pmu在電力系統(tǒng)狀態(tài)估計中的應(yīng)用

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1、ｓｗ—ｉｉ￡ｉ＾＾碩±學(xué)位論文胃＾ＭＡＳＴＥＲＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ＾＾霧＿？誦國內(nèi)圖書分類號：ＴＭ７２７密級：公升國際圖書分類號：６２１．３西南交通大學(xué)研究生學(xué)位論文ＰＭＵ在電力系統(tǒng)狀態(tài)估計中的應(yīng)用年級二Ｑ—Ｈ級姓名黃小娟申請學(xué)位級別工程碩±專業(yè)電氣工程指導(dǎo)老師黃彥全教授二〇—六年五月ＣｌａｓｓｉｆｉｅｄＩｎｄｅｘ：ＴＭ７２７Ｕ．Ｄ．Ｃ；６２１．３Ｓｏ山ｈｗｅｓｔＪｉａｏ１；ｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｇｙＭａｓｔｅｒＤｅｇｒｅｅＴｈｅｓｉｓＴｈｅＡｌｉｃ

2、ａｔｉｏｎｏｆＰＭＵｉｎＳｔａｔｅＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｐｐｏｆＰｏｗｅｒＳｓｔｅｍｙＧｒａｄｅ：２０１３Ｃａｎｄｉｄａｔｅ：ＨｕａｎＸｉａｏｕａｎｇｊＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｒｅｅＡｌｉｅｄｆｏｒ：ＭａｓｔｅｒＤｅｇｒｅｅｇｐｐＳｐｅｃｉａｌｉｔｙ：ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＨｕａｎｇＹａｎｕａｎｑＭａ．２０１６ｙ西南交通大學(xué)學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留，、使用學(xué)位論文的規(guī)定同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部口或機構(gòu)送交論文的

3、復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)西南交通大學(xué)可Ｗ將本論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可Ｗ采用影印、縮印或掃描等復(fù)印手段保存和匯編本學(xué)位論文。本學(xué)位論文屬于１．保密□，在年解密后適用本授權(quán)書；２．不保密使用本授權(quán)書。“＂（請在Ｗ上方框內(nèi)打Ｖ）學(xué)位論文作者簽名；＾ａ指導(dǎo)老師簽名；＾＾４？．，．戸．〇６曰期：７６ｉ曰期：分化，從西南交通大學(xué)碩±學(xué)位論文主要工作（貢獻）聲明本人在學(xué)位論文中所做的主要工作或貢獻如下：１、研究了傳統(tǒng)的狀態(tài)估計算法，對加權(quán)最小二乘法進行了仿真分析，作為后續(xù)研究的基礎(chǔ)和比較

4、標準。２一、對混合量測數(shù)據(jù)的狀態(tài)估計方法進行了深入研究種針對于海，提出了合數(shù)據(jù)的基于加權(quán)最小二乘法的二次估計方法，對記ＥＥ３０和圧ＥＥ５７節(jié)點系統(tǒng)進行狀態(tài)估計仿真，驗證了二次估計方法的有效性。３、研究了基于提高狀態(tài)估計精度的ＰＭＵ配置方案，通過建立電力距離矩一陣對電網(wǎng)進行分區(qū)，在各個區(qū)域按照定的規(guī)則對ＰＭＵ進行配置。對ＩＥＥＥ３０和圧ＥＥ５７節(jié)點系統(tǒng)進行仿真，驗證了本文提出的ＰＭＵ配置方案的有效性。本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是在導(dǎo)師指導(dǎo)下獨立進行研究工作所得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或

5、撰寫過的研究成果。對本文的研究做出貢獻的個人和集體，均已在文中作了明確說明一。本人完全了解違反上述聲明所引起的切法律責任將由本人承擔。學(xué)位論文作者簽名：＾?。崳姡г黄冢耗肆xＪ，傷西南交通大學(xué)碩±研究生學(xué)位論文第Ｉ巧摘要電力系統(tǒng)狀態(tài)估計能夠估計出電力系統(tǒng)當前的運行情況，是當代電力系統(tǒng)能量管理的重要組成部分，是保證電力系統(tǒng)安全運行的可靠基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的狀態(tài)估計量測數(shù)據(jù)是依靠基于數(shù)據(jù)監(jiān)控采集系統(tǒng)（ＳＣＡＤＡ）獲得，因此數(shù)據(jù)的精度低而且同步性較差。隨著技術(shù)的進步，ＷＧＰＳ和相量量測單元ＰＭＵ）為基礎(chǔ)的廣域（量測系統(tǒng)（ＷＡＭＳ）逐漸得到了應(yīng)用，狀

6、態(tài)估計的研究迎來了新的機遇和挑戰(zhàn)。但是由于技術(shù)和經(jīng)濟條件的制約，目前還不能夠全網(wǎng)普及安裝ＰＭＵ，因此在很…ＭＳＡＤＡＷＡＭＳ長段時間內(nèi)，都將是ＷＡ和ＳＣ并存的情況。因此，本文針對和ＳＣＡＤＡ混合量測的情況，討論了狀態(tài)估計的算法Ｗ及如何通過配置ＰＭＵ來達到提高估計效果。無論是哪種基于混合量測數(shù)據(jù)的狀態(tài)估計方法，，都是基于傳統(tǒng)的估計算法因此，首先對狀態(tài)估計的傳統(tǒng)算法進行了研究，在理論的基礎(chǔ)上針對加權(quán)最小二乘法進行了仿真分析。一二乘二針對混合量測數(shù)據(jù)，研究了種基于最小法的次估計算法。該算法先對ＳＣＡＤＡ量測數(shù)據(jù)進行了非線性狀態(tài)估計，再利用估計結(jié)

7、果和ＰＭＵ量測數(shù)據(jù)進行二次線性估計。送種混合數(shù)據(jù)估計方法使得高精度高同步的ＰＭＵ數(shù)據(jù)得到充分的利用，并且對現(xiàn)有軟件的修改程度也很低。一種基于提扇估計精度的ＭＵＰＭＵ提出Ｐ配置方案。由于裝置不僅對安裝節(jié)點的量測精度有著顯著的提高，，對周圍的節(jié)點也有明顯的影響并且這種影響是與電氣距離的大小成反比一ＰＭＵ。因此，本文提出種對電網(wǎng)進行分區(qū)配置的－方法，，：在有功相角靈敏度的基礎(chǔ)之上定義電氣距離矩陣?；陔姎饩嚯x矩陣通過模糊Ｃ聚類分析法（ＦＣＭ）進行區(qū)域劃分。在各自劃分的區(qū)域之中，按照各節(jié)點及