一种基于多采样周期混合量测的主动配电网状态估计方法技术

本发明专利技术涉及一种基于多采样周期混合量测的主动配电网状态估计方法，包括：1)判断是否是AMI的采样时刻，如果是，则将RTU、PMU与AMI组成混合量测，转下一步；否则，将上一时刻线性动态状态估计的预测结果、RTU与PMU组成混合量测，并判断是否是非线性静态状态估计的启动时刻，如果是则转第二步，否则转第三步；进行非线性静态状态估计，并转第四步；判断是否是线性静态状态估计的启动时刻，是，则进行线性静态状态估计，否则继续等待直到线性静态状态估计的启动时刻，线性静态状态估计完后转第四步；进行基于节点注入功率的主动配电网线性动态状态估计的状态滤波计算；进行状态预测计算；缩短非线性静态状态估计的周期，提高非线性静态状态估计的精度。

An active distribution network state estimation method based on multi sampling period mixed measurement

The invention relates to a method for the estimation of the distribution network, active state multi sampling period based on mixed measurement includes: 1) to determine whether the sampling time of AMI, if it is, then the RTU, PMU and AMI form a mixed measurement, the next step; otherwise, RTU and PMU, the prediction results of linear dynamic state on the estimation of time form a mixed measurement, and determine whether it is a nonlinear static state estimation of the starting time, if it is to turn the second step, or turn to step third; nonlinear static state estimation, and turn to step fourth; to determine whether the linear static state estimation, the start-up time is linear static state estimation, otherwise continue to wait until the linear static state estimation of the starting time, linear static state estimation after the turn to step fourth; node injection power of active distribution network based on linear dynamic state estimation The calculation of state filtering is carried out, and the state prediction is performed. The period of the nonlinear static state estimation is shortened and the accuracy of the nonlinear static state estimation is improved.

【技术实现步骤摘要】
一种基于多采样周期混合量测的主动配电网状态估计方法
本专利技术涉及一种配电自动化领域的主动配电网状态估计方法，具体涉及一种基于多采样周期混合量测的主动配电网状态估计方法。
技术介绍
主动配电网是智能配电网技术发展的高级阶段技术。智能配电网技术的发展是一个长时间的过程，也是能量流和信息流不断融合的过程。智能配电网发展的早期阶段强调能量的价值，随着智能化程度的不断提高，更多地强调信息的价值。主动配电网是利用先进的信息、通信以及电力电子技术对规模化接入分布式能源的配电网实施主动管理，能够自主协调控制间歇式新能源与储能装置等DG单元，积极消纳可再生能源并确保网络的安全经济运行。配电网状态估计能够为电力系统提供更为可靠与精确的实时数据，是智能配电网态势感知的基础工具。针对配电网量测配置覆盖率低、网络拓扑以辐射状为主、弱环以及配电网三相不平衡的特点，目前，配电网状态估计通常选择节点电压、支路复电流、支路复功率、节点注入复电流等为状态量，利用加权最小二乘(WLS)、加权最小绝对值(WLAV)、量测匹配算法等方法求解配电网状态量。动态状态估计能够提供系统的估计值和预测值，在电力系统状态估计中得到了广泛的研究。动态状态估计通过模型和量测量进行一次运算，得到状态估计值和预报值；由于动态状态估计能够对系统下一时刻的状态量进行预测，且不需迭代，与静态状态估计相比更有优势。电力系统动态状态估计主要以扩展卡尔曼滤波方法(ExtendKalmanFilter，EKF)为主，以及在此基础上提出的改进算法。新型廉价的PMU将是主动配电网运行与控制必要手段。在主动配电网中，以RTU、新型廉价的PMU以及AMI数据将长期共存。由于配电网的特点，RTU与PMU总体的配置覆盖率较低，基于RTU与PMU量测无法满足智能配电网的全网状态估计，而AMI数据的采样周期较长，实时性较差，因此，在RTU、新型廉价的PMU以及AMI数据长期共存的情况下，主动配电网状态估计仍然具有一定的难度。
技术实现思路
为解决上述现有技术中的不足，本专利技术的目的是提供一种基于多采样周期混合量测的主动配电网状态估计方法，本专利技术的目的是采用下述技术方案实现的：本专利技术提供一种基于多采样周期混合量测的主动配电网状态估计方法，其改进之处在于，所述方法包括下述步骤：1)判断是否是高级量测体系AMI的采样时刻，如果是，则将RTU量测、PMU量测与AMI量测组成混合量测，转向步骤2)；否则，将上一时刻线性动态状态估计的预测结果、RTU量测与PMU量测组成混合量测，并判断是否是非线性静态状态估计的启动时刻，如果是则转向步骤2)，否则转向步骤3)；2)进行非线性静态状态估计，并转向步骤4)；3)判断是否是线性静态状态估计的启动时刻，如果是，则进行线性静态状态估计；否则，继续等待直到线性静态状态估计的启动时刻再启动线性静态状态估计，线性静态状态估计计算完毕后转向步骤4)；4)基于AMI量测，或将静态状态估计结果中对应AMI量测的部份作为AMI的虚拟量测，进行基于节点注入功率的主动配电网线性动态状态估计的状态滤波计算；5)基于状态滤波计算的估计结果，更新线性动态状态估计的状态转移函数与控制向量，基于新的状态转移函数与控制向量进行状态预测计算；6)返回步骤1)。进一步地，所述步骤1)包括：1.1主动配电网中的多采样周期混合量测：AMI量测：以实现对用户用电信息的测量、传输、储存、分析和应用功能分析；量测量包括电量信息、节点电压幅值、节点负荷以及与其相关支路的支路功率；AMI量测的采样周期为15分钟；RTU量测：在配电网中，根节点、馈线主干和分支线的开关上配置有三相电流与功率量测，重要负荷节点(重要负荷包括重要行政机关，比如政府机关，重要公共事业单位，比如医院与银行)存在实时功率量测；采样周期为1秒到10秒；PMU量测：采样周期为1秒以内；1.2确定基于多采样周期混合量测的主动配电网状态估计总体架构，包括：在AMI数据的采样时刻，进行两种状态估计，一是基于PMU、RTU与AMI全量测的非线性静态状态估计，另一个是基于AMI量测的线性动态状态估计；在非AMI采样时刻的X时刻，基于线性动态状态估计的预测结果、RTU与PMU量测，进行线性静态状态估计，并将线性静态状态估计结果中对应AMI的部分作为非AMI采样时刻AMI的虚拟量测，进行线性动态状态估计；当到达非线性静态状态估计的启动时刻时，将线性动态状态估计的预测结果补充为非线性静态状态估计的虚拟量测，并根据线性动态状态估计状态预测的协方差信息设置虚拟量测在非线性静态状态估计的权重；线性动态状态估计与线性静态状态估计的目的是利用PMU量测与RTU量测，实时跟踪系统节点注入量的变化，在非线性静态状态估计的一个周期内使节点注入量为实时状态，缩短非线性静态状态估计的计算周期，从15分钟降至1分钟。进一步地，所述步骤2的非线性静态状态估计包括：2.1确定非线性静态状态估计的混合量测：PMU装置用于测量的是安装处母线电压相量，以及与其相连支路电流相量，因此将PMU量测作如下转换：式中：与分别为支路ij的等效有功量测与无功量测，与分别为节点i电压相量量测的幅值与相角，与分别为支路ij电流相量量测的幅值与相角；在AMI采样时刻，将经过变换的PMU量测，与不经变换RTU与AMI量测组成非线性静态状态估计的混合量测；在非AMI采样时刻，将经过变换的PMU量测、不经变换的RTU量测与节点注入伪量测组成非线性静态状态估计的混合量测；2.2确定非线性静态状态估计的模型：电力系统的非线性量测方程:z＝h(x)+v(3)加权最小二乘问题表示为:Min{J(x)＝[z-h(x)]TR-1[z-h(x)]}(4)基本加权最小二乘法状态估计的求解公式为：Δx＝[HTR-1H]-1R-1HTR-1[z-h(x)](5)式中：z为量测量向量，x为状态量向量，v为量测量误差向量，h(x)为量测函数向量，在电力系统状态估计中为非线性函数；R-1为电力系统的量测权重矩阵；为量测量的雅可比矩阵，在非线性静态状态估计中的每次迭代计算都需要重新计算。进一步地，所述步骤3的线性静态状态估计包括：3.1线性静态状态估计混合量测系统的形成：在直角坐标系下，将PMU量测中的母线电压相量量测作如下变换：将PMU量测中的支路电流相量量测做如下变换：在直角坐标系下，对于RTU采集的量测量，通过量测变换技术转换为等效的节点注入电流的实部量测与虚部量测，以及支路电流的实部量测与虚部量测；支路功率量测转换为等效的支路电流实部量测与虚部量测：节点注入功率量测等效变换为节点注入电流相量的实部量测与虚部量测：支路电流幅值量测作如下变换：节点电压幅值量测做如下变换：式中：Ui,r与Ui,r分别节点i等效的电压实部量测与虚部量测；Iij,r与Iij,i分别为支路ij等效的电流实部量测与虚部量测；Pij与Qij分别支路ij的有功量测与无功量测，ei与fi分别为状态估计计算中节点i的电压实部与虚部；Pi与Qi分别节点i的有功量测与无功量测；Iij-m与θij-cal分别为支路ij的电流幅值量测与状态估计计算中电流的相角；Ui-m与θi-cal分别节点i的电压幅值量测与线性静态状态估计计算中电压的相角；对于节点注入功率伪量测，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多采样周期混合量测的主动配电网状态估计方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：1)确定高级量测体系AMI的采样时刻，如果是，则将RTU量测、PMU量测与AMI量测组成混合量测，转向步骤2)；否则，将上一时刻线性动态状态估计的预测结果、RTU量测与PMU量测组成混合量测，并判断是否是非线性静态状态估计的启动时刻，如果是则转向步骤2)，否则转向步骤3)；2)若确定是采样时刻，进行非线性静态状态估计，并转向步骤4)；3)如确定是线性静态状态估计的启动时刻，进行线性静态状态估计；4)基于AMI量测，或将静态状态估计结果中对应AMI量测的部份作为AMI的虚拟量测，进行基于节点注入功率的主动配电网线性动态状态估计的状态滤波计算；5)基于状态滤波计算的估计结果，更新线性动态状态估计的状态转移函数与控制向量，基于新的状态转移函数与控制向量进行状态预测计算；6)返回步骤1)。

【技术特征摘要】
1.一种基于多采样周期混合量测的主动配电网状态估计方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：1)确定高级量测体系AMI的采样时刻，如果是，则将RTU量测、PMU量测与AMI量测组成混合量测，转向步骤2)；否则，将上一时刻线性动态状态估计的预测结果、RTU量测与PMU量测组成混合量测，并判断是否是非线性静态状态估计的启动时刻，如果是则转向步骤2)，否则转向步骤3)；2)若确定是采样时刻，进行非线性静态状态估计，并转向步骤4)；3)如确定是线性静态状态估计的启动时刻，进行线性静态状态估计；4)基于AMI量测，或将静态状态估计结果中对应AMI量测的部份作为AMI的虚拟量测，进行基于节点注入功率的主动配电网线性动态状态估计的状态滤波计算；5)基于状态滤波计算的估计结果，更新线性动态状态估计的状态转移函数与控制向量，基于新的状态转移函数与控制向量进行状态预测计算；6)返回步骤1)。2.如权利要求1所述的主动配电网状态估计方法，其特征在于，所述步骤1)包括：1.1主动配电网中的多采样周期混合量测：AMI量测：包括：电量信息、节点电压幅值、节点负荷以及与其相关支路的支路功率，采样周期为15分钟，以实现对用户用电信息的测量、传输、储存、分析和应用功能分析；RTU量测：在配电网中，根节点、馈线主干和分支线的开关上配置有三相电流与功率量测，重要负荷节点存在实时功率量测；采样周期为1秒到10秒；PMU量测：采样周期为1秒以内；1.2确定基于多采样周期混合量测的主动配电网状态估计总体架构，包括：在AMI数据的采样时刻，进行两种状态估计，一是基于PMU、RTU与AMI全量测的非线性静态状态估计，另一个是基于AMI量测的线性动态状态估计；在非AMI采样时刻的X时刻，基于线性动态状态估计的预测结果、RTU与PMU量测，进行线性静态状态估计，并将线性静态状态估计结果中对应AMI的部分作为非AMI采样时刻AMI的虚拟量测，进行线性动态状态估计；当到达非线性静态状态估计的启动时刻时，将线性动态状态估计的预测结果补充为非线性静态状态估计的虚拟量测，并根据线性动态状态估计状态预测的协方差信息设置虚拟量测在非线性静态状态估计的权重；线性动态状态估计与线性静态状态估计的目的是利用PMU量测与RTU量测，实时跟踪系统节点注入量的变化，在非线性静态状态估计的一个周期内使节点注入量为实时状态，缩短非线性静态状态估计的计算周期，从15分钟降至1分钟。3.如权利要求1所述的主动配电网状态估计方法，其特征在于，所述步骤2的非线性静态状态估计包括：2.1确定非线性静态状态估计的混合量测：PMU装置用于测量的是安装处母线电压相量，以及与其相连支路电流相量，PMU量测作如下转换：式中：与分别为支路ij的等效有功量测与无功量测，与分别为节点i电压相量量测的幅值与相角，与分别为支路ij电流相量量测的幅值与相角；在AMI采样时刻，将经过变换的PMU量测，与不经变换RTU与AMI量测组成非线性静态状态估计的混合量测；在非AMI采样时刻，将经过变换的PMU量测、不经变换的RTU量测与节点注入伪量测组成非线性静态状态估计的混合量测；2.2确定非线性静态状态估计的模型：电力系统的非线性量测方程:z＝h(x)+v(3)加权最小二乘问题表示为：Min{J(x)＝[z-h(x)]TR-1[z-h(x)]}(4)基本加权最小二乘法状态估计的求解公式为：Δx＝[HTR-1H]-1R-1HTR-1[z-h(x)](5)式中：z为量测量向量，x为状态量向量，v为量测量误差向量，h(x)为量测函数向量，在电力系统状态估计中为非线性函数；R-1为电力系统的量测权重矩阵；为量测量的雅可比矩阵，在非线性静态状态估计中的每次迭代计算都需要重新计算。4.如权利要求1所述的主动配电网状态估计方法，其特征在于，所述步骤3的线性静态状态估计包括：3.1建立线性静态状态估计混合量测系统：在直角坐标系下，将PMU量测中的母线电压相量量测作如下变换：将PMU量测中的支路电流相量量测做如下变换：在直角坐标系下，对于RTU采集的量测量，通过量测变换技术转换为等效的节点注入电流的实部量测与虚部量测，以及支路电流的实部量测与虚部量测；支路功率量测转换为等效的支路电流实部量测与虚部量测：节点注入功率量测等效变换为节点注入电流相量的实部量测与虚部量测：

【专利技术属性】
技术研发人员：王少芳，刘广一，李蕴，刘文亮，李理，黄仁乐，窦成龙，郎燕生，邢颖，徐杰，熊军，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院，国家电网公司，国网北京市电力公司，国网福建省电力有限公司厦门供电公司，
类型：发明
国别省市：北京,11