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时间:2020-03-08
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1、学位论M乂STERDISSERTATION參'M?论文题目:计及PMU的鲁棒电力系统预测辅助状态估计I圓/VI76密级:公开国内图书分类号:/皆国际图书分类号:b)西南交通大学研究生学位论文计及PMU的鲁棒电力系统预测辅助状态估计年级2014级姓名卢伟申请学化级别工学硕壬专业电气王程)指导老!币张葛祥教授二零一古年四月^^^ClassifiedIndex:7U.D.C:SouthwestJiaoixmUniversitgyMaster
2、DegreeThesisPMU-BASEDROBUSTPOWERSYSTEMFORECASTINGAIDEDSTATEESTIMATIONGrade:2014Candidate:LuWeiAcademicDegreeAppliedfor;MasterDegreeSpeciality:ElectricalEgineeringSuervisor:ZhanGexianpggAril2017p,西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留,同意学校保留并
3、、使用学位论文的规定向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可W将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进巧检索,可采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1.保密□,在年解密后适用本授权书;2.不保密^使用本授权书。""(请在上方框内打V)学位论文作者签名;手指导老师签名斗呼 ̄、/么J曰期::^,小曰期77西南交通大学硕±学位论文主要工作(贡献)声明本人在学位论文中所做的主要工作如下:1ADA量.基于SC测,提出了鲁棒性更好的预测辅助状态
4、估计算法:广义最大似-然类型-EKF-扩展卡尔曼滤波(GM)。主要内容是将提出的鲁棒性更好的GMEKF算,验证该方法的有效性和鲁棒性法与其他算法在圧EE标准测试系统中仿真。2-.针对PMU量测与SCADA量测不同的融合方式,探究PMU量测对GMEKF算法估计精度和鲁棒性的影响。主要内容是将基于混合量测不同融合方式时形成的两种估计算法在圧EE标准测试系统中仿真,验证PMU量测对算法的影响。本人郑重声明:所呈交的学位论文,是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果,。除文中已经注明引用的内容外本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰
5、写过的研究成果,。对本文的研究做出贡献的个人和集体均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。学位论文作者签名:辨曰期:aT西南交通大学硕±学位论文第I页摘要电力系统状态估计在现代能量管理系统(EMS)中扮演着至关重要的作用,是调度人员进行正确决策的基础。但量测数据常因量测装置内在误差、传输噪声等原因受到污染,干扰状态估计结果,误导调度人员,。因此提高状态估计算法的鲁棒性^^^及抑制不良数据的能力,对保证电力系统稳定运行有重要意义。随着量测装置技术的发展,同步相量量测装置(
6、PMU)在电力系统中推广应用,为状态估计提供高精度,P,、高同步的量测。同时MU量测与SCADA量测来源不同一相互独立,从而互为备用,可有效抑制SCADA量测中的不良数据,进步提高算一法的鲁棒性。因此,,本文主要是提出种鲁棒性更好的预测辅助状态估计算法并探究PMU量测对该算法估计精度和鲁棒性的影响。本文主要内容如下:1.简单介绍了几种应用在状态估计中的算法,包括加权最小二乘法、卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波。2,.基于SCADA量测,在扩展卡尔曼滤波(EKF)的基础上改进提出了广义最一-EKF大似然类型扩展卡尔曼滤波算法(GM)。
7、基本思路:首先,利用EKF的状态方程与量测方程构建线性回归框架。然后,利用投影统计算法(PS)辨识异常值并构建,评价函数选择Huber函LS形等价权函数,。接着数构建类似W式的目标画数并利用-IRLS求解。为验证算法的有效性和鲁棒性GMEKFEE,将算法在圧标准测试系统中仿真,并与相关算法进行结果比较。3ADAMUM-.基于SC/PMU混合量测,探巧P量测对于GEKF算法估计精度和鲁ADA一棒性的影响。基本思路:针对PMU量测与SC量测不同融合方式,种是状态变一量为极坐标,种,直接添加PMU量测形成非线性的鲁棒预测辅助状态估计
8、算法。另是首先处理收集到的SCADA量测,将处理的状
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