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在现代能量管理系统(EMS)中,电力系统状态估计占据着至为关键的地位,特别是在电力市场中发挥积极影响。尽管早在20世纪70年代便已明确了电力系统状态估计理论,并在近年间得以持续优化,但依然存在大量问题有待深入分析、处理。随着电网规模的不断扩大,传统调度中心集中式状态估计将面临基础数据不准确、算法维数过大、维护图形和模型的负担过重等问题。针对此问题,本文基于分布式状态估计架构与算法两方面着手对传统状态估计进行设计优化。基于对电力系统状态估计典型算法的研究,对多类算法展开分析,最后选取加权最小二乘估计法算法,打造为匹配分布式状态估计的运算方法,进而达到工程运算标准。搭建分布式状态估计模型,完成分布式状态监控系统设计,并阐述分布式状态估计的并行协调算法步骤与原则,在IEEE 30节点系统中展开算例仿真实践,并将计算结果与传统集中式计算结果进行比较,验证该算法的可行性和有效性。提出调度中心—变电站两级分布式状态估计技术,在变电站内完成对数据的分析校验以及坏数据的滤除,将变电站内的熟数据上传至调度中心进行处理,参与全网状态估计。分析阐述两级分布式状态估计与传统状态估计模式相比所具有的优势,并详细介绍了为实现两级分布式状态估计所面临的关键技术难点。搭建IEEE 30节点模型进行全网状态估计仿真,实验结果表明,该方法将模拟量坏数据和拓扑错误在变电站内被剔除,提高了调度中心全网状态估计的可靠性。