(yù)測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài),為電網(wǎng)的在線計(jì)算、分析應(yīng)用提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。傳統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的量測(cè)量由數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)(SCADA)系統(tǒng)提供,包括支路潮流、節(jié)點(diǎn)注入功率以及節(jié)點(diǎn)電壓幅值等。20世紀(jì)初隨著科技的發(fā)展,以全球定位系統(tǒng)(GPS)為基礎(chǔ)的同步測(cè)量技術(shù)快速興起,為狀態(tài)估計(jì)帶來了高精度且全網(wǎng)同步的量測(cè)信息,使?fàn)顟B(tài)估計(jì)的發(fā)展出現(xiàn)了新的契機(jī)。針對(duì)SCADA量測(cè)量和PMU量測(cè)量將長(zhǎng)期共存的局面,文章首先介紹了電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的數(shù)學(xué)模型以及經(jīng)典狀態(tài)估計(jì)算法,并對(duì)兩套量測(cè)裝置的數(shù)據(jù)匹配性問題進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹,提出可行的處理方案。然后,在傳統(tǒng)非線性狀態(tài)估計(jì)模型中引入同步量測(cè)數(shù)據(jù),提出以混合量測(cè)為基礎(chǔ)的狀態(tài)估計(jì)算法。該算法將系統(tǒng)中的狀態(tài)量分成PMU可觀測(cè)量和PMU不可觀測(cè)量,并分別進(jìn)行估計(jì)。這種解耦的算法相對(duì)于現(xiàn)有的混合狀態(tài)估計(jì)算法計(jì)算更加簡(jiǎn)潔,并且有較高的數(shù)字穩(wěn)定性。最后,利用多個(gè)IEEE標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試系統(tǒng)對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證,通過與傳統(tǒng)最小二乘法和快速分解算法的對(duì)比,證明該算法在數(shù)值穩(wěn)定性和精度上有很大優(yōu)勢(shì)。
【關(guān)鍵詞】：電力系統(tǒng) 狀態(tài)估計(jì) 同步相量測(cè)量單元 降階算法
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM73;TM76
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-16
• 1.1 電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)研究的背景意義8-10
• 1.2 電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的作用10-11
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3.1 傳統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)11-12
• 1.3.2 基于PMU的狀態(tài)估計(jì)12-14
• 1.4 本文主要研究工作14-16
• 2 電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)理論基礎(chǔ)16-28
• 2.1 電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)數(shù)學(xué)模型16-19
• 2.1.1 電力系統(tǒng)量測(cè)模型16-17
• 2.1.2 電力網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型17
• 2.1.3 電力系統(tǒng)量測(cè)方程17-18
• 2.1.4 狀態(tài)估計(jì)評(píng)價(jià)模型18-19
• 2.2 經(jīng)典狀態(tài)估計(jì)算法簡(jiǎn)介19-26
• 2.2.1 基本加權(quán)最小二乘法19-21
• 2.2.2 快速分解算法21-24
• 2.2.3 量測(cè)變換算法24-26
• 2.3 算法對(duì)比26-27
• 2.4 小結(jié)27-28
• 3 PMU量測(cè)系統(tǒng)簡(jiǎn)介及其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用28-40
• 3.1 同步相量測(cè)量原理29-31
• 3.1.1 同步相量的表示29
• 3.1.2 相角測(cè)量原理29-31
• 3.2 同步相量測(cè)量系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用31-33
• 3.3 PMU與SCADA量測(cè)數(shù)據(jù)分析及相關(guān)問題研究33-38
• 3.3.1 PMU量測(cè)量與SCADA量測(cè)量對(duì)比33-34
• 3.3.2 數(shù)據(jù)兼容性問題研究34-38
• 3.4 小結(jié)38-40
• 4 基于PMU的狀態(tài)估計(jì)算法介紹40-48
• 4.1 線性算法40-43
• 4.2 非線性算法43-47
• 4.3 小結(jié)47-48
• 5 基于PMU的降階二次算法48-56
• 5.1 基于PMU的降階二次狀態(tài)估計(jì)算法介紹48-51
• 5.1.1 PMU可觀測(cè)變量狀態(tài)估計(jì)48-49
• 5.1.2 PMU不可觀測(cè)變量狀態(tài)估計(jì)49-51
• 5.2 算法的實(shí)現(xiàn)過程51-52
• 5.3 算法特性分析52-55
• 5.3.1 數(shù)值穩(wěn)定性分析52-54
• 5.3.2 估計(jì)精度分析54-55
• 5.4 結(jié)論55-56
• 6 總結(jié)與展望56-58
• 參考文獻(xiàn)58-60
• 致謝60-61
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文61

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