[发明专利]一种基于AMI量测特性的配电网状态估计方法

说明书

本发明公开了一种基于AMI量测特性的配电网状态估计方法，包括：(1)根据配电网结构确定系统模型、参数，根据不同量测的特性，利用典型日负荷曲线及潮流真值模拟系统中的SCADA量测和AMI量测；(2)对AMI量测数据进行延迟处理；(3)确定SCADA量测和AMI量测数据配合的情况下配电网状态估计的周期；(4)在步骤(2)和步骤(3)所确定的量测数据的基础上，对配电网进行状态估计，确定系统的运行状态。本发明全面考虑AMI的量测特性提出了状态估计中AMI量测数据延迟和与SCADA数据量测周期不一致等问题的解决方法，实现了综合利用SCADA和AMI量测数据的配电网状态估计。

技术领域

本发明属于电力系统分析领域，尤其涉及一种基于AMI量测特性的配电网状态估计方法。

背景技术

状态估计是能量管理系统的核心功能。根据应用场景，状态估计可分为在线和离线两种模式。配电网在线状态估计的时间间隔取决于电力公司，一般为10到60分钟，主要用于配电网调度和能量管理，支持实时决策和应用。其特点是使用尽量准确实时的数据分析系统当前的情景；离线状态估计是根据所有得到的量测，分析电网过去某一个时间段的情景，主要用于电网分析，窃电分析等。

在配电网状态估计领域，已有大量学者开展了广泛的研究。依据状态估计模型的不同，大致可分为以节点电压、支路电流、支路功率为状态变量的状态估计算法等。

由于用户侧的低压配电网缺少量测数据，在配电网状态估计中，通常仅对中压配电网进行状态估计。2009年以来，国家电网公司以“全覆盖、全采集、全费控”为建设目标，推动智能电能表应用和用电信息采集系统建设。截至2013年10月底，已累计安装应用智能电能表1.73亿只，用电信息采集系统覆盖1.73亿户。智能电表的推广，为低压配电网提供大量冗余量测。这些信息丰富了配电网的量测类型，能够有效解决长期以来因量测装置配置不足、通信通道不完善而造成的大量馈线及其分支不可观测的问题。将AMI所采集的数据合理的应用到配电网状态估计中能够更准确、全面地估计出多种量测和状态信息，从而为更高级别的应用提供完整的、可靠的、高精度的分析数据。

然而，与SCADA量测相比，AMI数据有其独特的量测特性：

1)配电SCADA量测的量测间隔一般在20s之内，最多几分钟；AMI量测的间隔可以预先设定，一般为15min，30min或一个小时。

2)智能电表有两种读取方式。国外多采用冻结方式，即预先设定冻结时刻，再读回。各表数据均有时标，但是读回时间不确定。同一时刻的各表的读入数据时间延迟在20s之内，甚至更低。在我国，只冻结每天零点时刻的数据，其余时间均采取招读方式，即通过计量中心发送指令对电表轮番读取，读完一只表，再读取另一只。一个台区下的电表读取一遍的时间根据用户的数量可达到10min-15min。

3)SCADA量测的准确度等级一般为2左右；用于AMI量测的智能电表等级一般为0.5级甚至更高。

在实际中，AMI的量测存在数据时标不一致或时间延迟、与SCADA数据的量测周期不一致等问题。这些问题是限制AMI数据应用于配电网状态估计的关键问题。

本发明考虑国内状态估计的应用实际和AMI的读取方式，重点分析采用招读AMI数据的离线状态估计。

发明内容

目前，已有学者围绕AMI量测数据在配电网状态估计中的应用展开了研究。但是已有研究未能全面考虑AMI的量测特性。本发明从配电网状态估计的需求和AMI量测数据的实际特性出发，针对应用招读AMI数据的离线状态估计应用场景，提出了状态估计中AMI量测数据延迟和与SCADA数据量测周期不一致等问题的解决方法，实现了综合利用SCADA和AMI量测数据的配电网状态估计。结合国内AMI量测读取现状，分析AMI延迟数据处理前后配电网状态估计的误差情况；分析状态估计周期的调整对结果误差的影响；分析量测噪声对状态估计结果的影响。