[发明专利]一种计及PMU量测的分步线性状态估计方法

说明书

技术领域

发明涉及一种线性状态估计方法，特别是一种计及PMU量测的分步线性状态估计方法。

背景技术

电力系统状态估计(state estimation, SE)是能量管理系统(energy management sysem, EMS)的核心，是其他高级应用的基础。传统状态估计基于数据采集与监控系统(supervisory control and dataacquisition, SCADA)的量测信息，主要包括节点注入功率、支路功率和节点电压幅值。随着全球定位技术的发展，广域量测系统(wide area measurement system,WAMS)中相量测量单元(phasor measurement unit, PMU)能对电网节点电压相量和支路电流相量进行高精度和严格同步的测量，因而被广泛地应用于电力系统。但是，目前电力系统PMU的量测配置还无法满足对全网实现可观测，因此研究包含PMU和SCADA混合量测的状态估计方法，如何充分利用PMU量测信息特征有重要的价值和意义。

PMU量测信息包含节点电压相量量测和支路电流相量量测。对节点电压相量量测的处理方法主要有以下两种：一是如果对状态估计精度要求不高，可以直接将相应PMU量测作为真值，对没有安装PMU量测的节点则进行传统状态估计。此方法除了估计精度偏低之外，也无法有效的检测辨识PMU测点中的坏数据。二是将节点电压相量量测添加到SCADA量测中，赋以较大权重，进行传统状态估计。该方法可有效增加量测冗余，提高状态估计精度，但没有充分利用PMU线性量测方程的优点，与未添加PMU量测状态估计相比，迭代次数几乎不变，迭代时间有所增加。对于支路电流相量量测，由于无法建立直接有效的量测方程，单独考虑支路电流相量量测的状态估计的方法很少，目前主要是将支路电流相量量测转化为等效功率量测或电压相量量测进行状态估计。该方法需要精确计算量测变换产生的传递误差和相应的权重，且在量测变换中会出现一定数量的大误差和大权重，影响状态估计精度和数值稳定性。

本文将PMU量测中电压幅值和电压相角分别添加到第一步和第二步线性化方程中，建立PMU和SCADA混合量测下分步状态估计模型，实现状态估计的非迭代求解。仿真结果表明本文方法可有效利用PMU量测方程为线性方程的特点，改善状态估计精度，极大提高状态估计的计算效率。

发明内容

发明目的：本发明所要解决的技术问题是采用分步线性状态估计方法解决计及PMU量测的状态估计计算效率问题。

技术方案：本发明为实现上述目的，采用如下技术方案：

本发明为一种计及PMU量测的分步线性状态估计方法，其特征在于所述方法是在计算机中依次按以下步骤实现的：

步骤1：获取电力系统的网络参数；

步骤2：获取遥测数据                                                ；

步骤3：程序初始化；

步骤4：设置中间变量：

式中：。

步骤5：利用中间变量建立包含SCADA量测的分步状态估计模型：

步骤6：将PMU量测中电压幅值平方添加到步骤5中第一个等式，建立如下方程：

步骤7：由y获得u，将PMU量测中电压相角量测添加到步骤5中第三个等式，建立如下方程：

式中。

步骤8：将解得变量x中电压幅值量测做自然对数的幂，求出的电网状态量。

    作为优化，所述电力系统的网络参数包括输电线路的支路号、首端节点和末端节点编号、串联电阻、串联电抗、并联电纳、变压器变比和漏抗。

作为优化，所述遥测数据包括节SCADA量测和PMU量测。

作为优化，所述程序初始化包括对状态量和修正量赋初值、形成节点导纳矩阵。