38120字硕士毕业论文电力系统状态预测中不同类型测量权重的分析
论文类型：硕士毕业论文
论文字数：38120字
论点：估计,数据,状态
论文概述：
通过理论分析量测雅可比矩阵和法方程发现，不同类型量测对状态量精度的影响程度有很大不同。针对不同类型量测提出不同的权重值配置方案，包括电压量测、节点注入量测和支路功率量测使
论文正文：
第一章引言
1.1状态估计的研究背景和意义
随着电力系统的快速发展，电力系统的装机容量越来越大，电网结构和运行方式也越来越复杂。这就要求现代电力调度系统能够准确、快速、全面地掌握电力系统的实际运行状态，分析和预测系统的运行趋势，并能够针对系统运行中出现的各种问题及时提出处理方案，制定下一步的运行方案，从而保证电力系统(1)运行的经济性和安全性。电网自动监控系统的主要功能是采集电力系统的实时数据，建立完整可靠的实时信息库。信息库包含两种类型的数据:一种是运行参数数据，另一种是结构参数数据。结构参数数据包括电网连接方式、设备和线路参数，如电网连接图、线路阻抗等。这些参数是建立的，不需要“估计”。操作参数包括有功功率、无功功率、电流、电压等。它们随着负载的变化而实时变化。数据可以由远程终端收集并传输到调度中心。运行参数是状态估计的对象。利用系统的测量信息直接判断系统状态显然是+合理的，不能满足电网调度的要求，因为测量数据有以下缺点[5\'61:(1)测量数据全面。测量数据和:4。它包含电网的所有数据，只收集电网的部分数据。用硬件方法测量电网的所有参数显然是不经济的。通过实时数据的处理和计算，可以获得所有运行参数，从而能够对电网运行进行更全面的分析。⑵测量数据存在误差。调度中心获得的实时数据通过传感器、转换器等远程设备传输。数据采集、转换和通信的各个环节都存在误差，并有不同程度的干扰。因此，这些数据并不完全可靠。这些数据的计算和处理可以消除不良数据，提高数据的准确性。(3)测量数据缺乏“自校正”能力。遥控系统不能识别和纠正错误数据，这是缺乏“自动纠正”能力。遥控系统传输的数据有错误。不可能仅仅依靠调度程序从大量数据中找到并纠正错误数据。手动处理的速度和精度往往高达；4.调度系统对数据的实时要求。因此，为了获得准确的数据，在调度中心对海量的测量数据进行科学的处理是非常必要的。
纽约1987年和北美2003年的停电充分证明了电力系统正确测量信息所造成的巨大危害。因此，电力系统的状态估计已经成为一个必要的环节。电力系统状态估计程序的主要功能是(1)根据基尔霍夫定律(网络方程)计算测量数据，并根据最佳估计准则(一般为最小二乘准则)计算量测量的精度(权重)，以提高数据的精度并获得最佳估计值。(2)检测和识别不良数据，纠正或删除不良数据，提高数据的可靠性。(3)根据现有的电量测量，计算难以测量的电量，得到完整的电力系统电量数据。例如，节点电压值和相角值可以根据变电站的有功功率和无功功率测量值来计算。(4)根据测量数据估计电网的实际状态，纠正意外错误的开关数据，保证电网接线方式的准确性。该功能称为交换机状态标识或网络连接标识。(5)依靠现有的测量数据计算系统的下一个状态，分析系统数据的发展趋势和可能条件，为后续的运行计划和安全分析提供必要的计算条件。(6)一些未知参数可视为状态变量，相应的参数值可用状态估计算法计算。例如，变压器带负载抽头的位置可以估计为状态量。这种用法称为参数估计。(7)可以通过状态估计程序进行仿真测试，全面收集和处理测量数据，合理规划和配置远程终端，节省系统投资，使系统硬件在合理配置下得到充分利用。例如，电力系统中相量测量单元的最佳配置。
1.2状态估计内容
准确的状态估计是电力系统后续工作(如安全分析、最优潮流、小扰动稳定性分析等)的重要基础。)。随着能量管理系统的功能越来越复杂和智能化，状态估计的作用变得尤为虚拟。状态估计也称为滤波。它充分利用测量信息的冗余性来提高精度，补充现有测量的不足，消除不良数据的影响，并预测或估计系统的运行状态(轨迹)。状态估计的流程图如图1.1所示。状态估计的研究已有近50年的历史，并取得了丰硕的研究成果。它已被广泛应用于许多领域。状态估计首先被用作处理实时数据的计算机工具，并被用于航天器、导弹、潜艇、卫星和飞机的导航、跟踪和控制。它主要采用卡尔曼、布西等人在20世纪60年代初提出的递归数字滤波方法。这种方法不仅节省了内存，而且大大减少了每次估算的计算量。电力系统状态估计的研究也起源于卡尔曼滤波。丰田Junichi在1968年提出了负荷预测和水库入库流量预测的卡尔曼滤波方法，这已经是状态估计在电力系统[3]领域的应用研究。根据电力系统的特点，主要采用基于概率统计的方法，如最大后验估计、最小方差估计、最大似然估计等方法。目前，电力系统状态估计常用的算法可分为两类:一类是卡尔曼逐次算法，另一类是高斯最小二乘法的通用算法。
1969年，麻省理工学院的施韦佩等人首次提出电力系统加权最小二乘状态估计，其特点是估计质量高，收敛性能好。然而，由于该算法需要大量的计算和存储容量，很难满足电力系统实时计算的要求。根据潮流计算经验，快速分解法和保留非线性的PQ算法计算量小，计算速度明显提高，收敛性能好。该算法可视为基本加权最小二乘法的一种实用形式。多巴索等人和美国电力公司提出的量测量变换的状态估计算法也属于最小二乘法...]，具有程序简单、内存少、计算速度快的特点。虽然没有计算节点注入量，但其实用性也非常令人满意。此外，非线性规划和线性规划方法也被应用于电力系统状态估计。该方法的缺点是计算速度慢，但与最小二乘法相比，受不良数据的影响较小。
第二章状态估计的理论基础
2.1电力系统网络方程
快速分解法的收敛性能和估计质量与加权最小二乘法相似。快速分解法利用了高压电力系统中P0解的特点，因此其计算维数明显低于加权最小二乘法，Ar和Team A可以分开求解，系数矩阵恒定，因此其计算速度和内存使用明显优于加权最小二乘法，是一种具有很大实用价值的状态估计算法。其缺点是，快速分解方法是在线路两端电压相角差较小的前提下进行的，因此当系统具有不符合这些假设的因素时，可能会发生不收敛。例如，在低压网络中，一些电缆线路的等效网络中的一些分支的比率太高。大RIX比的病态问题已成为快速分解方法应用的最大障碍之一。等效电流测量变换算法的优点在于，在各种量测量的等效电流变换之后形成的雅可比矩阵//是恒定的。迭代方程组的雅可比矩阵只需初始化和分解一次，无需重复计算。当等效电流测量的实部虚部的权重相等时，可以简化计算模型并求解，计算维数更小，使用的内存更少，计算量更少，计算速度更快。该算法的缺点是只有当等效电流测量的实部和虚部的权重相等时，才能求解计算模型。此外，在执行等效转换时，有功功率和无功功率都必须存在。对于仅测量有功功率或无功功率的节点，不能执行等效变换。
第三章蚁群算法的优化...12
3.1改进点...12
3.2初始化部分的优化...14
3.3转移策略的优化...15
3.3.1优化思想...15
3.3.2具体改进方法....16
3.4全球更新战略的优化.......17
3.4.1最大和最小蚂蚁系统.......17
3.4.2具体改进点.......18
3.5改进蚁群算法与原算法的比较分析.......20
3.6改进蚁群算法的详细步骤.......21
第四章改进算法在配电网规划中的应用.......24
4.1配电网规划问题概述........24
4.2配电网规划问题的数学模型.......25
4.3配电网仿真规划的实验条件...26
4.4算法实现及应用...26
4.5实验结果的总结与思考...35
第5章总结和展望...36
结论
作为能源管理系统其他应用软件的基础，状态估计具有越来越多的应用价值和研究价值。如何提高电力系统状态估计的计算精度是近年来的研究热点。传统的加权最小二乘法一般选择测量误差方差的倒数作为权值，这种权值设定方法有其改进。本文对加权最小二乘状态估计算法进行了深入分析，主要包括以下几个方面:
(1)传统方法一般选择测量误差方差的倒数作为定量测量的权值，不同类型测量表的误差相同，即权值相同。在实践中，发现如果具有相同误差的不同测量的权重相同，它们对状态估计的影响是不同的。本文用潮流计算中常用的摄动法分析了状态变量对不同类型测量的灵敏度，并对这一现象进行了验证和分析。
⑵摄动法分析结果表明，状态量对电压幅值误差和节点注入功率误差敏感。状态量对支路功率误差的灵敏度很小。在此基础上，提出了一种新的权重设置方法，即为电压测量和节点注入测量设置较小的权重。在支路功率测量上设置更大的权重。
⑶用等效网络表示状态估计方程，解释了不同测量类型的误差影响状态估计精度的原因。
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