基于PMU同步信息的含分布式電源配電網狀態(tài)估計.pdf

1、隨著配電自動化系統(tǒng)和配電管理系統(tǒng)的水平不斷提高，配電網狀態(tài)估計的重要性日益突出，相量測量單元(PMU)在電力系統(tǒng)中的配置在傳統(tǒng)的量測數據上增加了相角量測，其所提供的量測數據有利于提高狀態(tài)估計的精度，分布式電源接入配電網后改變了配電網的結構及潮流，在進行配電網狀態(tài)估計時需要對其作特殊處理。本文在此背景下展開研究工作，主要內容如下：
　　研究并總結了目前配電網狀態(tài)估計的方法，對各種方法進行比較，分析了各種方法的優(yōu)缺點及適用性。在引入P

2、MU量測后，基于有限的PMU量測量與傳統(tǒng)的SCADA量測量相結合建立混合量測狀態(tài)估計模型，對于接入配電網的分布式電源依據不同種類分別等效為四種不同的節(jié)點類型進行處理。針對PMU的優(yōu)化配置問題，在系統(tǒng)完全可觀測的前提下，分析了現有優(yōu)化配置算法的優(yōu)缺點，在系統(tǒng)不完全可觀測條件下，提出了一種根據母線出線數目以及母線注入功率確定PMU配置位置的優(yōu)化配置算法，并在IEEE-57節(jié)點算例中仿真驗證其有效性。考慮到實際中量測數據有可能存在有不良數據，

3、總結目前狀態(tài)估計中不良數據的檢測與辨識方法，針對含有粗差的量測數據，本文采用了一種改進的抗差最小二乘算法，在抗差最小二乘法的基礎上結合k-means聚類原理根據量測數據殘差大小進行辨識分類，并相應改變狀態(tài)估計中的權因子，從而減小粗差對狀態(tài)估計精度的影響。使用MATLAB軟件在IEEE-33節(jié)點配電系統(tǒng)中對本文所提狀態(tài)估計的模型和算法進行仿真驗證，仿真結果表明本文所提出的狀態(tài)估計模型估計效果更優(yōu)，且在量測數據含有一定粗差時本文所提狀態(tài)估計