基于预测残差的配电网三相状态估计.pdf

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1、第42卷第22期电力系统保护与控制VO1．42NO．222014年11J{16日PowerSystemProtectionandControlNOV．16．2014基于预测残差的配电网三相状态估计王少芳，刘广一，郎燕生，徐杰，杨占勇，邢颖(中国电力科学研究院，北京100192)摘要：为了提高配电网状态估计的计算精度和计算速度，针对常规抗差状态估计算法迭代次数较多的特点，给出了一种以节点电压为状态量，基于预测残差的配电网三相抗差状态估计方法。利用了配电网中各种类型的量测，通过对节点电压和支路电流的相

2、位变换，以及对电流幅值量测进行的等效量测变换，实现了整个雅可比矩阵的常数化，在迭代过程中保持不变，降低了计算量。基于预测残差的信息设置抗差状态估计中的等价权，避免了常规抗差状态估计算法对等价权修正中不必要的多次迭代，提高了收敛速度。算例分析表明，所提的算法抗差能力强、计算速度快、数值稳定性和鲁棒性较好。关键词：配电网；三相状态估计；等价权；预测残差；相位变换Studyonthree—phasestateestimationfordistributionnetworksbasedonresidual

3、predictionWANGShao—fang，LIUGuang-yi，LANGYan—sheng，XUJie，YANGZhan—yong，XINGYingrChinaElectricPowerResearchInstitute，Beijing100192，China)Abstract：Inordertoimprovethecalculationaccuracyandspeedofdistributionnetworksstateestimation，thispaperpresentsarobus

4、talgorithmofthree—phasestateestimationfordistributionnetworksbasedonresidualprediction．Allkindsofmeasurementsindistributionnetworksareusedinthealgorithm．Jacobianmatrixbecomesconstantthroughphasetransformofnodevoltageandbranchcurrentandequivalenttransf

5、ormofcurrentamplitudemeasurementandtheamountofcalculationiSreducedduetoJacobianmatrixremainingunchangedintheiterativeprocess．SettingofequivalentweightbasedOHpredictionresidualavoidstheunnecessaryiterationsinthecorrectionoftheequivalentweight，whichredu

6、cestheamountofcomputation．Simulationresultsshowthattheproposedmethodisstableandrobust．ThisworkiSsupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(No．5126l130472)andNationalHi．techR&DProgramofChina(863Program)(No．2014AA051901)．Keywords：distributionnet

7、works；three—phasestateestimation；equivalentweight；residualprediction；phasetransformation中图分类号：TM72文献标识码：A文章编号：1674．3415(2014)22—0051．06量测中电流幅值量测和电压幅值量测偏多，功率量0引言测偏少；比值较高。这些因素使得在输电网中近年来，随着分布式电源(DistributedGeneration，已经应用成熟的状态估计算法不能完全适用于配电DG)在配电网中的大规模接入，

8、配电网的运行方式网，并且配电网的上述特点也增加了状态估计的难变得相对复杂化，配电网实时运行与控制对基础数度，因此，研究实用的配电网状态估计算法显得尤据的精确性提出了更高的要求。状态估计【jJ能够为为必要。电力系统提供更为可靠的估计数据，在输电网中取目前很多学者对配电网状态估计已经进行了大得了巨大成功。配电网状态估计L4。J是对配电网进行量的研究，取得了很好的效果。文献[9]最早研究了进一步分析与控制loJ的基础，是智能配电网态势感以节点电压为状态量，利用各种量测的配电网三相知的基础