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    基于快速分解正交變換狀態(tài)估計的電網(wǎng)含壞數(shù)據(jù)檢測與辨識

    2020-11-11 07:37:04朱趙桓王安雨
    通信電源技術(shù) 2020年14期
    關(guān)鍵詞:測試環(huán)境精準(zhǔn)度支路

    朱趙桓,王安雨,徐 天

    (南京工程學(xué)院,江蘇 南京 210000)

    0 引 言

    隨著電力企業(yè)的不斷發(fā)展,電力網(wǎng)絡(luò)逐漸受到電力行業(yè)工作人員的重視。在電力網(wǎng)絡(luò)的日常運行中,量測量和量測通道的使用狀態(tài)以及外界信號的干擾會產(chǎn)生大量的量測誤差[1]。含壞數(shù)據(jù)的檢測與辨識作為電網(wǎng)狀態(tài)估計的重要工作內(nèi)容之一,主要結(jié)合獲得的狀態(tài)估計值和電網(wǎng)中預(yù)留的冗余信息發(fā)現(xiàn)并排除量測采樣數(shù)據(jù)中的含壞數(shù)據(jù),從而提高電網(wǎng)狀態(tài)估計的真實性。分析使用效果可知,傳統(tǒng)的電網(wǎng)含壞數(shù)據(jù)檢測與辨識效果較差且適用性不強[2-3]。因此,設(shè)計基于快速分解正交變換狀態(tài)估計的電網(wǎng)含壞數(shù)據(jù)檢測與辨識方法,采用算例測試的形式對比其與傳統(tǒng)方法的使用差異。

    1 基于快速分解正交變換狀態(tài)估計的電網(wǎng)含壞數(shù)據(jù)檢測與辨識方法設(shè)計

    1.1 電網(wǎng)狀態(tài)估計

    在正常運行的電網(wǎng)中,有功功率Y、電壓增幅Z、無功功率X以及電壓相角α之間存在微弱的關(guān)聯(lián)。通過使用雅可比矩陣,可知:

    在狀態(tài)估計中,采用式(1)實現(xiàn)對XY解耦,估計快速分解正交變換算法引用的電網(wǎng)狀態(tài)后,量測方程設(shè)定如下:

    式(2)中,AU為量測產(chǎn)生的電壓數(shù)據(jù),AR為量測產(chǎn)生的功率數(shù)據(jù),gu(k)、gr(k)為某支路上的電壓數(shù)據(jù)和功率數(shù)據(jù),zu、zr為節(jié)點的電壓數(shù)據(jù)和功率數(shù)據(jù)。根據(jù)式(2)完成量測過程,使用雅可比矩陣和快速分解法潮流算法進(jìn)行求值,并將求得的值設(shè)定為權(quán)重對角陣分解矩陣[4-5]。修正矩陣得出電網(wǎng)的狀態(tài)值并展開迭代計算,計算后得到的狀態(tài)值為電網(wǎng)的最佳狀態(tài)估計值。依據(jù)此狀態(tài)估計值,可實現(xiàn)電網(wǎng)含壞數(shù)據(jù)檢測與辨識。

    1.2 電網(wǎng)含壞數(shù)據(jù)檢測方法設(shè)計

    此次研究中采用量測量突變檢測法檢測電網(wǎng)中的含壞數(shù)據(jù)。量測量突變檢測法是將采樣時間的量測量與采樣之前的預(yù)測量進(jìn)行對比。如果出現(xiàn)數(shù)據(jù)量激增的問題,則對此可疑數(shù)據(jù)展開檢測。此方法可提升檢測的精準(zhǔn)度。

    使用此方法前,應(yīng)設(shè)定相應(yīng)的約束條件。例如,相鄰采樣點之間的電網(wǎng)狀態(tài)不發(fā)生變化,檢測數(shù)據(jù)中存在含壞數(shù)據(jù)時,需及時修正數(shù)據(jù)。對約束條件設(shè)定的突變門限值如下:

    式(3)中,gi,j為ti時間第i個實際測量值,gi/i-j為ti-1時對gi,j的預(yù)測值,?i為突變門限值,Δgi,j為激增量。使用式(3)檢測電網(wǎng)數(shù)據(jù)中的含壞數(shù)據(jù),并將其應(yīng)用于原有的方法,從而實現(xiàn)對電網(wǎng)不良數(shù)據(jù)的檢測與辨識。

    1.3 實現(xiàn)含壞數(shù)據(jù)檢測與辨識

    為實現(xiàn)設(shè)定的技術(shù)及程序,則設(shè)定方法中使用PMU量測和SCADA量測。將兩種量測設(shè)備相結(jié)合,可有效提升量測結(jié)果的可靠性。方法使用的過程中涉及到數(shù)據(jù)運算的部分較多,因而采用SQL數(shù)據(jù)庫存儲采樣數(shù)據(jù),并在數(shù)據(jù)庫中展開運算過程,以確保數(shù)據(jù)計算的可控性。

    整合上述設(shè)計部分,形成整體性的方法。至此,完成基于快速分解正交變換狀態(tài)估計的電網(wǎng)含壞數(shù)據(jù)檢測與辨識方法設(shè)計。

    2 算例測試

    2.1 測試環(huán)境設(shè)定

    測試中,采用MATPOWER仿真軟件對電網(wǎng)的數(shù)據(jù)結(jié)果展開仿真處理。處理內(nèi)容包括計算信息向量、基于網(wǎng)絡(luò)支路的信息向量以及差別向量等。通過對比文中設(shè)計方法與原有的電網(wǎng)含壞數(shù)據(jù)檢測與辨識方法,完成測試過程。

    設(shè)定此次測試中的含錯數(shù)據(jù)存在于網(wǎng)絡(luò)枝干。在電網(wǎng)的正常運行狀態(tài)下,如果前面部分支路突然斷開,后面部分支路的有效數(shù)據(jù)就會大幅度激增。通過產(chǎn)生的設(shè)定模擬含錯數(shù)據(jù),展開文中設(shè)計方法與原有方法對此測試環(huán)境的含壞數(shù)據(jù)檢測與辨識,結(jié)合電網(wǎng)主路與支路上兩種對比方法對含錯數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度進(jìn)行檢測與辨識。

    2.2 測試結(jié)果

    通過上述設(shè)定設(shè)計測試環(huán)境,并將其作為此次測試的基礎(chǔ)完成測試過程。此次測試展開兩次檢測與辨識工作,結(jié)合電網(wǎng)主路的各個節(jié)點和支路的重要連接節(jié)點數(shù)據(jù)。為了加強數(shù)據(jù)管理,通過測試點Z1~Z10對本文方法及原有方法進(jìn)行測試。根據(jù)設(shè)定工作環(huán)境將含錯數(shù)據(jù)分別放在電網(wǎng)主路上和支路上分別進(jìn)行檢測及辨識。測試環(huán)境進(jìn)行兩次檢測與辨識,以測定兩種方法的檢測精準(zhǔn)性如表1和表2所示。

    表1 含錯數(shù)據(jù)在電網(wǎng)主路上的檢測精準(zhǔn)度測試結(jié)果

    表2 含錯數(shù)據(jù)在電網(wǎng)支路上的檢測精準(zhǔn)度測試結(jié)果

    通過實驗數(shù)據(jù)可知,含錯數(shù)據(jù)的位置影響檢測與辨識方法的使用效果。經(jīng)分析可知,原有方法含錯數(shù)據(jù)在電網(wǎng)主路時的檢測精度高于在電網(wǎng)支流的檢測精度。通過數(shù)據(jù)對比可知,文中設(shè)計方法在兩種測試環(huán)境的使用效果均優(yōu)于原有方法。文中設(shè)計方法的檢測精準(zhǔn)度取值范圍約達(dá)99%,原有方法的精準(zhǔn)度取值最高值僅為96%左右。

    3 結(jié) 論

    電網(wǎng)狀態(tài)估計是電網(wǎng)控制中的重要組成部分,含壞數(shù)據(jù)的檢測與辨識是電網(wǎng)狀態(tài)估計中的重點研究對象。當(dāng)今,智能電網(wǎng)的應(yīng)用普及,對電網(wǎng)調(diào)度方式安排智能化的要求越來越高,因此電網(wǎng)量測數(shù)據(jù)的要求隨之提升。在此環(huán)境背景下,針對傳統(tǒng)方法的不足,引用快速分解正交變換算法對其展開優(yōu)化,并根據(jù)電網(wǎng)的實際情況設(shè)定含錯數(shù)據(jù)檢測方法。通過算例測試可知,文中設(shè)計方法的使用效果更佳。在日后的電網(wǎng)使用與控制中廣泛應(yīng)用此方法,可提升電網(wǎng)調(diào)度的科學(xué)性。

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