计及PMU的搭接式分布状态估计

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1、第26卷第1期电力科学与工程VOI．26．N0．1Jan．．2010192010年1月ElectricPowerScienceandEngineeringr计及PMU的搭接式分布状态估计邓颖，兰华，郝红艳(东北电力大学电气工程学院，吉林吉林132012)摘要：针对多区域互联电力系统的状态估计问题，采用基于相量测量单元(PMU)和灵敏度矩阵修正的方法该方法利用PMU量测量来协调子系统参考节点，将互联系统联络线的两端子系统分别进行独立的状态估计，用两系统状态量的平均值修_Lr-~线状态量，把修正前后联络线支路功率变化量作为虚拟节点变化量测，基于支路功率变化量对节点状态量的灵敏度矩阵

2、来修正子系统状态估计结果。以IEEE14节点为例进行仿真，结果验证了该算法的有效性。关键词：相量测量单元；分布式状态估计；子系统；灵敏度矩阵中图分类号：TM733文献标识码：A络线上的功率差和子系统灵敏度矩阵进行修正运0引言算，得到更精确的估计结果。随着电力系统的发展和区域互联，使电网规模1基于灵敏度矩阵的分布式状态估计模型越来越大，整体式状态估计所要处理的系统维数也越来越高，这使的方程数值稳定性恶化n，收敛速1．1子系统状态估计模型度变慢，影响了状态估计的实时性。考虑多区域互最小二乘估计是一种在电力系统状态估计中应联系统自然分布的特点，各区域独立的分布式状态用最为广泛的方法之

3、一，它的模型H简单，对理估计算法不仅加快了计算速度、提高了数据精度，想的正态分布的量测量，具有最优一致且无偏等的而且最大限度地准确计算出互联系统可观测部分的优良特性。在给定网络接线、支路参数和量测系统结果。因此，研究状态估计的分布式算法有着十分的条件下，量测方程为重要的实际意义。z=()+'，(1)早期的状态估计算法主要集中在分层估计上，式中z为m维量测向量；x为(2n一1)维状态向量；这种估计在联络线上仅有一侧功率量测配置的情况h为m非线性函数向量；'’为m维量测误差向量。下，边界母线的状态值差异大，不易协调。文献加权最小二乘法的目标函数为[3】在分层式状态估计的基础上提出了

4、搭接式分布状态估计，在对每个子系统进行状态估计时都将所J(x)：Ez—h)]R[z-h(x)](2)连联络线的对侧节点也包括在内，但最后只对联络式中为量测误差方差阵。线的功率进行了协调，其余节点的估计误差仍很大。为使目标函数)达到最小值，由式(2)可得本文采用基于灵敏度矩阵和相量测量单元状态估计的迭代公式为(PMU)的分布式状态估计算法，在各子系统的参考节点配置PMU，实现各子系统参考相角与全系G(x)Ax~”=IT(”)R[z-h(xc”)](3)统参考节点的转化。互联系统中心对子系统联络线H)=(+△种(4)上的电压和相角进行协调，并把协调前后子系统联收稿日期：2009—0

5、6-28。作者简介：邓颖(1985一)，女，东北电力大学电气工程学院硕士研究生，E—mail：dengying8509@163．tom。20电力科学与工程2010焦化，在‰附近将h)进行泰勒展开，忽略高次项后G(x)=Hr)尼r)(5)得到线性化方程式中日∽为雅克比矩阵，且日∽。≈。)+E(葺。)△(7)1．2基于PMU分布式状态估计假设基于最小二乘法来研究支路功率发生一个采用搭接式方法口来进行互联系统的分区，如较小变化△Z时与状态变化量△的灵敏度关系[61，图l为两区域互联系统分解图。因此式(7)也满足WLS的目标函数，将式(7)代入式(2)中，令zj=zIo+△，可得．，)

6、=[△+(zfo一())一冠(。)AxJR；。×[Azi+(z~。一。))一旦。)△](8)令三i=f+一JIIm))，欲使c)值极小，可得、、△=F(*。)jEI(，。)。L(9)、／／、、'_～／～一一一图1系统的分区F。)=((。)。／-L(五。))(10)Fig．1SystemPartition由于真值。未知，近似用。代替，从而有：通过联络线相连的各子系统，分别具有独立的Zi。一(蕾。)≈。一(。)=0(11)状态估计器，并在估计时都将联络线的对侧节点包括在内，所以联络线两端状态被其两侧估计器分别因此，状态量对支路量测量的灵敏度矩阵为估计。如图1所示，对子系统A进行状态

7、估计时，=)日()(12)系统的拓扑包括与其联络线相连的对侧节点。1．4基于灵敏度的修正运算实现分区后，每个子系统都有自己的参考母各子系统基于各自量测量数据独立完成了状态线，但互联系统状态估计应该给出基于系统公共参估计，得到了本系统所有节点的状态量的初始值。考点的全系统状态估计结果，因此需要进行各子系和各支路首末端功率估计值一。互联系统中统参考节点的转换。因为PMU可测得节点电压相所有联络线的状态量和线路首末端功率分别被其两角，即电压相角可作为量测量，而且其数值精度较端子系统估计器计算得到。