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《基于微型同步相量測量裝置（μPMU）的配電網(wǎng)狀態(tài)估計方法》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、學(xué)校代號10532學(xué)號S150900647分類號TM76密級公開碩士學(xué)位論文基于微型同步相量測量裝置（μPMU）的配電網(wǎng)狀態(tài)估計方法學(xué)位申請人姓名王麗麗培養(yǎng)單位電氣與信息工程學(xué)院導(dǎo)師姓名及職稱涂春鳴教授學(xué)科專業(yè)電氣工程研究方向電力系統(tǒng)分析與控制論文提交日期2018年4月14日學(xué)校代號：10532學(xué)號：S150900647密級：公開湖南大學(xué)碩士學(xué)位論文基于微型同步相量測量裝置（μPMU）的配電網(wǎng)狀態(tài)估計方法學(xué)位申請人姓名：王麗麗導(dǎo)師姓名及職稱：涂春鳴教授培養(yǎng)單位：電氣與信息工程學(xué)院專業(yè)名稱：電氣工程論文提交日期：2018年4月14日論文答辯日期：2018年5月15日答辯委員
2、會主席：李勇DistributionNetworkStateEstimationMethodBasedonDistributionPhasorMeasurementUnit(μPMU)byWANGLiliB.E.(HunanUniversity)2015AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinElectricalEngineeringintheGraduateSchoolofHunanUniversitySupervisorProfes
3、sorTUChunmingMay,2018I基于微型同步相量測量裝置（μPMU）的配電網(wǎng)狀態(tài)估計方法摘要隨著配網(wǎng)自動化系統(tǒng)的不斷發(fā)展，對配電網(wǎng)進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的狀態(tài)估計，提高配電網(wǎng)的電能質(zhì)量變得越來越重要，目前，大部分的狀態(tài)估計方法研究針對輸電網(wǎng)，而對配電網(wǎng)的狀態(tài)估計研究卻并不成熟。配電網(wǎng)區(qū)別于輸電網(wǎng)，具有三相不平衡、X/R比值小、輻射狀或弱網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的特點，且基于原有配網(wǎng)監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集(SupervisoryControlandDataAcquisition，SCADA)系統(tǒng)的量測數(shù)據(jù)誤差大，配電網(wǎng)的狀態(tài)估計無法直接通過輸電網(wǎng)的狀態(tài)估計方法實現(xiàn)，而現(xiàn)階段配電網(wǎng)量測數(shù)量的增加
4、，為配電網(wǎng)狀態(tài)估計提供了可能。傳統(tǒng)配電網(wǎng)基于SCADA系統(tǒng)，近年來智能電表在配電網(wǎng)中不斷普及，隨著微型同步相量測量單元（Micro-synchronousPhasorMeasurementUnit，μPMU）的不斷發(fā)展，未來配電網(wǎng)量測體系中將長期存在SCADA數(shù)據(jù)、高級量測體系（AdvancedMeteringInfrastructure，AMI）數(shù)據(jù)和μPMU數(shù)據(jù)。但是由于SCADA數(shù)據(jù)精確度不足，AMI數(shù)據(jù)更新周期長，μPMU總體覆蓋率較低，在三種數(shù)據(jù)共存的情況下，有效利用基于μPMU的混合量測對配電網(wǎng)進(jìn)行快速準(zhǔn)確的狀態(tài)估計具有難度。本文基于該研究背景，主要研究工作如
5、下：研究歸納了目前配電網(wǎng)的幾種基本狀態(tài)估計方法，并分析了幾種方法的優(yōu)劣，描述了μPMU的發(fā)展歷程，總結(jié)了考慮μPMU和AMI的配電網(wǎng)狀態(tài)估計方法在國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀。研究分析了μPMU的數(shù)據(jù)特點，比較了μPMU數(shù)據(jù)與SCADA數(shù)據(jù)、AMI數(shù)據(jù)的差異，并就混合量測在數(shù)據(jù)成分、數(shù)據(jù)精度、數(shù)據(jù)時間斷面、數(shù)據(jù)刷新頻率四個方面的差異總結(jié)了目前混合量測數(shù)據(jù)融合的方法，并基于配電網(wǎng)的量測體系提出相適應(yīng)的混合量測數(shù)據(jù)融合方法。支路電流法能夠?qū)崿F(xiàn)實部、虛部解耦，三相解耦，簡化雅克比矩陣，大大提高運算速度，在配電網(wǎng)負(fù)荷量測比較準(zhǔn)確時適用，針對混合量測下配電網(wǎng)負(fù)荷量測數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確的情況，采用支路電
6、流法作為基本方法，并在此基礎(chǔ)上，提出一種基于μPMU的配電網(wǎng)狀態(tài)估計方法。針對AMI量測數(shù)據(jù)更新頻率低的特性，分別對AMI采樣和非采樣時刻進(jìn)行處理，采用擴展卡爾曼濾波(ExtendKalmanFilter，EKF)以有效利用SCADA數(shù)據(jù)和μPMU數(shù)據(jù)完成對注入節(jié)點有功、無功功率的實時跟蹤，彌補AMI數(shù)據(jù)更新周期的不協(xié)調(diào)性，提高混合量測的精確度，同時提升對配電網(wǎng)整體運行趨勢的預(yù)測能力，同時考慮配電網(wǎng)存在壞數(shù)據(jù)和弱環(huán)網(wǎng)的情況對算法進(jìn)行優(yōu)化，使其更適應(yīng)配電網(wǎng)狀態(tài)估計。使用MATLAB軟件對IEEE13節(jié)點配電網(wǎng)絡(luò)及IEEE123節(jié)點配電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真驗證本文算法的有效性，同時，
7、以一個江西省共青城10kV配電線路中為例驗證本文算法的實用性。仿真對比了不同量測體系對狀態(tài)估計的II基于微型同步相量測量裝置（μPMU）的配電網(wǎng)狀態(tài)估計方法影響、兩種量測系統(tǒng)對不同待估計量的影響、松弛節(jié)點的引入對狀態(tài)估計的影響、壞數(shù)據(jù)對狀態(tài)估計的影響、弱環(huán)網(wǎng)情況對狀態(tài)估計的影響，證明了本文方法可有效增強狀態(tài)估計的準(zhǔn)確性。關(guān)鍵詞：配電網(wǎng)；微型同步相量測量單元；狀態(tài)估計方法；混合量測；數(shù)據(jù)融合；支路電流法III基于微型同步相量測量裝置（μPMU）的配電網(wǎng)狀態(tài)估計方法AbstractWiththecontinuousimprovem
