[发明专利]基于基尔霍夫电流定律的变电站分布式状态估计方法有效
申请号: | 200910079302.1 | 申请日: | 2009-03-06 |
公开(公告)号: | CN101499659A | 公开(公告)日: | 2009-08-05 |
发明(设计)人: | 孙宏斌;张伯明;吴文传;郭庆来;李青芯 | 申请(专利权)人: | 清华大学 |
主分类号: | H02J3/00 | 分类号: | H02J3/00;G01R19/00;G06F17/50 |
代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所 | 代理人: | 罗文群 |
地址: | 1000*** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明涉及一种基于基尔霍夫电流定律的变电站分布式状态估计方法,属于电力系统运行和控制技术领域。首先进行量测采集,然后对采集的电流值进行零阻抗电流状态估计,再根据电流估计值分别进行模拟量坏数据的辨识和拓扑错误辨识,用删除坏数据后的量测量进行零阻抗电流状态估计,经过拓扑分析后,对所得母线模型进行零阻抗电压状态估计。本发明的优点是计算可靠快速,为控制中心提供变电站复电流和复电压的估计解,使控制中心的状态估计无需找拓扑错误和坏数据,无需迭代,达到了计算结果可靠、计算效率高、高鲁棒、强自愈和减少系统维护的工作量等目的。 | ||
搜索关键词: | 基于 基尔霍夫 电流 定律 变电站 分布式 状态 估计 方法 | ||
【主权项】:
1、一种基于基尔霍夫电流定律的变电站分布式状态估计方法,其特征在于该方法包括以下步骤:(1)以T为采集周期,对变电站内各电压等级进行扫描,采集当前时间t(0)时变电站自动化系统中各电压等级内各开关上流过的复电流量测矢量
节点注入复电流量测矢量
节点复电压量测矢量znd和各开关的开合状态量测;(2)设上述各电压等级内各开关全部闭合,将上述
和
作为已知量,针对每个电压等级,通过求解x=(HTWH)-1HTWz,得到各电压等级内各开关上的复电流估计值x cb ( 0 ) , ]]> 其中W是变电站自动化系统中复电流量测的权重矩阵,H = A KCL I , ]]> 由变电站自动化系统的电流量测方程z = z inj z cb = A KCL I x + r inj r cb = Hx + r ]]> 得到,AKCL是各电压等级内各开关全部闭合时零阻抗电网中的节点—开关关联矩阵,I为单位矩阵,r为量测误差矢量;(3)设定一个误差阈值,将上述各开关上各复电流量测
分别与上述各复电流估计值
进行比较,若两者差值最大且该差值大于设定的误差阈值,则该复电流量测
为坏数据,并删除,重复步骤(2)和(3),直到各开关上复电流量测矢量中没有坏数据,得到量测矢量
(4)设定一个估计阈值,将上述各电压等级内各开关上的复电流估计值xcb与估计阈值进行比较,若复电流估计值
大于估计阈值,则该开关的估计状态为闭合状态,若复电流估计值
小于估计阈值,则该开关的估计状态为断开状态;再将开关的估计状态与上述开合状态量测进行比较,若开关的估计状态与上述开合状态量测不一致,则该开关的开合状态量测为坏数据,并删除,根据删除坏数据后的开关开合状态量测,得到关联矩阵
(5)根据上述关联矩阵
将上述量测矢量
作为新的输入,求解式x=(HTWH)-1HTWz,得到各电压等级下正确的开关电流状态估计值
(6)根据上述删除坏数据后的各电压等级内各开关的开合状态量测,将变电站自动化系统中各电压等级从节点模型转变为母线模型;(7)根据上述母线模型,对变电站各电压等级的母线分别进行电压状态估计,得出各母线复电压估计值xnd:x real = Σ i = 1 m w i , real z i , real Σ i = 1 m w i , real ]]>x imag = Σ i = 1 m w i , imag z i , imag Σ i = 1 m w i , imag ]]> 其中,m是属于该母线的电压量测总数,wi,real和wi,imag分别是第i个复电压量测实部和虚部的权重,xreal和ximag分别为该母线复电压估计值xnd的实部和虚部,zi是节点复电压量测矢量znd中第i个节点复电压量测;(8)将当前采集时间t(1)与t(0)进行比较,当t(1)-t(0)大于上述采集周期T时,重复步骤(1)—(8)。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于清华大学,未经清华大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/200910079302.1/,转载请声明来源钻瓜专利网。