主動(dòng)配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)及魯棒量測(cè)配置研究.pdf_第1頁(yè)
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1、分布式電源(distributed generations,DG)的大量接入,將逐漸改變傳統(tǒng)配電網(wǎng)的形態(tài)。主動(dòng)配電網(wǎng)具有良好的配電自動(dòng)化水平,可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu),實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)的靈活、經(jīng)濟(jì)、安全運(yùn)行。主動(dòng)配電網(wǎng)(active distribution network,ADN)將成為未來(lái)配電網(wǎng)的發(fā)展趨勢(shì)。ADN的主動(dòng)性要求實(shí)時(shí)感知系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài),配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)(distribution system state estimation,DSSE)是

2、獲得系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)信息的重要途徑。然而,當(dāng)前配電網(wǎng)中實(shí)時(shí)量測(cè)數(shù)量不足,需要添加大量偽量測(cè)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的可觀測(cè)性。但偽量測(cè)的誤差較大,為保證狀態(tài)估計(jì)的精度,需合理地進(jìn)行量測(cè)配置。研究適用于ADN的狀態(tài)估計(jì)及量測(cè)配置方法對(duì)保證系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要的理論意義與實(shí)用價(jià)值。本文圍繞ADN的狀態(tài)估計(jì)及量測(cè)配置問(wèn)題展開(kāi)研究,主要工作如下:
  (1)提出考慮DG影響的ADN狀態(tài)估計(jì)方法。以高斯混合模型(gaussianmixture model,

3、GMM)模擬未配置實(shí)時(shí)量測(cè)DG出力的概率密度分布(probabilitydensity function,pdf),GMM的各個(gè)參數(shù)由最大期望算法(expectationmaximization algorithm,EM)估計(jì)得到。在狀態(tài)估計(jì)中,將DG的出力當(dāng)作偽量測(cè),為表征DG出力的不確定性,其數(shù)值為服從GMM的隨機(jī)變量,對(duì)應(yīng)的權(quán)重為GMM方差的倒數(shù)。另外,為反映鄰近DG間出力的相關(guān)性對(duì)狀態(tài)估計(jì)的影響,采用多維GMM同時(shí)模擬多個(gè)DG的

4、出力,并以GMM協(xié)方差矩陣的非對(duì)角元素作為量測(cè)誤差協(xié)方差矩陣的非對(duì)角元素。
  (2)理論證明量測(cè)系統(tǒng)的飽和量測(cè)特性,提出飽和量測(cè)數(shù)量的概念。針對(duì)非線性測(cè)量方程分析了系統(tǒng)估計(jì)精度與量測(cè)數(shù)量的關(guān)系,利用Sherman-Morrison公式和子模特性從理論上推導(dǎo)出量測(cè)系統(tǒng)具有飽和量測(cè)特性。根據(jù)飽和量測(cè)特性,定義了飽和量測(cè)數(shù)量,為量測(cè)數(shù)量的選擇提供了依據(jù),對(duì)配電系統(tǒng)量測(cè)配置的建設(shè)投資給出指導(dǎo)性方案,避免了盲目安裝大量量測(cè)裝置所造成的經(jīng)濟(jì)

5、浪費(fèi),具有實(shí)際意義。
  (3)以飽和量測(cè)數(shù)量為約束,建立了兼顧經(jīng)濟(jì)性和多種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)估計(jì)精度的魯棒量測(cè)配置模型。該模型考慮了正常、環(huán)網(wǎng)、優(yōu)化重構(gòu)及故障重構(gòu)四種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的估計(jì)精度,提高了量測(cè)配置的魯棒性。經(jīng)濟(jì)性、估計(jì)精度及不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)量測(cè)配置的影響權(quán)重由層次分析法(analytic hierarchy process,AHP)確定。在此基礎(chǔ)上,采用啟發(fā)式算法進(jìn)行配置。仿真結(jié)果表明所建模型可兼顧多種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的估計(jì)精度,同時(shí)能夠較好地

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