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考虑分区的电网参数辨识与估计方法研究

作　者: 宋林滔
导　师: 颜伟
学　校: 重庆大学
专　业: 电气工程
关键词: 拓扑分区参数辨识参数估计拉格朗日辨识法权函数
分类号: TM711
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

电力系统状态估计是能量管理系统(EMS)的重要组成部分,其结果直接影响电网调度的智能化分析与决策。在实际运行的系统中,要想实时得到完全正确的量测数据和电网参数十分困难,而基础数据的错误必然导致状态估计结果不准确。因此,研究遥测坏数据和参数错误(简称不良数据)的辨识和元件参数的估计具有重要意义。多个不良数据存在时,现有辨识与估计方法很难保证其结果的有效性。为此,本文提出了考虑分区的的电网参数辨识与估计方法,其主要内容如下。首先,提出了基于最小度搜索的电网拓扑分区法。通过对电网进行拓扑搜索,将原网络分解为辐射子网、简单环网和复杂环网,形成多个独立子区域,并自动建立每个区域的支路、节点以及公共边界节点信息,从而为参数辨识与估计的分区实现打下重要的基础。其次,提出了电网参数的分区辨识方法。结合电网分区及拉格朗日辨识法,在每个独立子分区内,采用拉格朗日辨识法辨识不良数据,从而实现电网参数的分区辨识。算例结果表明:通过电网的分区,避免了不同区域间不良数据的相互影响,减少了计算的规模,提高了参数辨识的效率。最后,提出了基于权函数的最小二乘增广参数估计方法。对每个独立子分区内的错误参数,使用增广法进行最小二乘估计,通过权函数的作用,动态修正增广最小二乘估计的权重。若分区内存在多个参数错误,则使用参数-残差灵敏度参数估计方法,对所有错误参数再进行一次估计并修正。算例结果表明:通过权函数与参数-残差灵敏度参数估计的作用,可抑制子分区内不良数据对参数估计的不良影响,提高参数估计的精度。论文方法结合电网的分区及分区的拉格朗日法与权函数估计,可大幅度提高多个不良数据同时存在时不良数据辨识的有效性及错误参数的估计精度,从而具有较大的实用价值。基于IEEE 30节点系统和IEEE 118节点系统数据进行了算例计算,验证了论文方法的有效性。

考虑分区的电网参数辨识与估计方法研究

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