一种基于WDSE的电力系统受扰轨迹预测方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于WDSE的电力系统受扰轨迹预测方法。首先，对电网进行等效处理，每个发电机节点增加一条虚拟支路和一个虚拟发电机内节点。然后，根据输入变量的统计量，选择一种sigma点采样策略，得到输入变量的sigma点集，以及对应的权值。接着，对所采样的输入变量sigma点集中的每个sigma点进行非线性变换，得到变换后的sigma点集。最后，对变换后的变sigma点集进行加权处理，从而得到输出变量的统计量。本发明专利技术解决现有电力系统受扰轨迹预测方法无法准确反映电力系统暂态稳定机理的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电力系统运行和控制
，具体涉及一种基于WDSE(DynamicState Estimation based WAMS)的电力系统受扰轨迹预测方法。
技术介绍
传统动态状态估计根据数据采集和监控系统(Supervisory Control and DataAcquisition, SCADA)采集而来的数据信息，求得系统状态变量，即母线电压的幅值和相角。电力系统发生扰动后，由于常规RTU数据有5 IOs的时差，不能反映完整一致的电网状态。广域测量系统(Wide Area Measurment System, WAMS)出现后，基于GPS的同步相量测量单元(Phasor Measurment Unit, PMU)提供了带时标的量测信息。目前，绝大多数发电厂和重要变电站都装设了 PMU装置，这些数据信息为受扰后电网的状态估计提供了数据基 础。基于 WAMS 的动态状态估计(Dynamic State Estimator Based on WAMS,WDSE)由于使用PMU数据，不但可以估计动态过程中的状态变量，而且能够实时提供其预报值。现有的电力系统受扰轨迹预测多采用曲线拟合法和基于人工智能技术的预测方法，这类方法充分利用了 PMU提供的实时功角数据，原理简单，易于实现。然而，这些方法大多从经验出发，没有很好地从电力系统暂态稳定的机理上进行分析。目前，已有研究将PMU量测数据用于电力系统受扰后系统轨迹的预测，但基于WDSE的电力系统受扰轨迹预测尚未见文献报道。
技术实现思路
专利技术目的针对上述现有技术存在的问题和不足，本专利技术的目的是提供一种基于WDSE的电力系统受扰轨迹预测方法，解决现有电力系统受扰轨迹预测方法无法准确反映电力系统暂态稳定机理的问题。技术方案为实现上述专利技术目的，本专利技术米用的技术方案为一种基于TOSE的电力系统受扰轨迹预测方法，包括以下步骤(I)获取电力系统的网络参数，包括输电线路的支路号、首端节点和末端节点编号、串联电阻、串联电抗、并联电导、并联电纳、变压器变比和阻抗和发电机暂态电抗；(2)对发电机节点进行等效处理设电力系统有η个节点，其中包含ne个发电机节点，每个发电机节点增加一个虚拟支路和一个虚拟发电机内节点；虚拟发电机内节点电压等于发电机虚拟电势，虚拟发电机内节点电压和发电机节点电压的相位差就是发电机功角；等效处理后的系统节点数为(n+rO个；(3)计算电力系统状态变量的均值尤和协方差Ptl作为无迹卡尔曼滤波UKF算法的初始估计值，计算方法为X0 =1-(X0)P0=E[(X0-Xtl)(X0-X0Y]式中X。为状态变量的采样点，E[ ·]表示数学期望，T表示转置；(4)系统为n+ne维，利用第k时刻状态均值的估计值之|fc，按照比例对称采样的方法，得到共(2(n+nG)+l)个sigma点作为采样点，记为x^,k,其中ζ = O, I,, 2 (n+nG) ,k表示当前时刻，ζ、η都为自然数,变换原则为本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于WDSE的电力系统受扰轨迹预测方法，其特征在于包括以下步骤：(1)获取电力系统的网络参数，包括：输电线路的支路号、首端节点和末端节点编号、串联电阻、串联电抗、并联电导、并联电纳、变压器变比和阻抗和发电机暂态电抗；(2)对发电机节点进行等效处理：设电力系统有n个节点，其中包含nG个发电机节点，每个发电机节点增加一个虚拟支路和一个虚拟发电机内节点；虚拟发电机内节点电压等于发电机虚拟电势，虚拟发电机内节点电压和发电机节点电压的相位差就是发电机功角；等效处理后的系统节点数为(n+nG)个；(3)计算电力系统状态变量的均值和协方差P0作为无迹卡尔曼滤波UKF算法的初始估计值，计算方法为：X^0=E(X0)P0=E[(X0-X^0)(X0-X^0)T]式中X0为状态变量的采样点，E[·]表示数学期望，T表示转置；(4)系统为n+nG维，利用第k时刻状态均值的估计值按照比例对称采样的方法，得到共(2(n+nG)+1)个sigma点作为采样点，记为χζ，k，其中ζ＝0,1,...,2(n+nG)，k表示当前时刻，ζ、n都为自然数，变换原则为：χζ,k=X^k|k,ζ=0X^k|k+((n+nG+λ)Pk|k)ζ,ζ=1,2,...,n+nGX^k|k-((n+nG+λ)Pk|k)ζ,ζ=n+nG+1,...,2(n+nG)式中，为矩阵平方根的第ζ列，Pk|k为第k时刻协方差的估计值；λ为采样因子，由λ＝α2(n+nG+κ)?(n+nG)确定，参数α为高阶非线性量影响控制因子，常数κ为次级采样因子；(5)将步骤(4)所述的所有sigma点按照Holt’s两参数线性指数平滑法进行变换，得到变换后的采样点集χζ,k+1|k*=fH(χζ,k)式中，fH[·]为Holt’s两参数线性指数平滑变换，k+1|k表示由k时刻的值变化得 到的k+1时刻的预估值，k+1表示下一时刻；(6)通过加权平均的方法计算电力系统状态变量的预估计状态值、预估计协方差和权值：Wζ(c)=λn+nG+λ+1-α2+β,ζ=012(n+nG+λ),ζ=1,2,...,2(n+nG)Wζ(m)=λn+nG+λ,ζ=012(n+nG+λ),ζ=1,2...,2(n+nG)式中，为一阶统计权值，m表示均值，为二阶统计权值，c表示协方差，β为高阶误差采样因子；权值计算完毕后，按照下式计算第k+1时刻状态均值的预估值和第k+1时刻协方差的预估值Pk+1|k：X^k+1|k=Σζ=02(n+nG)Wζ(m)χζ,k+1|k*Pk+1|k=Σi=02(n+nG)Wζ(c)[(χζ,k+1|k*-X^k+1|k)(χζ,k+1|k*-X^k+1|k)T]+Q式中，Q为由扰动引起的系统动态噪声的协方差；(7)对于Sigma点集根据系统的量测方程，计算第k+1时刻量测量的预估值Zζ，k+1|k，Zζ,k+1|k=h[χζ,k+1|k*]式中，h[·]为量测函数，在极坐标系下，量测方程如下：①节点i电压幅值：Uim=Ui节点i注入功率：Pim=UiΣj∈iUj(Gijcosθij+Bijsinθij)Qim=UiΣj∈iUj(Gijsinθij-Bijcosθij)线路支路i?j上首端功率：Pijm=Ui2g-UiUjgcosθij-UiUjbsinθijQijm=-Ui2(b+yc)-UiUjgsinθij+UiUjbcosθij线路支路i?j上末端功率：Pjim=Uj2g-UiUjgcosθij+UiUjbsinθijQjim=-Uj2(b+yc)+UiUjgsinθij+UiUjbcosθij变压器支路i?j上首端功率：Pijm=-1KUiUjbTsinθijQijm=-1K2Ui2bT+1KUiUjbTcosθij变压器支路i?j上末端...

【技术特征摘要】
1.一种基于WDSE的电力系统受扰轨迹预测方法，其特征在于包括以下步骤 (1)获取电力系统的网络参数，包括输电线路的支路号、首端节点和末端节点编号、串联电阻、串联电抗、并联电导、并联电纳、变压器变比和阻抗和发电机暂态电抗； (2)对发电机节点进行等效处理设电力系统有η个节点，其中包含ne个发电机...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘玉娟，卫志农，孙国强，孙永辉，张伟，陈凡，杨雄，袁阳，陆子刚，韦延方，潘春兰，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
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