[发明专利]基于潮流方程灵敏度分析的非PMU测点动态过程估计方法

说明书

技术领域

本发明属于电力系统广域测量技术领域，特别涉及一种对非PMU测点的量测量的 动态过程进行估计的方法。

背景技术

为了保证电网安全、稳定运行，需要对电力系统运行状态进行准确而全面的实 时监测。传统的信息采集主要来源于RTU和各种厂站综合自动化装置在线提供的大量 静态和准稳态信息，以及故障录波和保护装置事后提供的大量暂态信息。信息的来源导 致数据采集与监控系统(Supervisory Control and Data Acquisition，SCADA)采样间隔为 3～5秒，同时SCADA系统只能监测电网的静态特征，不能实时反映电网的动态行为。 基于全球定位系统(GPS)的相量测量单元(Phasor Measurement Unit，PMU)的成功 研制，标志着同步相量测量技术的诞生，同步相量测量单元的采样间隔为5ms～30ms， 为电力系统动态行为的实时监测提供了可能性。但是由于价格和通讯技术上的要求，目 前不可能在全网安装PMU，所以目前的基于PMU的广域测量系统(Wide Area Measurement System，WAMS)难以解决电网的可观测性的全部要求。因此有文献提出了 时空综合防御框架的概念，指出应该尽可能地整合信息源提供的数据构建统一的广域信 息平台，这些信息数据源应该包括SCADA系统采集的静态数据，PMU采集的实时动 态数据，故障录波器提供的动态数据以及对预想事故进行仿真提供的伪量测。如何利用 这些混合量测通过数据挖掘获得电网的广域静态和广域动态信息是目前研究的热点。有 文献提出了基于SCADA/PMU的静态状态估计模型，通过部分节点安装PMU后提高 状态估计的精度，这些方法仅仅是利用PMU的量测改善传统状态估计的精度，不能动 态跟踪电网的状态。还有文献结合SCADA系统和部分PMU量测，提出了一种基于扩 展Kalman滤波的动态状态估计方法，该方法虽然采用动态递推状态估计，但是SCADA 系统刷新较慢，所以这种方法也仅仅是一种“静态”估计方法。另有文献提出了一种基 于SCADA/PMU的混合实时状态估计方法，但是该方法需要结合历史数据进行状态量 转换预测再通过潮流计算预报状态，由于运行方式和故障形态的组合爆炸，对历史数据 的前期分析不仅计算量十分庞大，而且也难完全保证预测的精度，并且潮流计算会增加 相应的计算时间，状态运行周期为秒级。以上这些基于PMU的混合状态估计模型都没 有从真正意义上跟踪电网动态行为。

最近有文献提出了真正意义上的对非PMU测点的动态过程进行实时估计的方法， 但是该方法完全不依赖网络参数和电网状态矩阵或潮流方程的信息，而是采用类似于 “黑箱”辨识的方法，仅基于已有的PMU和SCADA的实测数据，不利用网络参数和 拓扑信息，对非PMU量测点的动态过程进行黑箱估计。

本发明提出了一种新的基于SCADA/PMU混合量测的实时动态过程估计方法，该 方法区别于基于统计学准则的传统状态估计以及黑箱辨识技术，以稳态时刻的SCADA 或静态状态估计提供的潮流断面值为初始状态，通过研究电网潮流方程各节点间电压相 量变化的函数关系，利用若干已安装PMU的节点的电压相量动态过程量测曲线可以迅 速、直接地计算其他未安装PMU节点的对应的电压相量动态过程曲线，这种估计本质 上是一种动态过程计算。由于该方法严格按照潮流分布来决定节点间的电压变化的相互 联系以及PMU具有较高的测量精度，所以在网络参数和状态信息误差小的情况下，这 种过程估计可以保证很高的精度，并能保证未安装PMU的节点可以以PMU装置相应 的采样频率进行快速的状态刷新。

发明内容

为了在PMU布点不足的情况下，实现对各非PMU量测点的动态过程的实时估计和 监视。本发明专利公开了一种根据潮流方程得到的电压相量的灵敏度矩阵，利用安装相 量测量单元节点的动态实测数据和电力系统数据采集与监控系统数据或状态估计数据， 对未安装PMU节点的动态过程进行实时估计的方法。本发明具体技术方案如下：

该方法利用由潮流雅可比矩阵推出的各节点间电压变化量间的灵敏度关系，通过 SCADA或状态估计提供的初始值，和安装了PMU的节点的电压相量的动态量测可以 估计出其它未安装PMU节点的电压相量的动态变化过程。电网中电流、功率、频率等 其他电气量的动态变化过程由各节点电压动态变化过程和电网的网络参数求出。具体步 骤说明如下：