基于混合量測技術的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計研究*

金 濤 李少華

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基于混合量測技術的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計研究*

金 濤 李少華

福州大學電氣工程與自動化學院

電力系統(tǒng)狀態(tài)估計是能量管理系統(tǒng)（EMS）的重要組成部分，也是電力系統(tǒng)在線監(jiān)測、分析、控制的基礎，如何快速、高效地對電網(wǎng)的狀態(tài)信息進行預測估計已成為電力系統(tǒng)研究中的熱點問題。該文在分析狀態(tài)估計理論和廣域監(jiān)測的基礎上，提出了一種利用電力廣域測試系統(tǒng)（WAMS）和監(jiān)測控制和數(shù)據(jù)采集（SCADA）混合量測的靜態(tài)狀態(tài)估計算法，此算法可以直接利用電流相量量測量，高效快速地進行電網(wǎng)信息的狀態(tài)估計。相關的仿真和實驗結果證明，這種算法具有良好的估計性能，并能夠對不良數(shù)據(jù)進行有效的檢測和辨識。

電力系統(tǒng) 狀態(tài)估計 廣域檢測 WAMS

隨著電力系統(tǒng)的迅速發(fā)展，電力系統(tǒng)的結構和運行方式日趨復雜，電力系統(tǒng)調度中心的自動化水平也需要逐步由低級向高級發(fā)展。現(xiàn)代化的調度系統(tǒng)要求能迅速、準確而全面地掌握電力系統(tǒng)的實際運行狀態(tài)，預測分析系統(tǒng)的運行趨勢，對運行中發(fā)生的各種問題提供下一步運行的決策，從而保證電力系統(tǒng)運行的安全性和經(jīng)濟性[1]。狀態(tài)估計技術也被稱為濾波，它是利用實時量測系統(tǒng)的冗余度來提高數(shù)據(jù)精度，自動排除隨機干擾所引起的錯誤信息，估計或預報系統(tǒng)的運行狀態(tài)，已在電力系統(tǒng)中得到了較多應用[2,3]。本文在研究狀態(tài)理論和廣域監(jiān)測技術的基礎上，提出了一種基于WAMS/SCADA混合量測的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計技術，這種狀態(tài)估計量測量既包括由SCADA系統(tǒng)提供的傳統(tǒng)量測，又包括由WAMS系統(tǒng)提供的電壓和電流相量量測，且此狀態(tài)估計不用特意指定相角參考母線，所有母線相角都是以全球定位系統(tǒng)授時基準為參考。相關的仿真和實驗結果證明這種算法具有良好的估計性能，并能夠對不良數(shù)據(jù)等進行有效的檢測和辨識，具有較好的工程使用價值。

1 電力系統(tǒng)狀態(tài)估計理論

在給定網(wǎng)絡結線、支路參數(shù)和量測系統(tǒng)的條件下，根據(jù)量測值求最優(yōu)狀態(tài)估計值的計算方法稱為狀態(tài)估計算法，它是狀態(tài)估計程序的核心部分，因此狀態(tài)估計算法的選擇對整個狀態(tài)估計程序的性能有很大的影響[4]。定義電力系統(tǒng)的量測方程為：

式中為維量測矢量；為維量測函數(shù)向量；為維量測誤差向量，假設其服從均值為0、方差為的正態(tài)分布。之前狀態(tài)估計技術的量測量主要來自于SCADA的實時數(shù)據(jù)，圖1是常見的兩端口電力網(wǎng)絡分支模型。

根據(jù)基爾霍夫定律可得

待求的狀態(tài)量是相角和母線電壓

2 基于SCADA和WAMS混合量測的模型建立

相量測量單元PMU是能夠利用全球定位系統(tǒng)GPS的授時功能，給以相量形式測量的各節(jié)點或者線路的各種狀態(tài)量打上時標的一種測量裝置[5]。廣域測量系統(tǒng)WAMS就是以PMU為低層測量單元，經(jīng)通信系統(tǒng)將測量值實時傳送到數(shù)據(jù)采集器，經(jīng)過一定的數(shù)據(jù)處理后對電力系統(tǒng)運行進行動態(tài)監(jiān)測及實現(xiàn)其他高級功能的系統(tǒng)。圖2為本課題組設計的電力系統(tǒng)WAMS廣域監(jiān)測的原理圖。

圖2 電力系統(tǒng)WAMS廣域監(jiān)測原理圖

為得出最優(yōu)狀態(tài)估計，應當使目標函數(shù)的值最小，迭代公式給出如下：

3 仿真實驗分析

為了驗證算法的效果和精度，我們進行了仿真實驗研究。圖3是IEEE-14節(jié)點系統(tǒng)，它有14個bus, 20條支路。在該IEEE-14節(jié)點系統(tǒng)中，量測量既包括傳統(tǒng)潮流量測，又包括相角量測。每臺PMU都可以測得所安裝母線處的電壓相量和所有由此母線流出的電流相量。

為了測試本文提出的狀態(tài)估計算法，共對如表1所示4種不同可觀測算例進行了仿真測試。算例①僅包括傳統(tǒng)量測量。算例②包括傳統(tǒng)量測量和3個PMU的量測（以下支路功率量測：4-5、4-7、4-9、7-9、10-11、12-13、13-14；母線3、5、13、14處的注入功率量測，以及母線2、7、9處PMU量測量）。算例③包括傳統(tǒng)量測量和4個PMU的量測（以下支路功率量測：4-9、10-11、12-13；母線3、5、14處的注入功率量測，以及母線2、6、7、9處PMU量測量）。算例④包括傳統(tǒng)量測量和5個PMU的量測（支路10-11的功率量測；母線5處的注入功率量測，以及母線2、6、7、9、13處PMU量測量）。

圖3 IEEE-14標準系統(tǒng)接線圖和量測配置

在分析時，相角量測的真值和標準差單位為度，其它量測量單位為p.u.，收斂容差設為10-4。仿真試驗時，由PMU測得的相量量測量比傳統(tǒng)量測精度要高，幅值誤差為0.1%~1%，相角誤差為0.01°~0.05°，假定傳統(tǒng)量測量的誤差為1%~3%。

表1 各算例量測配置

圖4和圖5分別為支路電流相量利用極坐標形式時，電壓相角和幅值估計值相對于真實值的估計誤差。從圖中可以看出，僅含有傳統(tǒng)量測量的狀態(tài)估計的估計結果最差。加入PMU量測量使狀態(tài)估計性能有很大的提高。而且，PMU數(shù)量越多，估計性能也越好。

圖4 電流相量相角估計誤差

圖5 電流相量幅值估計誤差

表2 算例③的不良數(shù)據(jù)檢測分析

4 結語

本文提出了一種基于WAMS/SCADA混合量測的狀態(tài)估計算法，并基于此利用傳統(tǒng)量測和電力系統(tǒng)廣域監(jiān)測WAMS量測量來對電網(wǎng)的狀態(tài)信息進行預測估計。通過仿真實驗證明，這種算法具有良好估計性能，有效解決了狀態(tài)估計迭代時產(chǎn)生的數(shù)值不穩(wěn)定問題，并能高效完成不良數(shù)據(jù)的檢測和辨識，具有較好的工程應用價值。

[1] Durgaprasad G., Thakur S. Robust dynamic state estimation of power systems based on M-estimation and realistic modeling of system dynamics[J]. IEEE Trans. Power System, 1998, 13 (4): 1331-1336.

[2] Sinha A K, Mandal J K．Dynamic State Estimation Using ANN Based Bus Load Prediction[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 1999, 14(11): 1219-1225.

[3] 黃妹雅，劉天琪，陳績．動態(tài)狀態(tài)估計中PMU配置的離散粒子群優(yōu)化算法[J]．電網(wǎng)技術，2006，24(12)：68-72.

[4] 周鳳岐，盧曉東.最優(yōu)估計理論[M].北京：高等教育出版社，2009.

[5] 丁軍策，蔡澤祥，王克英.基于廣域測量系統(tǒng)的混合量測狀態(tài)估計算法[J].中國電機工程學報，2008,26(2)：58-63.

[6] 姜廷剛，高厚磊，劉炳旭．適合廣域測量系統(tǒng)的通信網(wǎng)探討[J]．電力系統(tǒng)及其自動化學報，2004，16(3)：57-60.

[7] 盧志剛,許世范,史增洪,等.部分電壓和電流相量可測量時電壓相量的狀態(tài)估計[J]. 電力系統(tǒng)自動化，2000，24(1)：42-44.

歐盟FP7國際合作基金(909880)資助項目；國家自然科學基金(50907011)資助項目；福建省自然科學基金(2010J05109)資助項目；教育部留學歸國人員基金資助項目(LXKQ1001)；福建省杰出青年科學基金資助項目(2012J06012)。