基于PMU的电力系统不良数据检测与辨识

摘要

伴随着电力工业在全球的迅速发展，电力系统拥有更加复杂的运行方式和网络结构，这对电力系统运行的安全性和可靠性提出了更大的挑战。不良数据检测与辨识是电力系统状态估计的重要功能之一，主要目的是为了排除量测采样数据中可能存在的少量不良数据，以提高电力系统运行的稳定性和可靠性。
　　随着基于GPS的PMU量测装置在电力系统中逐步的推广使用，PMU量测数据已成为电网分析的另一个重要的数据来源。利用PMU量测信息能提高整个系统量测冗余度，可以将SCADA中的关键量测量转换为冗余量测量，采取量测量辅助的方式可以对SCADA量测系统中的关键量测量进行不良数据检测，因此，本文主要利用PMU量测信息对PMU完全可观测和PMU部分可观测两个系统中出现不良数据的情况进行了分析，其主要内容如下:
　　1.本文首先对不良数据的基本原理及常见的几种检测与辨识方法进行简单介绍，并通过实验对比分析。
　　2.对于PMU量测量对电力系统完全可观测方面，给出了一种通过修改误差协方差矩阵的差值分析方式来检测与辨识不良数据的方法。主要内容是对PMU量测或SCADA量测中分别出现不良数据的情况进行检测与辨识，并通过实验对该方法进行验证分析。
　　3.对于PMU量测量对电力系统部分可观测方面，给出了一种通过PMU量测信息更新残差协方差矩阵的方式检测与辨识不良数据的方法。主要内容是对SCADA系统中关键量测量存在不良数据的情况进行检测与辨识，并通过实验进行验证分析。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 引言

1．2 课题的背景及研究意义

1．3 国内外研究现状

1．4 本文研究内容

1．5 论文结构安排

第2章 电力系统不良数据检测与辨识方法分析

2．1 引言

2．2 不良数据检测与辨识基础理论

2．2．1 残差方程

2．2．2 基本原理

2．3 常用不良数据检测方法

2．3．1 目标函数极值法

2．3．2 加权残差检测法

2．3．3 标准化残差检测法

2．4 常用不良数据辨识方法

2．4．1 残差搜索辨识法

2．4．2 非二次准则辨识法

2．5 仿真实验及结果分析

2．6 本章小结

第3章 PMU完全可观测系统的不良数据检测与辨识

3．1 引言

3．2 相量测量装置简介

3．3 PMU可观测系统的不良数据检测与辨识方法描述

3．4 PMU可观测系统的线性状态估计算法

3．4．1 加权最小二乘状态估计算法

3．4．2 基于PMU的线性状态估计算法

3．5 不良数据检测与辨识方法理论推导

3．5．1 SCADA量测量中的不良数据检测与辨识

3．5．2 PMU量测量中的不良数据检测与辨识

3．6 仿真实验及结果分析

3．7 小结

第4章 PMU部分可观测系统的不良数据检测与辨识

4．1 引言

4．2 PMU部分可观测系统的不良数据检测与辨识方法描述

4．3 PMU部分可观测系统的线性状态估计算法

4．3．1 状态估计及其相量量测的相角匹配

4．3．2 PMU混合量测线性状态估计算法

4．4 部分可观测系统不良数据检测与辨识方法理论推导

4．4．1 非关键量测量的检测与辨识

4．4．2 关键量测量的检测与辨识

4．4．3 PMU量测量的检测与辨识

4．5 仿真实验及结果分析

4．5．1 仿真实验一

4．5．2 仿真实验二

4．6 本章小结

总结与展望

致谢

参考文献

附录

攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果