李 飛,黃 琦,NENAD KATIC ,吳文傳,蔡世民,唐 明,劉 張
(1.電子科技大學(xué)能源科學(xué)與工程學(xué)院 成都 610054;2.貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司信息中心 貴陽(yáng) 550003;3.Faculty of Technical Sciences, Department for Electrical Engineering, University of Novi Sad Novi Sad Serbia 21000;4.清華大學(xué)電力系統(tǒng)及發(fā)電設(shè)備控制與仿真國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 海淀區(qū) 100084;5.電子科技大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心 成都 611731;6.成都師范學(xué)院物理與工程技術(shù)學(xué)院 成都 611130)
電力系統(tǒng)屬于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),其狀態(tài)估計(jì)是有效洞察智能電網(wǎng)運(yùn)行和控制狀態(tài)的關(guān)鍵方式[1-2],是開展電力系統(tǒng)仿真的重要手段[3]。在復(fù)雜配電網(wǎng)中,配網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)(distribution state estimation, DSE)是配電網(wǎng)高級(jí)應(yīng)用分析的基礎(chǔ)[4],而狀態(tài)估計(jì)的精度和速度,是衡量配電管理系統(tǒng)(distribution management systems, DMS)高級(jí)應(yīng)用功能是否滿足應(yīng)用需求的關(guān)鍵指標(biāo)。在過(guò)去的工作中,學(xué)者們圍繞配網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)算法開展大量的研究[5-9],提高了仿真電網(wǎng)狀態(tài)的精度和效率[10]。但配電網(wǎng)通常量測(cè)數(shù)據(jù)有限[11],同時(shí)基于三相不平衡的原因,輸電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)不能簡(jiǎn)單移植到配電網(wǎng)應(yīng)用[12]。配網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)算法主要包括基本加權(quán)最小二乘法以及由其派生出的各種改進(jìn)算法。文獻(xiàn)[5-6]提出基于節(jié)點(diǎn)電壓作為狀態(tài)量的估計(jì)方法,通過(guò)量測(cè)變換將采集到的電流、電壓幅值以及功率進(jìn)行等效轉(zhuǎn)換,以使量測(cè)雅可比矩陣常數(shù)化進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)。然而,該類方法在量測(cè)數(shù)據(jù)不足時(shí),估計(jì)結(jié)果準(zhǔn)確度降低。文獻(xiàn)[7]討論采用動(dòng)態(tài)編程技術(shù)以最低成本確定測(cè)量裝置最優(yōu)數(shù)量和最佳位置,以提供量測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)匹配配電網(wǎng)運(yùn)行調(diào)度所需的狀態(tài)估計(jì),其算法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)在于確定新增測(cè)量設(shè)備以獲取狀態(tài)估計(jì)所需實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),但未給出基于現(xiàn)有量測(cè)條件甚至無(wú)量測(cè)情況下的狀態(tài)估計(jì)實(shí)現(xiàn)方法。文獻(xiàn)[8]研究了基于多端口補(bǔ)償技術(shù)實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)的弱環(huán)網(wǎng)狀態(tài)估計(jì),但對(duì)輻射狀網(wǎng)絡(luò)估計(jì)效果不佳。文獻(xiàn)[9]提出針對(duì)輻射狀配電網(wǎng)采用配網(wǎng)自動(dòng)化結(jié)合歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)的方法,其對(duì)于更為復(fù)雜的弱環(huán)網(wǎng)狀態(tài)估計(jì),精度不夠理想。
針對(duì)上述問(wèn)題,本文在基爾霍夫定律及多端口補(bǔ)償法的基礎(chǔ)上,充分利用電表和配變終端所采集的歷史數(shù)據(jù),對(duì)負(fù)荷性質(zhì)進(jìn)行歸納分類,為現(xiàn)場(chǎng)量測(cè)不足甚至無(wú)量測(cè)區(qū)域的同類配電網(wǎng)建立可參照的典型負(fù)荷曲線,同時(shí)通過(guò)等效裁剪的方式簡(jiǎn)化不可觀測(cè)區(qū)域配電網(wǎng),降低網(wǎng)絡(luò)計(jì)算復(fù)雜度。由于基爾霍夫定律及多端口補(bǔ)償法較為成熟,本文著重介紹基于負(fù)荷分類和網(wǎng)絡(luò)裁剪的復(fù)雜配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)實(shí)現(xiàn)方法,通過(guò)實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試,證明提出的方法可有效提高配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)的精度和速度。
由于配電網(wǎng)三相不平衡的特點(diǎn)[13],不能直接采用輸電網(wǎng)的單相模型[14],本文配電網(wǎng)的主要設(shè)備包括變壓器、線路、電容器、負(fù)荷、開關(guān)刀閘,下面對(duì)各個(gè)設(shè)備分別進(jìn)行建模,有效解決配網(wǎng)三相不平衡且結(jié)構(gòu)復(fù)雜時(shí),狀態(tài)估計(jì)的收斂性不足的問(wèn)題。
圖1 Yn-D11變壓器序網(wǎng)圖
變壓器是配電網(wǎng)絡(luò)中的主要設(shè)備,文獻(xiàn)[15]給出了模型參數(shù),但未提供基于潮流計(jì)算的迭代計(jì)算方法,不能直接使用。變壓器模型的核心是漏磁導(dǎo)納陣,以Yn-D11型變壓器為例,可以推導(dǎo)出變壓器三相導(dǎo)納矩陣[16]。Yn-D11型變壓器如圖1所示:
Yn-D11型變壓器電流與序電壓滿足條件:
用矩陣形式表示式(1),得到Y(jié)n-D11接法變壓器的序網(wǎng)導(dǎo)納陣并由此得到Y(jié)側(cè)接地的Yn-D11三相導(dǎo)納陣YT11n:
同理,可以推導(dǎo)出其他接法的配網(wǎng)變壓器的漏磁導(dǎo)納陣。
線路建模主要是計(jì)算阻抗矩陣和接地導(dǎo)納。通常所給網(wǎng)絡(luò)模型不提供線路電氣參數(shù),僅提供線路型號(hào)和長(zhǎng)度,進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)建模則需計(jì)算線路的參數(shù)。對(duì)于未提供型號(hào)的線路,選擇默認(rèn)參數(shù)計(jì)算。線路三相參數(shù)估算時(shí),設(shè)定正序阻抗與負(fù)序阻抗相等,零序阻抗為正序或負(fù)序阻抗的三倍,根據(jù)線路串聯(lián)阻抗矩陣可得接地導(dǎo)納:
三相平衡的正序電流通過(guò)三相對(duì)稱的有耦合元件時(shí),則其等值電路各項(xiàng)電量可以解耦。
表征電容器的電容大小可用三相模型表示,再計(jì)算出電容器對(duì)應(yīng)的電抗值。采用三相模型表征電容器的電容大?。?/p>
電容器在三相配電網(wǎng)系統(tǒng)中,有3種不同的接法,分別是Y0、Y和Δ接法,不同的接法下電容器有不同的無(wú)功功率輸出,下面分別進(jìn)行建模。
1)Y0接法
三相電容器均為一端接地,另一端接在節(jié)點(diǎn)的某一相上,提供一相的無(wú)功功率。電容器所在節(jié)點(diǎn)三相電壓為電容器產(chǎn)生的三相無(wú)功電流有:
這種接法的電容器,可以只有一相或兩相運(yùn)行,相應(yīng)不運(yùn)行的相其輸出的無(wú)功電流值為0。
2)Y接法
三相電容器的一端接在中性點(diǎn)上,中性點(diǎn)不接地,另一端接在某一相的節(jié)點(diǎn)上。節(jié)點(diǎn)三相電壓為經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單的電路計(jì)算可得中性點(diǎn)電壓,與電容器產(chǎn)生的三相無(wú)功電流關(guān)系如下:
3)Δ接法
3個(gè)電容器都接在節(jié)點(diǎn)兩相之間,電容兩端電壓為線電壓。設(shè)電容器A、B、C三相分別接在AB、BC、CA兩相之間。每個(gè)電容器的無(wú)功電流由電容器兩端的線電壓產(chǎn)生,電容器產(chǎn)生的無(wú)功電流為線電流,計(jì)算關(guān)系如下:
節(jié)點(diǎn)每一相上的無(wú)功電流是由接在這一相上的兩個(gè)電容器的無(wú)功電流組成,節(jié)點(diǎn)無(wú)功電流為相電流
三相不平衡的配電網(wǎng),可以采用恒功率方式對(duì)負(fù)荷建模,負(fù)荷可以用有無(wú)功功率進(jìn)行表征。在配網(wǎng)三相不平衡狀態(tài)下,負(fù)荷模型表示為:
在配網(wǎng)潮流計(jì)算中,開關(guān)和刀閘用其打開和閉合的狀態(tài)來(lái)進(jìn)行表征。如果開關(guān)/刀閘閉合,則開關(guān)/刀閘支路用零阻抗支路來(lái)表示;若斷開,則相應(yīng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)錉顟B(tài)。
本節(jié)在上述配電網(wǎng)各主要設(shè)備建模的基礎(chǔ)上,詳細(xì)描述基于負(fù)荷分類及網(wǎng)絡(luò)裁剪的狀態(tài)估計(jì)實(shí)現(xiàn)步驟及方法。
要實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì),需給出每個(gè)網(wǎng)絡(luò)根節(jié)點(diǎn)的矢量電壓、網(wǎng)絡(luò)模型(參數(shù)和連通性),提供的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)(遙測(cè)量和開關(guān)狀態(tài))和不可觀測(cè)區(qū)域的“虛擬量測(cè)”。
在每個(gè)沒(méi)有實(shí)時(shí)量測(cè)的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載點(diǎn),則需建立基于歷史數(shù)據(jù)的適量的典型虛擬量測(cè),算法由預(yù)估計(jì)、校驗(yàn)、網(wǎng)絡(luò)裁剪及負(fù)載校準(zhǔn)組成。
通過(guò)虛擬量測(cè)的根節(jié)點(diǎn)電壓和負(fù)荷值進(jìn)行初步潮流計(jì)算,所有計(jì)算值均為預(yù)估值。如果電網(wǎng)中沒(méi)有任何SCADA系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)量測(cè)值,則該預(yù)估值為估計(jì)算法的最后一步。這樣即可得到任意網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)的預(yù)估值(電壓、電流、功率、…),在任意實(shí)時(shí)量測(cè)和滿足要求的預(yù)估值之間產(chǎn)生冗余值。
完成預(yù)估后需驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?開關(guān)狀態(tài))和實(shí)時(shí)量測(cè)。拓?fù)潋?yàn)證包括檢測(cè)和消除對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)涓庐a(chǎn)生的錯(cuò)誤,以及現(xiàn)場(chǎng)開關(guān)狀態(tài)發(fā)生的變化??蓪CADA系統(tǒng)中的狀態(tài)變化對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行自動(dòng)更新,但現(xiàn)場(chǎng)的各類手動(dòng)操作則需人工更新模型。算法在拓?fù)潋?yàn)證過(guò)程中采用啟發(fā)式規(guī)則,如果饋線開關(guān)閉合,SCADA實(shí)時(shí)量測(cè)和虛擬量測(cè)之間有明顯差異,則網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)渲锌赡艽嬖阱e(cuò)誤。量測(cè)驗(yàn)證是在SCADA系統(tǒng)的實(shí)時(shí)測(cè)量中檢測(cè)錯(cuò)誤,以及為了對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型及虛擬量測(cè)(最終估計(jì)值)進(jìn)行最優(yōu)匹配的過(guò)程。
1)網(wǎng)絡(luò)裁剪:若按實(shí)際情況對(duì)不可測(cè)量區(qū)域進(jìn)行估計(jì)會(huì)增加計(jì)算的復(fù)雜性,本文將所有不可測(cè)量的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)按照電氣島的方式進(jìn)行等效裁剪,以簡(jiǎn)化計(jì)算并提高計(jì)算效率,其中包括沒(méi)有電流和功率遙測(cè)量的所有電氣連接元件(線路、變壓器、…)。不可量測(cè)的電氣島通過(guò)具有量測(cè)的分支線路連接到特定的外部網(wǎng)絡(luò),而這些負(fù)荷的總值通過(guò)上級(jí)電網(wǎng)的SCADA測(cè)取。設(shè)定一個(gè)配電網(wǎng)絡(luò)有M個(gè)節(jié)點(diǎn),Nb個(gè)分支,Lwm個(gè)無(wú)量測(cè)分支,Lm個(gè)有量測(cè)分支(實(shí)際和偽量測(cè)),Nwm個(gè)無(wú)量測(cè)分流節(jié)點(diǎn)(用戶、馬達(dá)、發(fā)電機(jī)或電容器),Nm個(gè)有量測(cè)分流節(jié)點(diǎn),其節(jié)點(diǎn)和分支的結(jié)構(gòu)用關(guān)聯(lián)矩陣A定義為:
式中,NA=Lwm+Lm+Nwm+Nm;Bwm表示沒(méi)有量測(cè)的節(jié)點(diǎn)和分支間的關(guān)聯(lián)子矩陣;Bm表示有量測(cè)的節(jié)點(diǎn)和分支間的關(guān)聯(lián)子矩陣;Nwm表示沒(méi)有量測(cè)的節(jié)點(diǎn)和并聯(lián)間的關(guān)聯(lián)子矩陣;Nm表示有量測(cè)的節(jié)點(diǎn)和分支間的關(guān)聯(lián)子矩陣;M為節(jié)點(diǎn)數(shù)。
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等效裁剪如圖2所示。采用等價(jià)算法進(jìn)行簡(jiǎn)化后,具有N條總線的非觀測(cè)部分的主要網(wǎng)絡(luò)如圖2a所示,被裁剪為具有No條總線的完全可觀的等效網(wǎng)絡(luò)如圖2b所示,其中采用虛線將電氣島標(biāo)出。
圖2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等效裁剪圖
2)驗(yàn)證:現(xiàn)對(duì)進(jìn)行驗(yàn)證量測(cè)的電氣島定義約束優(yōu)化方程,用于建立可觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)的等效模型。通過(guò)等效裁剪,比對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行計(jì)算要高效得多。驗(yàn)證包括最小化目標(biāo)函數(shù)(Φ),該函數(shù)是量測(cè)量(m)和來(lái)自估計(jì)值(e)的預(yù)估值(p)間誤差的加權(quán)方差之和,Nm個(gè)遙測(cè)量測(cè)值(xj)和No個(gè)電氣島負(fù)荷總值。
目標(biāo)函數(shù)定義如下:
每一個(gè)電氣島定義約束方程為:
遙測(cè)和預(yù)估值的相對(duì)權(quán)重為w,狀態(tài)變量和電氣島負(fù)荷相對(duì)權(quán)重為W;kn,j代表量測(cè)值xj的正負(fù)標(biāo)志(量測(cè)值進(jìn)入電氣島為正);當(dāng)式(11)中的未知變量xj為有無(wú)功時(shí),Δxn表示總有無(wú)功損耗。優(yōu)化的輸出結(jié)果包括估計(jì)量測(cè)和電氣島總負(fù)荷,將在不良數(shù)據(jù)檢測(cè)階段進(jìn)行校核。
基于目標(biāo)函數(shù)式(11)和約束方程式(12)的拉格朗日函數(shù)為:
式中,λn表示區(qū)域n的拉格朗日乘數(shù)。
通過(guò)基于未知值的不同拉格朗日函數(shù),可以得到系統(tǒng)的線性方程:
通過(guò)修正后得到矩陣形式為:
3)壞數(shù)據(jù)檢測(cè)和消除:從之前的子步中計(jì)算出的估計(jì)值(具有最大偏差)所得出的量測(cè),若超過(guò)預(yù)先指定的閾值,也被稱為不良量測(cè),將在估計(jì)程序中的剩余部分刪除。在刪除壞量測(cè)之后,重復(fù)執(zhí)行子網(wǎng)絡(luò)裁剪和驗(yàn)證,直到?jīng)]有任何壞量測(cè)。
所有的遙測(cè)量測(cè)是在之前的驗(yàn)證步驟中完成驗(yàn)證,包括有最后的結(jié)果估計(jì)值、實(shí)時(shí)和虛擬量測(cè)。在負(fù)載校準(zhǔn)階段,基于某個(gè)電氣島的預(yù)估值,不可觀測(cè)電氣島的所有預(yù)估負(fù)載(非遙測(cè))用適當(dāng)?shù)膮?shù)進(jìn)行校準(zhǔn)。設(shè)定電氣島數(shù)為n、以及母線函數(shù)為Nn,其中母線i的負(fù)荷估計(jì)為:
最終,在之前的描述中完成所有實(shí)時(shí)量測(cè)驗(yàn)證,所有負(fù)荷完成估計(jì)后,再重新計(jì)算電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)。
本文結(jié)合西南某省配網(wǎng)系統(tǒng),對(duì)算法進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試和驗(yàn)證。
測(cè)試過(guò)程包括實(shí)時(shí)量測(cè)數(shù)據(jù)記錄,這些數(shù)據(jù)由覆蓋110/10 kV變電站的SCADA系統(tǒng)及配變終端(TTU)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提供,TTU主要安裝在10/0.4kV子站中,如圖3所示,持續(xù)5~7天的每小時(shí)連續(xù)記錄(工作日和周末)。
同時(shí)對(duì)DSE計(jì)算結(jié)果進(jìn)行記錄,包括預(yù)估值(預(yù)估計(jì)算步驟產(chǎn)生的結(jié)果),以及最終估計(jì)值(驗(yàn)證和負(fù)載校準(zhǔn)步驟產(chǎn)生的結(jié)果),然后將實(shí)測(cè)值與估計(jì)值進(jìn)行比較以驗(yàn)證算法的正確性。同時(shí),記錄采用多端口補(bǔ)償算法與采用本算法前后估計(jì)值精度誤差以及計(jì)算性能的變化。
圖3 實(shí)時(shí)量測(cè)數(shù)據(jù)的測(cè)試記錄點(diǎn)示意圖
第一次測(cè)試在5月,持續(xù)5天,第二次測(cè)試是在12月,持續(xù)7天。測(cè)試結(jié)果見圖4~圖7,曲線含義:1)預(yù)估值即虛擬量測(cè);2)實(shí)線表示驗(yàn)證和校準(zhǔn)后的“估計(jì)”值;3)短虛線表示通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備(SCADA和TTU)采集的實(shí)時(shí)量測(cè)值。
DSE估計(jì)誤差由4個(gè)參數(shù)計(jì)算和表示:A–來(lái)自預(yù)估測(cè)量值[%]的平均絕對(duì)偏差;B–來(lái)自預(yù)估測(cè)量值[%]的最大絕對(duì)偏差;C–由估計(jì)值[%]得出量測(cè)值的平均絕對(duì)偏差;D–由估計(jì)值[%]得出的量測(cè)值的最大絕對(duì)偏差。
含有住宅負(fù)荷曲線的某小區(qū)變壓器如圖4所示,預(yù)估計(jì)步驟中參數(shù)A為24%,DSE校準(zhǔn)后參數(shù)C為16%。預(yù)估計(jì)值是基于質(zhì)量較好的負(fù)載曲線和更高的峰值負(fù)荷指示器,其高出預(yù)期結(jié)果;經(jīng)過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)校驗(yàn)之后,最終的估計(jì)值更接近實(shí)際值。在該情況下,峰值指示器應(yīng)該被校正為偏低的值。
住宅和商業(yè)混合型變區(qū)器負(fù)荷曲線如圖5所示。參數(shù)A為21%、參數(shù)C為23%。預(yù)估計(jì)值是基于良好的負(fù)荷曲線和峰值指標(biāo),但由于溫度比往年十二月偏低,實(shí)時(shí)值比峰值區(qū)間高。因?yàn)?0 kV饋線沒(méi)有實(shí)時(shí)測(cè)量,最終估計(jì)僅由饋線側(cè)較低的偏差進(jìn)行校準(zhǔn)。若有更多10 kV饋線側(cè)的實(shí)時(shí)(SCADA)量測(cè)會(huì)幫助DSE補(bǔ)償類似的局部變化。
圖4 住宅區(qū)的變壓器負(fù)荷曲線
圖5 住宅和商業(yè)混合型變壓器負(fù)荷曲線
測(cè)試電網(wǎng)中10 kV某饋線負(fù)責(zé)對(duì)包含多臺(tái)配變的住宅區(qū)進(jìn)行供電,用“住宅”型負(fù)荷曲線分配給每個(gè)變壓器,如圖6和圖7所示。顯然,負(fù)荷曲線的夜間負(fù)荷和晚高峰超出預(yù)期,但在白天匹配良好,這表明峰值指標(biāo)正確,負(fù)荷曲線將被完善成更好的形狀。
圖6 包含6臺(tái)配變的某10 kV饋線負(fù)荷曲線
圖7 包含5臺(tái)住宅型配變的某10 kV饋線負(fù)荷曲線
用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驗(yàn)證后,最終的估計(jì)值接近實(shí)際值,其表明了本算法的魯棒性。當(dāng)SCADA實(shí)時(shí)值和預(yù)估計(jì)值之間的偏差過(guò)大(周末白天)并超過(guò)設(shè)定的限值,則DSE丟棄SCADA值并接受預(yù)估計(jì)值。在這種情況下,當(dāng)天氣條件與往年某個(gè)季節(jié)正常值偏差較大時(shí),DSE驗(yàn)證將被閉鎖,同時(shí)SCADA值被作為正確值而接受。
測(cè)試結(jié)果表明本算法在實(shí)際運(yùn)行中滿足現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用需求,算法的魯棒特性將在可接受范圍內(nèi)盡力減少偏差。參數(shù)C的值(對(duì)應(yīng)負(fù)荷潮流計(jì)算的質(zhì)量)保持在10%~20%,這仍然是作為DMS在錯(cuò)誤管理和優(yōu)化功能的可接受范圍。
圖8為基于多端口補(bǔ)償方法與本方法計(jì)算后的精度誤差比較圖??梢钥闯觯舅惴ㄓ?jì)算精度明顯優(yōu)于采用之前的計(jì)算精度。
圖9為采用本方法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)裁剪前(實(shí)線)與裁剪后(虛線)每次完成狀態(tài)估計(jì)計(jì)算所需時(shí)間的比較曲線,裁剪前的每次估計(jì)計(jì)算平均時(shí)間為217 ms,裁剪后平均計(jì)算時(shí)間為122 ms??梢钥闯?,采用本方法明顯提高了計(jì)算性能。
圖8 采用歷史負(fù)荷曲線分類算法前后誤差的比較
圖9 采用本算法前后計(jì)算性能比較曲線
本文提出一種基于歷史負(fù)荷分類及網(wǎng)絡(luò)裁剪的配網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)方法,通過(guò)在實(shí)際電網(wǎng)中進(jìn)行應(yīng)用測(cè)試,結(jié)果證明該方法解決了配電網(wǎng)現(xiàn)場(chǎng)量測(cè)不足(甚至無(wú)量測(cè))的問(wèn)題,且適用于輻射狀和弱環(huán)網(wǎng)配電網(wǎng),計(jì)算結(jié)果滿足實(shí)際應(yīng)用需求,能對(duì)配電網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)管理提供較為可靠和準(zhǔn)確的支持,采用本方法后,狀態(tài)估計(jì)的計(jì)算精度及計(jì)算性能均有明顯提高。
[1]JIANG H, LIN J, SONG Y, et al.Demand side frequency control scheme in an isolated wind power system for industrial aluminum smelting production[J].IEEE Transactions on Power Systems, 2014, 29(2): 844-853.
[2]WAN C, XU Z, PINSON P, et al.Probabilistic forecasting of wind power generation using extreme learning machine[J].IEEE Transactions on Power Systems, 2014, 29(3): 1033-1044.
[3]GOMEZ-EXPOSITO A, ABUR A, JAEN A V, et al.A multilevel state estimation paradigm for smart grids[J].Proc IEEE, 2011, 99(6): 952-976.
[4]ALIMARDANI A, THERRIEN F, ATANACKOVIC D, et al.distribution system state estimation based on nonsynchronized smart meters[J].IEEE Transactions on Smart Grid, 2015, 6: 2919-2928.
[5]LIN W M, TENG J H.State estimation for distribution systems with zero-injection constraints[J].IEEE Trans on Power Systems, 1996, 11(1): 518-524.
[6]LU C N, TENG J H, LIU W H E.Distribution system state estimation[J].IEEE Transactions on Power Systems, 1995,10(1): 229-240.
[7]MUSCAS C, PILO F, PISANO G, et al.Optimal allocation of multichannel measurement devices for distribution state estimation[J].IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2009, 58: 1929-1937.
[8]SIRMOHAMMADI D, HONG H W, SEMLYEN A, et al.A compensation-based power flow method for weakly meshed distribution and transmission networks[J].IEEE Transactions on Power Systems, 1988, 3(2): 753-762.
[9]CELIK M K, LIU W H E.A practical distribution state calculation algorithm[C]//Proceedings of IEEE Winter Meeting '99.New York: [s.n.], 1999.
[10]KAR S, HUG G, MOHAMMADI J, et al.Moura:Distributed state estimation and energy management in smart grids: a consensus + innovations approach[J].IEEE J Sel Topics Signal Process, 2014, 8(6): 1022-1038.
[11]CHEN X, LIN J, WAN C, et al.Optimal meter placement for distribution network state estimation: a circuit representation based milp approach[J].IEEE Transactions on Power Systems, 2016, 31(6): 4357- 4370.
[12]MANITSAS E, SINGH R, PAL B C, et al.Distribution system state estimation using an artificial neural network approach for pseudo measurement modeling[J].IEEE Transactions on Power Systems, 2012, 27(4): 1888-1896.
[13]曾祥君, 胡京瑩, 王媛媛, 等.基于柔性接地技術(shù)的配電網(wǎng)三相不平衡過(guò)電壓抑制方法[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2014, 34(4): 678-679.ZENG Xiang-jun, HU Jing-ying, WANG Yuan-yuan, et al.Suppressing method of three-phase unbalanced overvoltage based on distribution networks flexible grounding control[J].Proceedings of the CSEE, 2014, 34(4): 678-679.
[14]WILLIAM H K.System modeling and analysis[M].New York: CRC Press, 2002.
[15]BARAN M E, STATION E A.Distribution transformer models for branch current based feeder analysis[J].IEEE Transactions on Power Systems, 1997, 12(2): 698-703.
[16]吳文傳, 張伯明.變壓器詳細(xì)模型推導(dǎo)與三相配電潮流計(jì)算[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2003, 27(4): 53-56.WU Wen-chuan, ZHANG Bo-ming.The detailed model of transformer and three-phase power distribution current calculation[J].AEPS, 2003, 27(4): 53-56.