【技术实现步骤摘要】
一种基于多断面智能仪表数据的配电网状态评估方法
[0001]本专利技术涉及电力系统控制领域，更具体地，涉及一种基于多断面智能仪表数据的配电网状态评估方法。
技术介绍
[0002]目前，在推动能源结构转型的背景下，大量的分布式电源、电动汽车充电桩、储能系统通过分布式的方式被接入至配电网中，灵活分散的实现电能的输入和输出。为了满足更加复杂的配电网系统的输配电需求，及时准确的获取配电网的实时状态至关重要。
[0003]现有技术中，数据采集与监视控制系统(SCADA，Supervisory Control And Data Acquisition)应用领域广泛，技术发展成熟，在电力系统的应用中占据了重要地位。SCADA系统作为电力系统自动化的实时数据源，能够以RTU(远程终端单元，Remote Terminal Unit)、微机保护装置为核心，将变电站所的控制、信号、测量、计费等回路纳入计算机系统，提高二次系统的可靠性。
[0004]另外，高级计量架构(AMI，Advanced Metering Infrastruc...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多断面智能仪表数据的配电网状态评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，获取AMI采样时刻，基于当前时刻与AMI采样时刻的比较，确定对SCADA采样数据和AMI采样数据的读取；其中，当无法读取AMI采样数据时，基于预先设置的滑动时间窗口长度和多项式拟合阶数，采用多项式拟合方法拟合出AMI伪量测数据；步骤2，基于步骤1中获取的数据，对配电网的系统节点的实时状态进行评估，并输出评估结果。2.根据权利要求1中所述的一种基于多断面智能仪表数据的配电网状态评估方法，其特征在于：所述步骤1中，当前时刻分别为(t，t+T，t+2T，...，t+nT)；其中，T为所述配电网状态评估方法中，对AMI和SCADA数据进行采样的采样周期，t为初始评估时刻，n为任意自然数。3.根据权利要求2中所述的一种基于多断面智能仪表数据的配电网状态评估方法，其特征在于：T为SCADA采样数据的采样间隔的整数倍，且T远小于AMI采样数据的采样间隔。4.根据权利要求3中所述的一种基于多断面智能仪表数据的配电网状态评估方法，其特征在于：所述对配电网的系统节点的实时状态进行评估还包括，在每一个当前时刻获取AMI和SCADA数据，并基于采集得到的数据获取所述配电网状态的评估结果；所述AMI数据包括AMI采样数据和AMI伪量测数据。5.根据权利要求4中所述的一种基于多断面智能仪表数据的配电网状态评估方法，其特征在于：若当前时刻为AMI采样时刻，则获取AMI采样数据和SCADA采样数据；若当前时刻非AMI采样时刻，则获取AMI伪量测数据和SCADA采样数据。6.根据权利要求5中所述的一种基于多断面智能仪表数据的配电网状态评估方法，其特征在于：所述方法在确定对SCADA采样数据和AMI采样数据的读取之前，读取配电网的初始网络参数，并基于所述初始网络参数建立所述配电网拓扑图；所述初始网络参数包括所述配电网的线路连接关系、SCADA设备安装位置、AMI设备安装位置。7.根据权利要求6中所述的一种基于多断面智能仪表数据的配电网状态评估方法，其特征在于：所述SCADA采样数据包括支路有功功率、支路无功功率；所述AMI采样数据和AMI伪量测数据包括节点注入有功功率、节点注入无功功率。8.根据权利要求7中所述的一种基于多断面智能仪表数据的配电网状态评估方法，其特征在于：所述滑动时间窗口长度和所述多项式拟合阶数在每一个AMI采样时刻下进行更新；其中，
所述滑动时间窗口长度的更新规则步骤包括：步骤1.1，对上一个AMI采样时刻的滑动时间窗口长度和多项式拟合阶数分别进行一位增减运算，并对运算结果进行排列组合；步骤1.2，采用步骤1.1中生成的排列组合中的所有可能结果对历史AMI采样数据进行拟合，并分别获取不同可能结果的拟合值与当前时刻的AMI采样数据的采样值之间的误差；步骤1.3，选取最小误差对应的可能结果，采用该可能结果中的滑动时间窗口长度和多项式拟合阶数作为当前AMI采样时刻至下一个AMI采样时刻之间AMI伪量测数据的拟合参数。9.根据权利要求8中所述的一种基于多断面智能仪表数据的配电网状态评估方法，其特征在于：采用步骤1.3中获取的所述当前AMI采样时刻至下一个AMI采样时刻之间AMI伪量测数据的拟合参数，在每一个当前时刻下生...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡金峰，龚逊东，凌佳凯，秦军，马尚，黄蔓云，臧海祥，孙国强，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
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