本文關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)狀態(tài)估計與參數(shù)估計的設(shè)計及實現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 電力系統(tǒng) 狀態(tài)估計 參數(shù)估計 數(shù)據(jù)融合 單元測試

【摘要】：電力系統(tǒng)狀態(tài)估計與參數(shù)估計都是能量管理系統(tǒng)(Energy Management System, EMS)中不可或缺的內(nèi)容,基于它而運行的一切高級應(yīng)用軟件都依賴于其優(yōu)良的性能,是電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行的基礎(chǔ)。實際電網(wǎng)中,量測誤差和參數(shù)誤差共同影響著狀態(tài)估計的精度�，F(xiàn)有的狀態(tài)估計方法一般運用單一的狀態(tài)估計算法,但在復(fù)雜電網(wǎng)大數(shù)據(jù)背景下,量測數(shù)據(jù)通常是不完整的或者種類繁多,此時便難以滿足狀態(tài)估計對精度的要求。參數(shù)估計是消除參數(shù)誤差影響的主要方法,由于涉及的設(shè)備較多,參數(shù)數(shù)量大且相互影響,尤其是對于小阻抗線路,參數(shù)估計值的精度和穩(wěn)定性都難以達(dá)到要求。針對以上問題,本文對多算法融合的狀態(tài)估計和小阻抗線路參數(shù)估計方法進(jìn)行了深入研究,提出了一種多算法融合的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計方法,該方法基于數(shù)據(jù)融合思想,將加權(quán)最小二乘法、快速分解法、量測狀態(tài)變換法與Sigmoid函數(shù)法相互融合實現(xiàn)電網(wǎng)狀態(tài)估計,通過算法融合使得估計結(jié)果既保留了各自算法的優(yōu)點,同時又避免了單一算法的缺點,提高了狀態(tài)估計的精度和效率。同時,提出了將線路分類進(jìn)行參數(shù)估計的方法來提高參數(shù)估計的精度,在將變壓器等效為線路之后,小阻抗線路參數(shù)使用粒子群算法來單獨優(yōu)化,大阻抗線路參數(shù)通過傳統(tǒng)的增廣狀態(tài)估計法進(jìn)行參數(shù)估計。狀態(tài)估計與參數(shù)估計的方法研究完成之后,本文基于數(shù)據(jù)平臺(DataPlatform)對其評估軟件進(jìn)行設(shè)計,運行方式支持手動方式和自動方式兩種。同時對一些基礎(chǔ)及重要的類進(jìn)行單元測試,保證代碼的精確性和完整性,最后通過實驗驗證,多算法融合的狀態(tài)估計和小阻抗線路參數(shù)估計方法不僅提高了估計值質(zhì)量,而且提高了估計效率。
【關(guān)鍵詞】：電力系統(tǒng) 狀態(tài)估計 參數(shù)估計 數(shù)據(jù)融合 單元測試
【學(xué)位授予單位】：安徽工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM732
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-20
• 1.1 研究背景與意義12-13
• 1.2 狀態(tài)估計研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.1 狀態(tài)估計算法14-15
• 1.2.2 不良數(shù)據(jù)的檢測與辨識15-16
• 1.3 參數(shù)估計研究現(xiàn)狀16-18
• 1.4 本文的主要工作18-20
• 第2章 基礎(chǔ)平臺介紹和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備20-31
• 2.1 基礎(chǔ)平臺介紹20-24
• 2.1.1 IDEA簡介20-22
• 2.1.2 數(shù)據(jù)平臺簡介22-24
• 2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備24-30
• 2.2.1 數(shù)據(jù)來源24-26
• 2.2.2 數(shù)據(jù)調(diào)用26-30
• 2.3 本章小結(jié)30-31
• 第3章 多算法融合的狀態(tài)估計31-38
• 3.1 傳統(tǒng)狀態(tài)估計算法綜合比較31-33
• 3.1.1 量測方程31
• 3.1.2 目標(biāo)函數(shù)31
• 3.1.3 三種算法綜合比較31-33
• 3.2 基于Sigmoid函數(shù)優(yōu)化法33-35
• 3.2.1 Sigmoid函數(shù)33-34
• 3.2.2 潮流優(yōu)化數(shù)學(xué)模型34-35
• 3.3 多算法融合的狀態(tài)估計設(shè)計與實現(xiàn)35-37
• 3.3.1 串行融合模式設(shè)計與實現(xiàn)35-36
• 3.3.2 并行融合模式設(shè)計與實現(xiàn)36-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 第4章 小阻抗線路的參數(shù)估計38-47
• 4.1 參數(shù)估計整體設(shè)計與實現(xiàn)38-39
• 4.1.1 定義小阻抗線路38
• 4.1.2 整體設(shè)計38-39
• 4.2 增廣狀態(tài)估計法39-43
• 4.2.1 算法簡介39-43
• 4.2.2 參數(shù)的可估性43
• 4.3 基于PSO的小阻抗參數(shù)估計43-46
• 4.3.1 問題描述43-44
• 4.3.2 基于PSO的參數(shù)估計44-46
• 4.4 本章小結(jié)46-47
• 第5章 軟件設(shè)計及實驗結(jié)果分析47-56
• 5.1 軟件設(shè)計47-49
• 5.1.1 運行方式47-48
• 5.1.2 設(shè)計思想48-49
• 5.2 單元測試49-51
• 5.2.1 單元測試的意義49-50
• 5.2.2 單元測試操作50
• 5.2.3 覆蓋率展示50-51
• 5.3 結(jié)果分析51-54
• 5.3.1 狀態(tài)估計結(jié)果分析51-53
• 5.3.2 參數(shù)估計結(jié)果分析53-54
• 5.3.3 基于參數(shù)估計的狀態(tài)估計結(jié)果分析54
• 5.4 本章小結(jié)54-56
• 第6章 結(jié)論與展望56-58
• 6.1 結(jié)論56
• 6.2 進(jìn)一步研究的問題56-58
• 參考文獻(xiàn)58-64
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄64-65
• 攻讀學(xué)位期間取得的科研成果目錄65-66
• 致謝66

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 何樺;顧全;衛(wèi)志農(nóng);孫國強(qiáng);;基于主導(dǎo)和非主導(dǎo)參數(shù)的參數(shù)可估計性辨識[J];電力系統(tǒng)自動化;2007年11期

2 孫國強(qiáng);衛(wèi)志農(nóng);葉芳;黃偉;;基于聯(lián)絡(luò)線功率限制的多平衡機(jī)狀態(tài)估計算法[J];東南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2010年05期

3 鄭津津;胡霞;;改進(jìn)單神經(jīng)元PID在礦井提升機(jī)中的應(yīng)用[J];煤礦機(jī)械;2014年09期

，

本文編號：1006481