【技术实现步骤摘要】
一种基于定制遗传的配电网PMU优化配置方法
本专利技术涉及电气信息领域，尤其涉及一种基于定制遗传的配电网同步相量测量单元(phasormeasurementunit，PMU)优化配置方法。
技术介绍
分布式电源、电动汽车、柔性可控负荷等规模化接入，改变了配电系统的规划与运行方式，配电网朝着灵活、可靠、高效的智能化方向发展。提高配电网的可测、可观、可控性，是智能化配电网的重要途径。PMU能够高频率地采集所在节点的电压相量和流过该节点的支路电流相量。PMU在大规模应用过程中除了满足故障诊断、参数辨识、潮流计算等应用外，还应考虑如何优化PMU的配置以提升配电网可观性，支持配电网的运行状态估计。目前，已有的PMU优化配置方法主要以实现网络完全可观为约束条件，进行PMU数量和位置的优化。在此基础上，以最大化方案的量测冗余度和考虑应急约束(单个PMU中断或单条线路中断)等为次要优化目标，进行方案修正。由于配电网中的设备种类多，节点数量大，以实现网络可观为约束条件，所得PMU配置方案难以满足成本限制要求。因此，配电网的PMU优化配...
【技术保护点】
1.一种基于定制遗传的配电网PMU优化配置方法，其特征在于，所述方法包括：/n以固定的PMU数目为约束，考虑配电网拓扑变化情况，构建以最大化平均可观节点数量为目标的优化配置模型；/n在模型中通过更新目标函数引入量测冗余度；将零注入节点、节点注入功率和支路潮流数据引入到模型中；/n最后，运用一种定制的遗传算法求解模型，获得PMU最优配置方案。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于定制遗传的配电网PMU优化配置方法，其特征在于，所述方法包括：
以固定的PMU数目为约束，考虑配电网拓扑变化情况，构建以最大化平均可观节点数量为目标的优化配置模型；
在模型中通过更新目标函数引入量测冗余度；将零注入节点、节点注入功率和支路潮流数据引入到模型中；
最后，运用一种定制的遗传算法求解模型，获得PMU最优配置方案。
2.根据权利要求1所述的一种基于定制遗传的配电网PMU优化配置方法，其特征在于，所述优化配置模型具体为：
式中，N为网络的节点数目；i为节点编号；R为被考虑的网络拓扑结构数目，c为拓扑编号；gci为在第c个拓扑结构下节点i的可观测性；当gci＝1时，节点i为可观节点；当gci＝0时，节点i为不可观节点；gci表示为：
式中，mci为在第c个拓扑结构下，节点i的量测冗余度，即被观测到的次数，构成的量测冗余度向量Mc＝[mc1，mc2，...，mcN]T表示为：
Mc＝AcXc＝1，2，…，R
式中，X＝[x1，x2，…，xN]T为N维列向量，其元素xi为0-1变量；当xi＝1时，在节点i配置PMU...
【专利技术属性】
技术研发人员：孔祥玉，王玉婷，徐全，李鹏，王成山，于力，袁智勇，
申请(专利权)人：天津大学，南方电网科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：天津;12
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