主動配電網(wǎng)狀態(tài)估計及魯棒量測配置研究.pdf

1、分布式電源(distributed generations，DG)的大量接入，將逐漸改變傳統(tǒng)配電網(wǎng)的形態(tài)。主動配電網(wǎng)具有良好的配電自動化水平，可以通過網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)，實現(xiàn)配電網(wǎng)的靈活、經(jīng)濟(jì)、安全運行。主動配電網(wǎng)（active distribution network，ADN）將成為未來配電網(wǎng)的發(fā)展趨勢。ADN的主動性要求實時感知系統(tǒng)運行狀態(tài)，配電網(wǎng)狀態(tài)估計(distribution system state estimation，DSSE)是

2、獲得系統(tǒng)運行狀態(tài)信息的重要途徑。然而，當(dāng)前配電網(wǎng)中實時量測數(shù)量不足，需要添加大量偽量測實現(xiàn)系統(tǒng)的可觀測性。但偽量測的誤差較大，為保證狀態(tài)估計的精度，需合理地進(jìn)行量測配置。研究適用于ADN的狀態(tài)估計及量測配置方法對保證系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行具有重要的理論意義與實用價值。本文圍繞ADN的狀態(tài)估計及量測配置問題展開研究，主要工作如下:
　　(1)提出考慮DG影響的ADN狀態(tài)估計方法。以高斯混合模型(gaussianmixture model，

3、GMM)模擬未配置實時量測DG出力的概率密度分布(probabilitydensity function，pdf)，GMM的各個參數(shù)由最大期望算法(expectationmaximization algorithm，EM)估計得到。在狀態(tài)估計中，將DG的出力當(dāng)作偽量測，為表征DG出力的不確定性，其數(shù)值為服從GMM的隨機(jī)變量，對應(yīng)的權(quán)重為GMM方差的倒數(shù)。另外，為反映鄰近DG間出力的相關(guān)性對狀態(tài)估計的影響，采用多維GMM同時模擬多個DG的

4、出力，并以GMM協(xié)方差矩陣的非對角元素作為量測誤差協(xié)方差矩陣的非對角元素。
　　(2)理論證明量測系統(tǒng)的飽和量測特性，提出飽和量測數(shù)量的概念。針對非線性測量方程分析了系統(tǒng)估計精度與量測數(shù)量的關(guān)系，利用Sherman-Morrison公式和子模特性從理論上推導(dǎo)出量測系統(tǒng)具有飽和量測特性。根據(jù)飽和量測特性，定義了飽和量測數(shù)量，為量測數(shù)量的選擇提供了依據(jù)，對配電系統(tǒng)量測配置的建設(shè)投資給出指導(dǎo)性方案，避免了盲目安裝大量量測裝置所造成的經(jīng)濟(jì)

5、浪費，具有實際意義。
　　(3)以飽和量測數(shù)量為約束，建立了兼顧經(jīng)濟(jì)性和多種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)估計精度的魯棒量測配置模型。該模型考慮了正常、環(huán)網(wǎng)、優(yōu)化重構(gòu)及故障重構(gòu)四種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的估計精度，提高了量測配置的魯棒性。經(jīng)濟(jì)性、估計精度及不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對量測配置的影響權(quán)重由層次分析法（analytic hierarchy process，AHP）確定。在此基礎(chǔ)上，采用啟發(fā)式算法進(jìn)行配置。仿真結(jié)果表明所建模型可兼顧多種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的估計精度，同時能夠較好地