一种多源量测终端数据融合的微电网状态估计方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及微电网技术领域，公开了一种多源量测终端数据融合的微电网状态估计方法及系统，其方法通过获取SCADA量测终端和PMU量测终端分别在相应的预置测量点的SCADA量测序列数据和PMU量测序列数据，还获取AMI量测终端在微电网末端的预置测量点的AMI量测序列数据，基于微电网的网络拓扑结构，搜索与AMI量测终端相关联的SCADA量测终端的多个预置测量点，构成SCADA测量点集合，并确定与AMI量测终端的电气距离最近的SCADA测量点，作为AMI量测终端最关联的SCADA测量点，根据AMI量测终端最关联的SCADA测量点对应的SCADA量测序列数据以及AMI量测序列数据估算AMI当前量测值，根据SCADA量测序列数据、PMU量测序列数据和AMI当前量测值进行微电网状态估计，从而提高微电网状态估计的计算精度。状态估计的计算精度。状态估计的计算精度。

【技术实现步骤摘要】
一种多源量测终端数据融合的微电网状态估计方法及系统


[0001]本专利技术涉及微电网
，尤其涉及一种多源量测终端数据融合的微电网状态估计方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，大量分布式电源接入配电网导致电能质量降低，采用微电网对分布式电源进行管理是一种有效的方式。但是，目前的微电网难以准确感知末端用户的电能质量状态，为微电网的运行控制来带影响。
[0003]目前的微电网状态估计只利用了传统的SCADA(supervisorycontrol and data acquisition,数据采集与监视控制)数据，而在微电网末端，通常不具备SCADA终端，因而，仅靠SCADA数据无法对微电网实施准确而全面的状态估计。
[0004]同时，微电网末端具备AMI(advanced metering infrastructures,高级量测体系)量测信息，但是其与SCADA数据之间在时间尺度、量测精度及同步性等方面存在较大的差异，从而导致微电网状态估计的计算精度较低。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种多源量测终端数据融合的微电网状态估计方法及系统，解决了微电网状态估计的计算精度较低的技术问题。
[0006]有鉴于此，本专利技术第一方面提供了一种多源量测终端数据融合的微电网状态估计方法，包括以下步骤：
[0007]获取SCADA量测终端和PMU量测终端分别在相应的预置测量点的SCADA量测序列数据和PMU量测序列数据；
[0008]判断所述SCADA量测终端和所述PMU量测终端分别对应的所述预置测量点是否重合，若判断所述SCADA量测终端和所述PMU量测终端分别对应的所述预置测量点重合，则根据所述PMU量测序列数据对所述SCADA量测序列数据进行更新；
[0009]获取AMI量测终端在微电网末端的预置测量点的AMI量测序列数据，基于微电网的网络拓扑结构，搜索与所述AMI量测终端相关联的SCADA量测终端的多个预置测量点，构成SCADA测量点集合；
[0010]在所述SCADA测量点集合中获得与所述AMI量测终端的电气距离最近的SCADA测量点，作为AMI量测终端最关联的SCADA测量点；
[0011]根据AMI量测终端最关联的SCADA测量点对应的SCADA量测序列数据以及所述AMI量测序列数据估算AMI当前量测值；
[0012]基于加权最小二乘法，根据所述SCADA量测序列数据、所述PMU量测序列数据和所述AMI当前量测值进行微电网状态估计。
[0013]优选地，本方法还包括：
[0014]判断所述SCADA量测终端和所述PMU量测终端分别对应的所述预置测量点是否重
合，若判断所述SCADA量测终端和所述PMU量测终端分别对应的所述预置测量点重合，则计算SCADA量测周期内的所有PMU量测序列数据的平均值为，
[0015][0016]式中，t
i
代表SCADA的量测时间序列，τ
j
代表PMU的量测时间序列，代表SCADA在t
i
时刻的量测更新值，代表PMU在τ
j
时刻的测量值，n
τ
代表在时间区间[t
i
,t
i+1
]内τ
j
的个数；
[0017]利用SCADA量测周期内的所有PMU量测序列数据的平均值对所述SCADA量测序列数据进行更新。
[0018]优选地，基于微电网的网络拓扑结构，搜索与所述AMI量测终端相关联的SCADA量测终端的多个预置测量点，构成SCADA测量点集合的步骤具体包括：
[0019]获取微电网的潮流方向，基于微电网的网络拓扑结构，以AMI量测终端在微电网末端的预置测量点为起点，按照潮流方向对网络拓扑结构中所有预置测量点进行拓扑分析，得到与所述AMI量测终端相关联的SCADA量测终端的多个预置测量点，构成SCADA测量点集合。
[0020]优选地，在所述SCADA测量点集合中获得与所述AMI量测终端的电气距离最近的SCADA测量点，作为AMI量测终端最关联的SCADA测量点的步骤具体包括：
[0021]计算所述SCADA测量点集合中的每个SCADA测量点与所述AMI量测终端的预置测量点之间的线路阻抗值，获取线路阻抗值最小的SCADA测量点，作为AMI量测终端最关联的SCADA测量点。
[0022]优选地，根据AMI量测终端最关联的SCADA测量点对应的SCADA量测序列数据以及所述AMI量测序列数据估算AMI当前量测值的步骤具体包括：
[0023]根据AMI量测终端最关联的SCADA测量点对应的SCADA量测序列数据以及所述AMI量测序列数据通过下式估算AMI当前量测值为：
[0024][0025]式中，表示AMI量测终端在第t时刻的量测值，表示AMI量测终端在第t
‑
1时刻的量测值，表示SCADA量测终端在第t时刻的量测值，S
SCADA
表示SCADA量测序列数据在预设时段内的平均量测值。
[0026]优选地，基于加权最小二乘法，根据所述SCADA量测序列数据、所述PMU量测序列数据和所述AMI当前量测值进行微电网状态估计的步骤具体包括：
[0027]根据根据所述SCADA量测序列数据、所述PMU量测序列数据和所述AMI当前量测值构建微电网状态估计模型，其中，微电网状态估计模型的目标函数为，
[0028]J(x)＝[z
‑
h(x)]T
W[z
‑
h(x)][0029]式中，z为所述SCADA量测序列数据、所述PMU量测序列数据和所述AMI当前量测值
的方差值，x为状态量，h(x)表示量测值与状态量之间的非线性关系，W为量测权重矩阵，T为转置符号；
[0030]利用加权最小二乘法对微电网状态估计模型的目标函数进行求解，得到状态量。
[0031]第二方面本专利技术提供了一种多源量测终端数据融合的微电网状态估计系统，包括：
[0032]量测获取模块，用于获取SCADA量测终端和PMU量测终端分别在相应的预置测量点的SCADA量测序列数据和PMU量测序列数据；
[0033]搜索模块，用于获取AMI量测终端在微电网末端的预置测量点的AMI量测序列数据，基于微电网的网络拓扑结构，搜索与所述AMI量测终端相关联的SCADA量测终端的多个预置测量点，构成SCADA测量点集合；
[0034]关联模块，用于在所述SCADA测量点集合中获得与所述AMI量测终端的电气距离最近的SCADA测量点，作为AMI量测终端最关联的SCADA测量点；
[0035]估算模块，用于根据AMI量测终端最关联的SCADA测量点对应的SCADA量测序列数据以及所述AMI量测序列数据估算AMI当前量测值；
[0036]状态估计模块，用于基于加权最小二乘法，根据所述SCADA量测序列数据、所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多源量测终端数据融合的微电网状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：获取SCADA量测终端和PMU量测终端分别在相应的预置测量点的SCADA量测序列数据和PMU量测序列数据；判断所述SCADA量测终端和所述PMU量测终端分别对应的所述预置测量点是否重合，若判断所述SCADA量测终端和所述PMU量测终端分别对应的所述预置测量点重合，则根据所述PMU量测序列数据对所述SCADA量测序列数据进行更新；获取AMI量测终端在微电网末端的预置测量点的AMI量测序列数据，基于微电网的网络拓扑结构，搜索与所述AMI量测终端相关联的SCADA量测终端的多个预置测量点，构成SCADA测量点集合；在所述SCADA测量点集合中获得与所述AMI量测终端的电气距离最近的SCADA测量点，作为AMI量测终端最关联的SCADA测量点；根据AMI量测终端最关联的SCADA测量点对应的SCADA量测序列数据以及所述AMI量测序列数据估算AMI当前量测值；基于加权最小二乘法，根据所述SCADA量测序列数据、所述PMU量测序列数据和所述AMI当前量测值进行微电网状态估计。2.根据权利要求1所述的多源量测终端数据融合的微电网状态估计方法，其特征在于，还包括：判断所述SCADA量测终端和所述PMU量测终端分别对应的所述预置测量点是否重合，若判断所述SCADA量测终端和所述PMU量测终端分别对应的所述预置测量点重合，则计算SCADA量测周期内的所有PMU量测序列数据的平均值为，式中，t
i
代表SCADA的量测时间序列，τ
j
代表PMU的量测时间序列，代表SCADA在t
i
时刻的量测更新值，代表PMU在τ
j
时刻的测量值，n
τ
代表在时间区间[t
i
,t
i+1
]内τ
j
的个数；利用SCADA量测周期内的所有PMU量测序列数据的平均值对所述SCADA量测序列数据进行更新。3.根据权利要求1所述的多源量测终端数据融合的微电网状态估计方法，其特征在于，基于微电网的网络拓扑结构，搜索与所述AMI量测终端相关联的SCADA量测终端的多个预置测量点，构成SCADA测量点集合的步骤具体包括：获取微电网的潮流方向，基于微电网的网络拓扑结构，以AMI量测终端在微电网末端的预置测量点为起点，按照潮流方向对网络拓扑结构中所有预置测量点进行拓扑分析，得到与所述AMI量测终端相关联的SCADA量测终端的多个预置测量点，构成SCADA测量点集合。4.根据权利要求3所述的多源量测终端数据融合的微电网状态估计方法，其特征在于，在所述SCADA测量点集合中获得与所述AMI量测终端的电气距离最近的SCADA测量点，作为AMI量测终端最关联的SCADA测量点的步骤具体包括：
计算所述SCADA测量点集合中的每个SCADA测量点与所述AMI量测终端的预置测量点之间的线路阻抗值，获取线路阻抗值最小的SCADA测量点，作为AMI量测终端最关联的SCADA测量点。5.根据权利要求1所述的多源量测终端数据融合的微电网状态估计方法，其特征在于，根据AMI量测终端最关联的SCADA测量点对应的SCADA量测序列数据以及所述AMI量测序列数据估算AMI当前量测值的步骤具体包括：根据AMI量测终端最关联的SCADA测量点对应的SCADA量测序列数据以及所述AMI量测序列数据通过下式估算AMI当前量测值为：式中，表示AMI量测终端在第t时刻的量测值，表示AMI量测终端在第t
‑
1时刻的量测值，P
SCADAt
表示SCADA量测终端在第t时刻的量测值，S
SCADA
表示SCADA量测序列数据在预设时段内的平均量测值。6.根据权利要求1所述的多源量测终端数据融合的微电网状态估计方法，其特征在于，基于加权最小二乘法，根据所述SCADA量测序列数据、所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘明，林伟军，区华勇，王庆斌，黄辉，谈赢杰，余泓圻，刘晓腾，温彩健，黄文广，伍锃杰，龙经纬，覃家露，王冬生，郭燕羽，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：