基于IEC61970标准的电力系统离散状态估计

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1、济南大学硕士学位论文摘要随着电力系统的规模的不断扩大，其结构和运行方式也更加的复杂。电力系统之间实现互联是发展的必然趋势，也是对能量管理系统(EMS)的必然要求。状态估计作为EMS的核心部分，在电力系统安全性、经济性等方面发挥着非常重要的作用。在电力系统中，有许多离散量需要考虑，目前的算法对这些离散变量普遍采取的处理方法是将其作为连续变量参与优化。虽然数据的采集在时间上来说是连续的，但是由于SCADA系统采集的量测量在数据传输等方面存在时延，输入到状态估计的SCADA量测量所反映的时问断面有较大的差

2、别，而该时间断面的误差必将导致较大的量测误差。虽然向量测量装置(PMU)的出现在一定程度上解决了这一问题，但是目前实行的办法是将SCADA量测量与PMU量测量混合在一起，构成混合量测，还是没有完全解决时间离散的问题。因此，提出使用离散时间状态估计算法来解决这个问题。目前，电力行业的各个部门为了实现自己的需求，根据其自身的需要，开发设计了许多应用系统，但这些系统都存在着分布性和异构性的特点。如何对这些来自不同厂家的复杂的应用系统进行有效集成己成为国内外专家亟待解决的主要难题。IEC61970标准的出现

3、为这一难题的解决提供了一个非常有效的手段，其目标是为了尽量削减向EMS中增加新应用所要投入的财力和时间，对EMS中正在有效工作的现有应用的投资进行保护。状态估计也不可避免的要面临信息集成的难题。所以设计实现一套基于IEC61970标准的面向对象的电力系统状态估计软件以满足用户的新需求，是电力系统发展的必然选择。本文从IEC61970标准入手，研究了IEC61970标准在国外的发展情况以及其在国内的应用情况；对静态状态估计算法和动态状态估计算法的研究现状进行了简要的分析；以电力系统通用信息模型(CIM

4、)作为中心环节，详细地介绍了IEC61970系列标准内容，结构及其技术特点。介绍了与IEC61970系列标准相关的先进技术，包括统一建模语言(UML)，扩展标记语言(XML)，资源描述框架(ImF)；采用了离散时间卡尔曼滤波状态估计算法：将离散时间卡尔曼滤波状态估计法与基于IEC61970的软件建模结合起来，在对CIM进行扩展的基础上，设计了基于离散时间卡尔曼滤波状态估计算法的软件模型，编写了程序，并用于实践。首先，提供了三种类型的接口来实现数据的输入和输出功能。其次，根据网络元件的互联关系和开关状

5、态建立了拓扑模型。然后对面向对象的状态估计模型进行分析，扩展出建立模型所需要的类及其属III基于IEC61970标准的电力系统离散状态估计性。最后给出了一个实例，将根据模型所设计的离散时I'白J状态估计软件应用到枣庄地区郭里集区域电网中。将SCADA采集的实时数据通过定义的接口传输到电网模型中。郭里集、周村、孟庄、税郭四个变电站被用来对离散状态估计软件进行测试和分析。得到的运行结果证明，所设计的离散状态估计CIM模型完全能够满足实际的需要。关键词：电力系统；IEC61970标准；公共信息模型(CIM

6、)；离散状态估计IV济南大学硕士学位论文AbstractWiththeexpansionofpowersystem，itsstructureandopermionmodeisgettingmorecomplex．Interconnectionbetweenthesystemsisnotonlyaninevitabletrendofpowersystemdevelopment，butalsotheinevitablerequirementofEnergyManagementSystem(EMS)．St

7、ateestimation，whichisthekeypartofEMS，playsanimportantroleinpowersystemsecurity,economicandSOon．Thereismuchdiscretequantitythatneedstobeconsideredinpowersystem．Theconventionalprocessingmethodforthediscretequantityistotakethemascontinuousvariables．Thedat

8、acollectioniStimecontinuous．butthemeasurementswhicharecollectedbysupervisorycontrolanddataacquisition(SCADA)systemareusuallyoftimedelay,suchasdatatransmission．Sotherewouldbelargetimeerrorwhichleadstolargemeasurementerror．ThePhasorMeasur