[發明專利]智能配電網抗差動態狀態估計方法

在審

• 申請號: 202010610767.1
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111695082A
• 公開（公告）日: 2020-09-22
• 發明（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

一種智能配電網抗差動態狀態估計方法，根據智能配電網的各項參數和量測配置情況構建系統靜態模型和動態模型并通過靜態抗差狀態估計獲得初始值，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濾波后進行狀態預測，得到抗差動態狀態估計結果。本發明將靜態抗差狀態估計引入兩周期動態狀態估計中，并且建立了兩周期數據融合方法，能夠有效利用SCADA數據進行抗差估計，并利用估計結果關聯前后兩周期的數據。

技術領域

本發明涉及的是一種智能電網控制領域的技術，具體是一種兩周期數據關聯的智能配電網抗差動態狀態估計方法。

背景技術

配電網作為電力系統“發輸配用”中直接面向電力用戶的環節，其運行的安全性、經濟性非常重要。配電網的安全經濟運行依賴實時、可靠、完整的配電網運行狀態數據。由于量測裝置誤差或故障、通信系統誤碼、潛在的數據攻擊等原因，配電網控制中心得到的數據往往存在誤差或壞數據，因此需要配電網狀態估計對數據進行預處理，從而提高數據的精度和數量。其中動態狀態估計依靠前后兩個時間斷面的量測數據進行迭代式估計，能夠同時提供系統狀態的估計值和預報值。

隨著微型PMU(μM-PMU)在配電網中逐漸配置，μM-PMU和SCADA構成了長短兩周期的采樣模式，綜合利用μM-PMU和SCADA的數據對電力系統進行動態狀態估計是目前業界的需求和熱點。現有的兩周期或多周期狀態估計方法無法利用SCADA提供的冗余信息提高抗差性能，并且在前后兩個長周期內沒有進行數據關聯，數據利用效率不足。

發明內容

本發明針對現有技術存在的上述不足，提出一種智能配電網抗差動態狀態估計方法，將靜態抗差狀態估計引入兩周期動態狀態估計中，并且建立了兩周期數據融合方法，能夠有效利用SCADA數據進行抗差估計，并利用估計結果關聯前后兩周期的數據。

本發明是通過以下技術方案實現的：

本發明涉及一種智能配電網抗差動態狀態估計方法，根據智能配電網的各項參數和量測配置情況構建系統靜態模型和動態模型并通過靜態抗差狀態估計獲得初始值，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濾波后進行狀態預測，得到抗差動態狀態估計結果。

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抗差狀態估計、動態濾波內部量更新和關聯兩周期數據；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。

所述的根據獲取時間生成對應的量測模型，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采樣數據共同進行狀態估計，并進行動態濾波內部量更新；當獲得量測時間為第一個μM-PMU采樣時刻時，進行動態濾波。

所述的根據智能配電網的各項參數和量測配置情況構建系統靜態模型和動態模型，具體包括：①構建靜態方程和動態方程：其中：x為系統動態過程的狀態變量，包括動態負荷模型中的有功、無功狀態量或VSM模型中的虛擬角速度，即x＝[P_0,i,Q_0,i,ω_i]；y為系統的代數變量，包括系統節點的電壓幅值或者電流幅值，即y＝[V_m,i,V_a,i,I_m,i,I_a,i,P_i,Q_i]；u為系統中的擾動，包括新能源發電出力或負荷功率的隨機波動，即ΔP_i,ΔQ_i，為系統的靜態方程，為系統的動態方程；②構建狀態轉移方程為x_k+1＝f(x_k)+w_k，其中：w_k為擾動向量。