電力系統(tǒng)量測(cè)最優(yōu)配置及狀態(tài)估計(jì)算法研究.pdf

1、狀態(tài)估計(jì)作為電力系統(tǒng)潮流計(jì)算、短路電流計(jì)算和穩(wěn)定性分析的基礎(chǔ)，是對(duì)從現(xiàn)場(chǎng)獲取來(lái)的數(shù)據(jù)的第一次處理。隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展，現(xiàn)場(chǎng)采集數(shù)據(jù)的設(shè)備種類越來(lái)越多，設(shè)備精度越來(lái)越高，同時(shí)，配電網(wǎng)相對(duì)于輸電網(wǎng)結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜，大量的分布式電源、環(huán)網(wǎng)甚至微網(wǎng)，出現(xiàn)在配電網(wǎng)中。因此，本文在新型量測(cè)設(shè)備PMU和傳統(tǒng)量測(cè)設(shè)備在含環(huán)配電網(wǎng)中的混合配置方案上進(jìn)行了深入研究。
　　含環(huán)配電網(wǎng)中的量測(cè)裝置優(yōu)化配置，實(shí)際上就是用花費(fèi)較少的量測(cè)系統(tǒng)來(lái)獲得較高精度的狀態(tài)估

2、計(jì)結(jié)果，同時(shí)必須保證系統(tǒng)的可觀性。本文以新興的和聲搜索算法為框架，以PMU和傳統(tǒng)量測(cè)裝置的成本較低和量測(cè)精度較高為目標(biāo)，得到多目標(biāo)pareto解集前沿，用獲取得到的量測(cè)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，以狀態(tài)估計(jì)的估計(jì)精度來(lái)衡量目標(biāo)函數(shù)中的量測(cè)精度。文章在仿真過(guò)程中，采用的是IEEE33關(guān)閉聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān)來(lái)實(shí)現(xiàn)含環(huán)配電網(wǎng)，并在關(guān)閉9節(jié)點(diǎn)和15節(jié)點(diǎn)之間、8節(jié)點(diǎn)和21節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)絡(luò)開(kāi)關(guān)的系統(tǒng)上進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，得到了理想的配置方案。
　　狀態(tài)估計(jì)有著成熟的算法框

3、架，在靜態(tài)狀態(tài)估計(jì)中使用較多的是最小二乘狀態(tài)估計(jì)，但是由于量測(cè)量和狀態(tài)量之間是非線性關(guān)系，最小二乘狀態(tài)估計(jì)需要借助高斯牛頓反復(fù)迭代，計(jì)算成本較高。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種專門解決非線性問(wèn)題的技術(shù)的出現(xiàn)，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練一個(gè)網(wǎng)絡(luò)用于計(jì)算狀態(tài)估計(jì)已經(jīng)成為一種可能。本文就是利用稀疏自編碼器(SAE)和前饋(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，同時(shí)使用粒子群算法(PSO)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，最終在IEEE14的基礎(chǔ)上訓(xùn)練得到一個(gè)計(jì)算狀態(tài)估計(jì)的網(wǎng)絡(luò)，和傳統(tǒng)的最小二乘狀態(tài)估計(jì)相