本文關鍵詞：基于PMU量測的系統(tǒng)分析及狀態(tài)估計模型的研究

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【摘要】：隨著我國電力系統(tǒng)的迅猛發(fā)展,現(xiàn)代電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)日益復雜,大機組、大電網(wǎng)、超高壓遠距離交直流輸電、市場化運營機制和廣泛采用新技術已經(jīng)成為當前電力系統(tǒng)的主要特征。然而伴隨著現(xiàn)代電網(wǎng)的迅猛發(fā)展,其安全性也受到了前所未有的挑戰(zhàn),對電網(wǎng)的穩(wěn)定監(jiān)控也隨之變得極其重要。而實時監(jiān)測母線電壓相量可以為安全調(diào)度、穩(wěn)定控制等提供強有力的依據(jù)。因此對母線電壓相量的實時測量成為當前電力系統(tǒng)穩(wěn)定監(jiān)控的關鍵所在。到目前為止,基于全球定位系統(tǒng)(GPS)的同步相量測量單元(Phasor Measurement Unit, PMU)在國內(nèi)的研究已經(jīng)有很大的進展并在各大電網(wǎng)已經(jīng)逐步開始應用。PMU在電力系統(tǒng)中如何配置將對系統(tǒng)狀態(tài)估計的速度和精度產(chǎn)生影響。本文以電力系統(tǒng)PMU配置個數(shù)最少為目標函數(shù)、系統(tǒng)有最大量測冗余度和全網(wǎng)可觀測為約束條件,提出PMU最優(yōu)配置模型。同時針對PMU價格偏高,很難一次性安裝好所有所需PMU這一實際情況,提出PMU分階段最優(yōu)配置模型,即以每階段安裝PMU個數(shù)相等且這些PMU能夠最大限度得提高系統(tǒng)量測冗余度和完成最終安裝后能夠滿足系統(tǒng)可觀測這兩個條件為約束條件,并通過運用改進自適應遺傳算法來求解該模型,從而得到最優(yōu)解。此算法已在浙江省32節(jié)點系統(tǒng)PMU安裝地點的優(yōu)化選擇中得到了實際應用。PMU的測量信息可以以狀態(tài)估計的形式用于分析網(wǎng)絡的運行狀態(tài),以便利用估計算法本身的特點排除隨機誤差的干擾,使估計精度提高。本文對傳統(tǒng)的狀態(tài)估計模型和引入PMU的狀態(tài)估計模型進行了比較,討論了國內(nèi)外該領域的兩類不同的PMU狀態(tài)估計模型—線性狀態(tài)估計模型和混合量測的狀態(tài)估計模型,利用信息矩陣分析了PMU對狀態(tài)估計精度的影響,最后用3個算例證明了分析結(jié)果的正確性。
【關鍵詞】：相量測量單元 自適應遺傳算法 不可觀測度 狀態(tài)估計
【學位授予單位】：華北電力大學(北京)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM933.31
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 緒論9-19
• 1.1 課題的研究背景和現(xiàn)實意義9-10
• 1.2 同步相量測量技術的發(fā)展10-13
• 1.2.1 相量測量單元(PMU)的基本原理10-12
• 1.2.2 同步相量測量技術在國內(nèi)外的發(fā)展12-13
• 1.3 同步相量測量技術在電力系統(tǒng)中的應用13-17
• 1.3.1 可觀測分析13
• 1.3.2 電力系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)應用13-15
• 1.3.3 電力系統(tǒng)動態(tài)監(jiān)測和控制15-16
• 1.3.4 電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定預測和控制16
• 1.3.5 輸電線路的故障測距16-17
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容17
• 1.5 本文的章節(jié)安排17-19
• 第2章 算法原理19-24
• 2.1 關于遺傳算法19
• 2.2 遺傳算法原理19-21
• 2.2.1 編碼問題(Encoding)20-21
• 2.2.2 遺傳操作21
• 2.2.3 適應度函數(shù)定標21
• 2.3 自適應遺傳算法及其改進21-24
• 2.3.1 傳統(tǒng)的自適應遺傳算法22
• 2.3.2 改進自適應遺傳算法22-24
• 第3章 系統(tǒng)可觀的PMU最優(yōu)配置和分階段最優(yōu)配置24-38
• 3.1 電力系統(tǒng)可觀測的PMU最優(yōu)配置24-29
• 3.1.1 傳統(tǒng)電力系統(tǒng)可觀測性分析24-25
• 3.1.2 基于PMU量測的系統(tǒng)線性觀測模型25-26
• 3.1.3 系統(tǒng)可觀測的PMU最優(yōu)配置模型26-27
• 3.1.4 改進自適應遺傳算法尋求最優(yōu)解27-29
• 3.2 電力系統(tǒng)分階段配置PMU29-32
• 3.2.1 問題的產(chǎn)生29
• 3.2.2 電力系統(tǒng)不可觀測度29-30
• 3.2.3 分階段最優(yōu)解的求解思想30-31
• 3.2.4 PMU分階段最優(yōu)配置的模型31
• 3.2.5 改進自適應遺傳算法尋求每階段的最優(yōu)解31-32
• 3.3 算例及其分析32-36
• 3.3.1 IEEE14節(jié)點算例32-33
• 3.3.2 浙江省32節(jié)點實際電網(wǎng)算例33-36
• 3.4 本章小結(jié)36-38
• 第4章 同步相量測量在電力系統(tǒng)狀態(tài)估計中的應用38-55
• 4.1 狀態(tài)估計概述38
• 4.2 傳統(tǒng)狀態(tài)估計38-48
• 4.2.1 加權(quán)最小二乘法算法39-40
• 4.2.2 快速分解算法40-44
• 4.2.3 極坐標系下的雅可比矩陣元素44-48
• 4.3 基于PMU量測的線性狀態(tài)估計48-49
• 4.4 引入PMU量測的混合狀態(tài)估計49-52
• 4.4.1 相量作為待求量參與狀態(tài)估計50-52
• 4.4.2 相量作為已知量參與狀態(tài)估計52
• 4.5 基于快速分解算法的引入PMU量測混合狀態(tài)估計的算例分析52-54
• 4.5.1 5節(jié)點系統(tǒng)52
• 4.5.2 IEEE14節(jié)點系統(tǒng)52-53
• 4.5.3 實際系統(tǒng)算例—浙江電網(wǎng)333節(jié)點系統(tǒng)53-54
• 4.6 本章小結(jié)54-55
• 第5章 結(jié)論與展望55-57
• 5.1 本文所作的主要工作和結(jié)論55
• 5.2 目前存在的不足和未來工作的展望55-57
• 參考文獻57-61
• 附錄 浙江333節(jié)點系統(tǒng)狀態(tài)估計精度改進數(shù)據(jù)61-69
• 攻讀碩士學位期間的研究成果69-70
• 致謝70-71
• 作者簡介71

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