[發(fā)明專利]智能配電網抗差動態(tài)狀態(tài)估計方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010610767.1 | 申請日: | 2020-06-30 |
| 公開(公告)號: | CN111695082A | 公開(公告)日: | 2020-09-22 |
| 發(fā)明(設計)人: | 嚴正;華斌;徐瀟源;楊建平;馬駿宇;魯卓欣;陳嘉梁;陳思捷;司文榮;何光宇;舒德兀;魏新遲 | 申請(專利權)人: | 上海交通大學;國網上海市電力公司 |
| 主分類號: | G06F17/16 | 分類號: | G06F17/16;G06F30/20;G06Q10/06;G06Q50/06;H02J13/00;G06F111/10;G06F113/04 |
| 代理公司: | 上海交達專利事務所 31201 | 代理人: | 王毓理;王錫麟 |
| 地址: | 200240 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 智能 配電網 動態(tài) 狀態(tài) 估計 方法 | ||
1.一種智能配電網抗差動態(tài)狀態(tài)估計方法,其特征在于,根據智能配電網的各項參數(shù)和量測配置情況構建系統(tǒng)靜態(tài)模型和動態(tài)模型并通過靜態(tài)抗差狀態(tài)估計獲得初始值,然后在一個SDADA量測周期內,獲取μM-PMU的量測,并根據獲取時間生成對應的量測模型并經動態(tài)濾波后進行狀態(tài)預測,得到抗差動態(tài)狀態(tài)估計結果;
所述的根據獲取時間生成對應的量測模型是指:當獲得的量測時間為SCADA采樣時刻時,利用μM-PMU和SCADA量測量共同形成全量測模型,并依次進行進行靜態(tài)抗差狀態(tài)估計、動態(tài)濾波內部量更新和關聯(lián)兩周期數(shù)據;當獲得的量測時間為μM-PMU的量測時刻時,根據μM-PMU量測量形成線性量測模型;當獲得量測時間為一個周期內的SCADA采樣時刻時,通過SCADA、μM-PMU采樣數(shù)據共同進行狀態(tài)估計,并進行動態(tài)濾波內部量更新;當獲得量測時間為第一個μM-PMU采樣時刻時,進行動態(tài)濾波。
2.根據權利要求1所述的智能配電網抗差動態(tài)狀態(tài)估計方法,其特征是,所述的根據智能配電網的各項參數(shù)和量測配置情況構建系統(tǒng)靜態(tài)模型和動態(tài)模型,具體包括:①構建靜態(tài)方程和動態(tài)方程:其中:x為系統(tǒng)動態(tài)過程的狀態(tài)變量,包括動態(tài)負荷模型中的有功、無功狀態(tài)量或VSM模型中的虛擬角速度,即x=[P0,i,Q0,i,ωi];y為系統(tǒng)的代數(shù)變量,包括系統(tǒng)節(jié)點的電壓幅值或者電流幅值,即y=[Vm,i,Va,i,Im,i,Ia,i,Pi,Qi];u為系統(tǒng)中的擾動,包括新能源發(fā)電出力或負荷功率的隨機波動,即ΔPi,ΔQi,為系統(tǒng)的靜態(tài)方程,為系統(tǒng)的動態(tài)方程;②構建狀態(tài)轉移方程為xk+1=f(xk)+wk,其中:wk為擾動向量。
3.根據權利要求1所述的智能配電網抗差動態(tài)狀態(tài)估計方法,其特征是,所述的靜態(tài)抗差狀態(tài)估計,通過建立靜態(tài)抗差狀態(tài)估計模型并利用內點法求解抗差估計問題得到最優(yōu)解,該靜態(tài)抗差狀態(tài)估計模型為:其中:J(x)為優(yōu)化目標函數(shù),x為系統(tǒng)狀態(tài)量,ri為殘差向量中的第i個元素,wi為對應的權重,對應的約束為直角坐標系變量和極坐標系變量之間的二次約束關系,與殘差向量的定義約束,Lδ為預設抗差損失函數(shù),所得的最優(yōu)解對應系統(tǒng)各狀態(tài)量的最優(yōu)估計值。
4.根據權利要求3所述的智能配電網抗差動態(tài)狀態(tài)估計方法,其特征是,所述的抗差損失函數(shù),采用絕對值損失函數(shù)、Huber損失函數(shù)或Pseudo-Huber損失函數(shù),其中:絕對值損失函數(shù)為Lδ(e)=|e|,Huber損失函數(shù)為Pseudo-Huber損失函數(shù)為其中:r為殘差向量,δ為可調整的參數(shù)。
5.根據權利要求1所述的智能配電網抗差動態(tài)狀態(tài)估計方法,其特征是,所述的利用μM-PMU和SCADA量測量共同形成全量測模型是指:其中:μM-PMU和SCADA量測變量的集合h(x)為所形成的全量測模型,具體為從系統(tǒng)的狀態(tài)變量至量測變量的函數(shù)映射,v為量測誤差,為量測量中直角坐標系變量和極坐標系變量之間的二次約束關系。
6.根據權利要求1所述的智能配電網抗差動態(tài)狀態(tài)估計方法,其特征是,所述的線性量測模型,其緊湊形式為:其中:μM-PMU量測變量的集合H為由μM-PMU量測變量和系統(tǒng)狀態(tài)量根據物理量關系共同決定的實數(shù)矩陣,為量測量中直角坐標系變量和極坐標系變量之間的二次約束關系。
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