[发明专利]一种基于PMU量测的电力系统多区域分布式状态估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于PMU量测的电力系统多区域分布式状态估计方法，属于电力系统分析控制领域。

背景技术

电力系统状态估计根据SCADA提供的实时量测估计出系统最佳的运行状态，在现代能量管理系统(energy management system，EMS)中，一系列后续分析计算(为确保电网安全、经济运行)依赖于状态估计提供的系统实时运行状态，因而状态估计已成为现代EMS不可或缺的基础功能。

随着国内各区域电网的互联，不断增大的系统规模增加了传统整体式状态估计的计算负担，此外，我国电网采用分层控制、分布处理的模式，各区域电网的数据资源差异较大，电力市场的发展也进一步阻碍了各区域电网数据的共享，因而传统的整体式状态估计难以符合现代电网的发展需求。相比而言，将互联大电网按地理位置分为若干个子网，各区域独立进行状态估计的分布式算法引起了国内外学者的广泛研究。

一般而言，可以从以下5个方面评价电力系统多区域分布式状态估计算法的优劣：1)估计精度：分布式状态估计结果需与整体式方法相同，或者在允许的工程误差内，估计精度尽可能接近整体式方法；2)计算效率：相比于整体式算法，分布式算法的一大优点在于提高了状态估计的计算效率；3)通信复杂度：区域间交换的信息量应尽可能少，以减小通信时延、简化数据接口，降低通信复杂度；4)收敛的鲁棒性：分布式算法需在不同的分区、拓扑、运行状态、量测配置下可靠收敛。5)不良数据分析：分布式算法应保留整体式算法的不良数据辨识能力，易于计算正则化残差，特别是对于边界区域。

传统的分布式状态估计方法大致可分为两类：1)基于分解协调的分层次分布式状态估计方法，该类方法的收敛性能、不良辨识与整体式相当，但分区侧、协调侧分开迭代求解，一般只能求得次优解，且分区侧向协调侧传递的信息种类繁多，通信复杂度大；2)无需协调侧的分布式方法，此类方法估计精度高，无需中央协调侧，通信机制简单，但收敛性能薄弱，不良数据检测辨识较难。因而传统的两类分布式方法均存在一定的不足，难以满足现代智能电网的发展需求。

发明内容

发明目的：本发明提出一种基于PMU量测的电力系统多区域分布式状态估计方法，具有较高的计算效率和精度，以及良好的收敛性能。

技术方案：本发明采用的技术方案为一种基于PMU量测的电力系统多区域分布式状态估计方法，包括以下步骤：

1)使用扩展子区域法对全网分区，各个扩展子区域除原有区域外还包含相邻子区域的边界母线；

2)并以相邻子区域边界母线状态量相同作为约束；

3)假设各个子区域的量测与状态量成线性关系；

4)选用加权最小二乘(WLS)作为优化目标函数；

5)引入中间辅助变量；

6)基于ADMM求解所述优化目标函数；

7)将现有处理非线性WLS估计的基于SCADA量测的双线性理论转化为三个阶段，依次是线性量测模型、中间变量的非线性变换、线性量测模型；

8)对所述线性量测模型计及PMU量测；

9)以双线性理论线性化SCADA、PMU混合量测后，第一、三阶段为线性WLS估计，各子区域由ADMM分布式求解，第二阶段为一步非线性变换，各子区域可独立变换。

优选地，所述步骤2)中定义x为全网的状态变量，x_k[l]、x_l[k]为区域K、L边界母线的状态变量，包含了边界母线{a，b，c，d}的状态变量。则基于扩展子区域的分布式状态估计需满足以下等式约束：

xk[l]=xl[k]∀L∈NK,K=1,2L N]]>

式中：NK为与区域K相邻的区域集合，N为全网总的分区数。

优选地，所述步骤3)中假设各区域量测与状态量呈如下线性关系：