基于潮流方程灵敏度分析的非PMU测点动态过程估计方法

摘要

本发明公开了一种根据潮流方程得到的电压相量的灵敏度矩阵，利用安装相量测量单元PMU节点的动态实测数据和电力系统数据采集与监控系统SCADA数据或状态估计数据，对未安装PMU节点的动态过程进行实时估计的方法。该方法利用由潮流雅可比矩阵推出的各节点间电压变化量间的灵敏度关系，通过SCADA或状态估计提供的初始值和安装了PMU的节点的电压的动态量测可以估计出其它未安装PMU节点的电压相量的动态变化过程。电网中电流、功率、频率等其他电气量的动态变化过程由各节点电压相量值和网络参数，根据电路原理求出。该方法有效地解决了在电网PMU配置不足的情况下，如何观测非PMU测点动态过程的难题。

主权项

1.一种基于潮流方程灵敏度分析的非PMU测点动态过程估计方法，所述方法利用由潮流雅可比矩阵推出的各节点间电压变化量间的灵敏度关系，通过电力系统数据采集与监控系统SCADA或状态估计数据提供的初始值，和安装了相量测量单元PMU的节点的电压相量的动态量测估计出其它未安装相量测量单元PMU节点的电压相量的动态变化过程；其特征在于，所述基于潮流方程灵敏度分析的非相量测量单元PMU测点动态过程实时估计方法包括以下步骤：步骤1：选择需要进行动态过程估计的无相量测量单元PMU的节点i，以及该节点需要直接进行动态过程估计的物理量X_i，包括该节点的电压幅值V_i和电压相角θ_i；以及需要间接进行动态过程的物理量Y_i，包括电流、功率、频率；所述直接动态过程估计是指根据有相量测量单元PMU节点与无相量测量单元PMU节点间电压相量变化量的灵敏度关系，推算无相量测量单元PMU节点电压幅值或电压相位的过程；而所述间接动估计，是指利用节点电压，根据电路方程求解其他电气量的过程；步骤2：对每一个无相量测量单元PMU节点i选择用于估计其动态过程的有相量测量单元PMU节点集合S_pmu-i：该集合中的相量测量单元PMU节点由节点i所在电气岛中距离节点i电气距离最近的4～6个有PMU节点组成；步骤3：根据当前最新的电力系统数据采集与监控系统SCADA量测或状态估计结果，计算出当前的潮流雅可比矩阵，并由潮流雅可比矩阵元素推导出节点集合S_pmu-i中各有相量测量单元PMU节点j的量测量变化量与无相量测量单元PMU节点i的量测量变化量间的灵敏度系数a_ij，以及节点i与节点j之间关于该类量测量的电气距离d_ij，具体如下：电压幅值变化量间的灵敏度关系：其中是快速PQ解耦潮流计算方法中无功潮流方程的节点导纳矩阵虚部B″的逆矩阵中元素，V是节点电压幅值，Q’是节点的注入无功功率，下标表示对应的节点号；电压相角变化量间的灵敏度系数：其中是快速PQ解耦潮流计算方法中有功潮流方程节点导纳矩阵虚部B′的逆矩阵中元素，θ是节点电压相对于同一电气岛内某选定参考点的相角，P’是节点的注入有功功率，下标表示对应的节点号；根据上面得到的量测量间的灵敏度系数，可按下式计算出对应量测量间的电气距离d_ij：d_ij＝-log₁₀(a_ij×a_ji)步骤4：在所述当前最新的电力系统数据采集与监控系统SCADA量测或状态估计时间断面T_k后，直到下一次电力系统数据采集与监控系统SCADA量测或状态估计出现的T_k+1时间断面前的相量测量单元PMU量测时段，根据步骤3中的各灵敏度系数a_ij和电气距离d_ij，由有相量测量单元PMU节点量测量相对于T_k时间断面的变化量ΔX_j(t)估计出无相量测量单元PMU节点的量测量相对于T_k时间断面的变化量ΔX_i(t)，T_k的下标k表示第k次电力系统数据采集与监控系统SCADA量测或第k次状态估计，循环变量k为从0开始的整数，t表示相量测量单元PMU量测时刻，所使用的估计公式如下：${\mathrm{\Delta X}}_i\left(t\right)=\frac{\underset{j\in S_{\mathrm{pmu}-i}}{\Sigma }{a}_{\mathrm{ij}}\Delta X_j\left(t\right)/d_{\mathrm{ij}}}{\underset{j\in S_{\mathrm{pmu}-i}}{\Sigma }1/d_{\mathrm{ij}}}$步骤5：根据方程式X_i(t)＝ΔX_i(t)+X_i(T_k)，求出该无相量测量单元PMU节点的待估计量在各相量测量单元PMU量测时刻t的估计值X_i(t)，其中T_k＜t＜T_k+1；步骤6：在各相量测量单元PMU采样时刻，根据潮流方程即电路方程利用直接动态过程估计得到的各节点的电压相量计算需要的电流、有功功率、无功功率，通过对节点电压的相角进行求导可求得各节点的角速度，并进而得到节点频率；从而实现对各无PMU节点i的电气量Y_i的动态变化过程进行间接动态过程估计；步骤7：当有新的电力系统数据采集与监控系统SCADA量测数据或状态估计结果数据出现时，返回步骤3，进行下一PMU量测时段的动态过程估计。