基于动态分区的电网状态估计方法

基于动态分区的电网状态估计方法周华锋;谢国财;胡亚平;赵旋宇;梁永新;刘皓明【摘要】针对传统固定分区方法无法反映电网运行拓扑结构发生的变化，导致其计算效率不高，提出一种新的动态分区方法，基于电网运行物理拓扑结构，逐一搜索出所有辐射状网络分区、仅存在唯一电气连接线路的分区和仅存在唯一电气连接节点的分区，并在此基础上提出一种基于边界节点状态量灵敏度协调的整体状态估计方法。

通过两个算例验证该方法能够快速响应电网拓扑变化，降低某区域中量测数据误差对其他区域状态估计结果的影响，提高了电网状态估计的整体准确率。

%In allusion to that traditional fixed partition method could not reflect changes of topology structure of power grid operation which may result in low calculation efficiency,this paper proposes a kind of new dynamic partition method which is based on physical topology structure of power grid operation and is able to gradually search all radial network partition, partition only with electrical connection lines and partition only with electrical connection node. The paper also proposes a kind of overall state estimation method based on sensitivity coordination of boundary node state quantity. By means of two examples,this method was proved to be able to rapidly respond to changes of topology structure of powergrid,reduce af-fects on state estimation on other regions by errors of measuring data of some area and improve overall accuracy of state esti-mation on power grid.【期刊名称】《广东电力》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】6页(P70-75)【关键词】固定分区;状态估计;动态分区方法;灵敏度【作者】周华锋;谢国财;胡亚平;赵旋宇;梁永新;刘皓明【作者单位】中国南方电网有限责任公司电力调度控制中心，广东广州 510623;广东电网有限责任公司电力科学研究院，广东广州 510080;广东电网有限责任公司电力科学研究院，广东广州 510080;中国南方电网有限责任公司电力调度控制中心，广东广州 510623;河海大学能源与电气学院，江苏南京 211100;河海大学能源与电气学院，江苏南京 211100【正文语种】中文【中图分类】TM711电力系统状态估计是电力系统调度中心的能量管理系统（energy management system，EMS）的核心功能之一，是大部分在线应用高级软件的基础，其功能是根据电力系统的各种量测信息，估计出电力系统当前的运行状态［1-2］。

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电力系统状态估计方法比较分析引言：随着电力系统的规模和复杂度不断增加，实时准确地对电力系统的状态进行估计变得越来越重要。

电力系统状态估计是基于系统的输入和输出数据，通过对电网拓扑结构和电力设备参数的建模，利用数学和统计方法来估计电力系统状态的一种技术手段。

在本文中，我们将比较分析几种常见的电力系统状态估计方法，探讨它们的优势和劣势。

一、经典潮流法经典潮流法是最早应用于电力系统状态估计的方法之一。

它基于潮流方程，通过迭代计算得出电力系统的节点电压和线路功率等参数。

该方法具有计算量小、收敛稳定等优点，适用于小型电力系统或作为初始估计的方法。

然而，由于该方法忽略了电力系统内部的电压/励磁和功率的相互影响，因此在面对大规模复杂系统时，其准确性会受到限制。

二、Kalman滤波法Kalman滤波法是一种基于贝叶斯统计理论的状态估计方法，它通过动态模型和观测方程来估计系统的状态。

Kalman滤波法考虑了系统的动态演化过程，可以更好地应对系统的非线性、时变性等问题。

此外，Kalman滤波法能够通过对测量噪声和系统模型的建模，提高估计结果的精度和稳定性。

然而，Kalman滤波法需要系统的动态模型和测量方程，对于电力系统这样复杂的实时系统来说，很难准确建模，并且计算复杂度较高。

三、拓扑变化法拓扑变化法基于电力系统的拓扑结构信息进行状态估计。

它通过实时的拓扑变化检测和数据关联，可以较准确地估计电力系统的状态。

相比于其他方法，拓扑变化法不需要系统的动态模型和测量方程，克服了Kalman滤波法复杂建模的困难。

同时，拓扑变化法也可以应对系统中的变流器、变压器运行模式等多变的情况。

然而，拓扑变化法对数据的准确性要求较高，在实际应用中容易受到数据不一致和噪声的影响。

四、模型区间法模型区间法是一种基于区间分析的状态估计方法，它利用状态变量的区间值来表示系统状态的不确定性。

该方法通过对测量数据的处理，建立状态变量的上下界及其区间关系，进而估计系统的状态。

电网状态估计算法研究随着电力系统的快速发展和智能化程度的不断提高，电网状态估计算法已经逐渐成为电网运行和管理的重要组成部分。

电网状态估计算法是通过对电网各节点的电压和电流测量值进行处理和分析，来确定电网各节点电量、功率、能量等物理量的一种非常有效的方法。

首先，电网状态估计的背景和意义电网是一个庞大的系统，由许多节点和线路组成。

电网有着极高的复杂性和不确定性，因此在电网运行中，状态估计的功能是至关重要的。

电网状态估计主要是对电力系统中各个节点和线路的状态进行监测，以便对电网的稳态和动态特性进行预测，并及时响应和处理异常情况。

电网状态估计的意义不仅体现在提高电网稳定性，避免停电事故发生，还可以提高电网的效率，降低电力损耗。

其次，电网状态估计算法的分类目前，电网状态估计算法的种类很多，根据处理数据的方法和处理结果的类型，可以分为以下几类：1. 平衡处理技术：平衡处理技术是指根据电力系统的基本方程式，对电力系统进行均衡处理，将未知数减至最少。

这种方法适合于系统较小、较简单的情况。

2. 最小二乘法技术：最小二乘法技术是指通过对各节点测量值标准差的最小化来实现状态估计模型的优化。

这种方法适合于那些带噪声测量数据的系统状态估计。

3. Kalman滤波技术：Kalman滤波技术是一种基于时间序列分析的技术，通过拟合状态变量和观测变量之间的关系，来估计未知变量值，并且能够自适应地调整估计结果的权重。

4. 非线性最小二乘估计技术：非线性最小二乘估计技术是指对非线性系统加入噪声后，通过最小化误差平方和的方法，来优化状态估计模型。

这种方法适合于那些非线性、非高斯白噪声的系统状态估计。

最后，电网状态估计算法的发展趋势随着电力系统日益复杂化和智能化，在电网状态估计算法的研究方向上，研究者们正在朝着以下几个方向不断探索：1. 精度提高：随着电力系统规模的不断扩大，状态估计的精度要求也越来越高，研究者们将会继续寻找更为精确的状态估计算法。

图1用动态方程对状态量 进行一步预报，再将转 子功角、电角速度以及 电磁功率的PMU 量测 值8、〇)和P e 作为量 测量，利用卡尔曼滤波 算法进行状态估计。

变电站内的计及 零阻抗特性状态估计 主要针对系统发生故 障后在拓扑结构未知 的情况下，利用对变电 站内流过各断路器的 电流相量和各节点的电压相量的PMU 量测值/和f )以及静态数据库中各元件的 关联矩阵1，在变电站内进行计及断路器零阻抗特性的状态 估计并确定断路器状态，调度中心在收到各个变电站的断路器状态&后，结合 关联矩阵A ，对全网进行结线分析，得到全网节点-支路关联 矩阵根据r N 对各个变电站上送的p m u 量测量/和沴进 行数据整合，得到网络节点电压相量和各支路电流相量的量 测值和发电机动态状态估计与系统侧状态估计之间 的互联方法主要包括2方面问题：发电机状态量？和？g与系统状态量fT 之间的机网接口问题和发电机动态状态估 计误差差P e 与系统状态量误差方差之间的误差传递 问题。

上送產调度中心的发电机转子功角、直轴和交轴暂态 电流的估计值客、7^和要根据网络拓扑r N 通过机网接口 转化为网络节点电压相量&。

发电机动态状态估计的估计误 差方差矩阵&需要通过误差传递转化为网络节点电压相量 的误差方差〇^2。

将作为系统侧状态估计的量测 量，并结合量测误差方差和O 0V 2,采用线性最小二乘法进 行系统侧状态估计，最终得到机电暂态过程中系统状态量的 估计值。

在系统侧状态估计和发电机动态状态估计的互联过程 中，机网接口可以采用传统的迭代法根据发电机状态量计算相量测里单兀（phasor measurement unit ,PMU )目这够对机电暂态过程中相量信息进行直接量测，这为电力系统暂态稳 定分析与控制的研究带来了新的契机[14]&状态估计能够有 效滤除PMU 量测信息中存在的随机误差，提升相量量测精 度。

一种基于等效模型电网动态过程状态估计方法赵亮;钱玉春;顾全;陈根军【摘要】提出了一种电网动态过程状态估计算法,利用快速、带时标的PMU量测估计电网扰动后的动态过程.该算法以扰动前的静态状态估计结果作为初始断面,对PMU量测不可观测区域的电网模型进行等效处理,在有限的PMU量测条件下可获得电网扰动后动态过程中的连续断面.动态过程状态估计的信息矩阵一次形成后保持恒定,可对连续的PMU量测断面进行计算,满足电网动态过程实时监视和控制的需要.对七节点系统支路故障后的扰动过程进行动态状态估计,验证了所提算法的可行性.【期刊名称】《电力系统保护与控制》【年(卷),期】2010(038)011【总页数】5页(P10-14)【关键词】相量测量单元;动态状态估计;动态过程估计;等效模型;扰动【作者】赵亮;钱玉春;顾全;陈根军【作者单位】华北电力大学,河北,保定,071003;唐山供电公司,河北,唐山,063000;唐山供电公司,河北,唐山,063000;南京南瑞继保电气有限公司,江苏,南京,211100;南京南瑞继保电气有限公司,江苏,南京,211100【正文语种】中文【中图分类】TM710 引言广域测量系统（Wide Area Measurement System，WAMS）是以同步相量测量技术为基础，以电力系统动态过程监测、分析和控制为目标的实时监控系统。

美国NYPA(New York Power Authority)于1992年开始装设相量测量装置，除了用于相量测量外，还用于系统谐波监测、扰动监测。

已经证实广域电网监测技术对电力系统的事故分析、低频振荡监测与报警、完善仿真软件有着重要作用，但目前主要用在系统正常监视及事故分析上，用于电力系统稳定控制分析还任重道远[1-4]。

国内WAMS系统曾多次记录到了电网出现的各种扰动，使分析人员不仅看到了在此过程中整个电网的动态变化情况，而且可直接看到系统各厂站的功角变化情况，为电网的稳定运行提供了有力的支持，也为事后的稳定分析提供了极为宝贵的现场记录数据。

面向电力系统的动态状态估计与计算研究动态状态估计与计算是电力系统运行和管理中的关键技术之一。

电力系统作为一个复杂的大系统，其运行状态的准确估计对于确保系统的安全、稳定运行至关重要。

本文将深入探讨面向电力系统的动态状态估计与计算的研究内容，并介绍相关的技术和方法。

1. 研究背景与意义电力系统是现代社会运营必备的基础设施，其重要性不言而喻。

然而，电力系统由于复杂的组成和互联互通的导致，往往容易面临各种问题和挑战。

针对这些问题，动态状态估计与计算是解决电力系统运行问题的有效手段之一。

通过对电力系统的实时监测和数据分析，可以准确估计系统的动态状态，提高系统的可靠性和效率，为运营商提供重要的决策支持。

2. 动态状态估计与计算的研究内容2.1 电力系统的动态模型动态状态估计与计算的第一步是建立电力系统的动态模型。

电力系统可以通过一组微分方程描述其状态的变化。

在建立系统动态模型时，需要考虑各种电气设备的特性，包括发电机、变压器、线路等。

此外，也需要将系统的负荷和接入电网的可再生能源纳入考虑范围。

2.2 测量数据的获取与处理动态状态估计与计算需要获取系统的实时测量数据。

这些数据可以通过智能传感器和传感器系统进行收集，并通过通信网络传输到监测中心。

然后，需要对收集到的数据进行预处理，包括数据的滤波、融合和去噪等处理，以确保估计结果的准确性和可靠性。

2.3 动态状态估计算法在动态状态估计与计算中，选择合适的估计算法是至关重要的。

常用的算法包括卡尔曼滤波、最小二乘估计等。

这些算法基于系统的动态模型和实时测量数据，通过迭代计算出系统的状态参数。

此外，还可以利用智能优化算法，如粒子群算法、遗传算法等，来求解非线性问题，提高估计结果的准确性和收敛速度。

2.4 系统状态估计结果评估动态状态估计与计算得到的状态估计结果需要进行评估。

评估的指标包括估计误差、收敛速度、精度等。

通过与实际系统状态进行比对，可以判断估计结果的准确性和可信度，并对估计算法进行改进和优化。