基于粒子群算法的电力系统非线性谐波状态估计.pdf

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1、第41卷第22期电力系统保护与控制VO1.41No.222013年11月16日PowerSystemProtectionandControlNOV.16,2013基于粒子群算法的电力系统非线性谐波状态估计韩美玉,王艳松,张丽霞(中国石油大学信息与控制工程学院,山东青岛266555)摘要:为增加谐波量测数据的冗余度,提高线性谐波状态估计的可观测度,基于PMU量测数据和SCADA量测数据构成混合量测数据,应用于谐波状态估计,建立非线性谐波状态估计的数学模型。将该非线性数学模型改写为灵敏度模型,并转化为优化

2、问题,应用粒子群算法求解。算例分析表明,非线性谐波状态估计的灵敏度模型是有效的,应用优化算法求解是切实可行的,混合量测数据能提高谐波状态估计的可观测度。关键词:谐波状态估计;相量量测;混合量测;量测配置;粒子群算法Researchonnon-linearharmonicstateestimationinpowersystembasedonparticleswarmoptimizationalgorithmHANMei—yu,WANGYan-song,ZHANGLi-xia(CollegeofInfor

3、mationandControlEngineering,ChinaUniversityofPetroleum,Qingdao266555,China)Abstract:Toincreasetheredundancyofmeasurementdataandimprovetheobservabilityoflinearharmonicstateestimation,mixedmeasurementsacquiredfromPMUandSCADAareusedtobuildthemathematicalmo

4、delofnon—linearharmonicstateestimation.Then,itisrewrittenasasensitivitymodel,transformedintoanoptimizationproblem,andsolvedbyparticleswarm.optimizationalgorithm.Exampleanalysisshowsthesensitivitymodelofnon-linearharmonicstateestimationiseficient.PSOalgo

5、rithmcanbeusedtosolvethisoptimizationproblem.Mixedmeasurementsarehelpfultoimprovetheaccuracyofharmonicstateestimation.ThisworkissupportedbyNationalNaturalScienceFound~ionofChina(No.51207170).Keywords:harmonicstateestimation;phasormeasurement;mixedmeasur

6、ement;measurementconfiguration;particleswarlTIoptimizationalgorithm中图分类号:TM71文献标识码:A文章编号:1674—3415(2013)22.0098—05线路视在功率作为量测量,建立谐波状态估计的非0引言线性数学模型,利用广义逆求解欠定方程组,获得随着电力电子技术的发展,大量电力电子装谐波状态量的最优估计【3J。在波形畸变的情况下,置、可控整流设备在电力系统中得到了广泛应用,无功功率的定义不明确,因此,选用谐波无功功率造成电力系

7、统中的谐波污染呈现全网化】。谐波状作为量测量的谐波状态估计没有说服力。态估计(HarmonicStateEstimation,HSE)以经济随着同步相量量测技术的发展,谐波状态估计的方式将多点测量转换为系统范围的估计,为准确选取同步相量量测装置获得的谐波电压、电流相量分清谐波责任,对谐波进行补偿和治理提供了依作量测量,选取各节点的谐波电压相量作状态且I,据,为评估谐波源对电力系统的影响提供了有效的谐波状态估计的量测方程由非线性变为线性,大大分析工具【。简化了求解过程。传统的谐波状态估计采用节点注入视在

8、功率和受经济、技术因素的限制,电网中安装的同步相量量测装置数目有限,其安装数目和位置一般通基金项目:国家自然科学基金项目(51207170);中央高校基过优化配置来确定J。同步相量量测装置的配置情本科研业务费专项资金资助(12CXO4066A)况影响了线性谐波状态估计的可观度和精度,会导韩美玉,等基于粒子群算法的电力系统非线性谐波状态估计.99.致系统部分节点的谐波状态不可观[6]。目前,电网=e的量测配置方案是在现有数据采集与监控系统U1=fi(Sup

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