基于PMU優(yōu)化配置和測(cè)量信息的諧波狀態(tài)估計(jì).pdf

1、基于相量測(cè)量單元(PMU)的廣域測(cè)量系統(tǒng)可以利用有限PMU量測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)整個(gè)電網(wǎng)的諧波狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)。針對(duì)電力系統(tǒng)中PMU優(yōu)化配置問題，研究了一種保證系統(tǒng)完全可觀測(cè)前提下的PMU優(yōu)化配置算法，分析了PMU測(cè)量信息在電力系統(tǒng)諧波狀態(tài)估計(jì)中的重要作用，針對(duì)電力系統(tǒng)諧波狀態(tài)估計(jì)問題，考慮實(shí)際PMU量測(cè)數(shù)據(jù)存在一定粗差的情況下，提出一種能夠抗御粗差的估計(jì)算法來提高諧波狀態(tài)估計(jì)結(jié)果的精度。主要研究?jī)?nèi)容包括如下幾個(gè)方面。
　　 首先，針對(duì)相量測(cè)量

2、單元優(yōu)化配置問題展開研究。以電力系統(tǒng)狀態(tài)信息完全可觀測(cè)為前提，配置相量測(cè)量單元PMU數(shù)目最少為目標(biāo)，建立PMU優(yōu)化配置問題的數(shù)學(xué)模型，提出一種變權(quán)重混合蛙跳算法進(jìn)行求解。該算法借鑒了混合蛙跳算法的搜索機(jī)制，綜合考慮系統(tǒng)觀測(cè)冗余度和PMU配置數(shù)目等因素建立了適應(yīng)度函數(shù)，進(jìn)而指引算法的收斂方向，通過蛙體三段跳躍后的混合過程，有效避免了搜索陷入局部最優(yōu)解的問題。經(jīng)過算例仿真驗(yàn)證，本文算法較一般算法具有更佳計(jì)算收斂效果和搜索全局性，并實(shí)現(xiàn)了算法

3、多峰性。
　　 其次，研究了PMU量測(cè)通道數(shù)有限情況下的PMU優(yōu)化配置問題，分析了含T接線路系統(tǒng)的PMU優(yōu)化配置問題。分別針對(duì)以上兩個(gè)問題，在本文算法基礎(chǔ)上引入相應(yīng)約束條件進(jìn)行PMU優(yōu)化配置方案的搜索。
　　 然后，建立了考慮量測(cè)粗差辨識(shí)的諧波狀態(tài)估計(jì)數(shù)學(xué)模型。根據(jù)量測(cè)數(shù)據(jù)余差的大小，提出一種k-means抗差最小二乘法對(duì)其進(jìn)行辨識(shí)和分類，并相應(yīng)改變估計(jì)函數(shù)中的權(quán)因子，對(duì)量測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行保權(quán)運(yùn)算、降權(quán)修正或淘汰處理。搭建諧波