电力系统互联是电力系统发展的必然趋势,这对能量管理系统的自动化水平要求越来越高。动态状态估计是EMS的核心部分,能对电力系统进行安全评估,并进行状态预测,实现经济分配、预防控制等在线功能,因此尤为重要。动态状态估计的研究直接关系到其计算的速度、精度等。面对大规模的电力系统,传统的整体式动态状态估计算法已经不可能有所突破,因此必须开发新的算法以适应未来电力系统发展的需要。 随着卫星技术、计算机技术和通信技术的发展,使PMU的应用有了一定的基础,为电力系统动态状态估计的发展带来新的契机。随着分布式技术的成熟,其在电力系统中的应用将是一种趋势。 本文针对PMU技术和分布式技术,在研究传统整体式算法和原分层式算法、搭接式算法的基础上,提出基于PMU的分布式动态状态估计新算法,建立了相应的数学模型。其基本思想是通过配置少量PMU,提高算法的计算精度;通过多区域分布式并行算法,提高算法的计算速度。因此,本文的主要内容如下: 1.通过对传统的Kalman滤波动态状态估计算法的过程及计算公式的推导,指出其在应用上所面临的问题及缺点;分析几种改进算法,揭示各自不足之处。 2.简要介绍了基于GPS的相角测量技术,从几个方面分析了如何将PMU相角量测值加入到动态状态估计中,并比较了加入不同误差情况下的相角测量量后的动态状态估计与传统估计结果的精度。