现代电力
現代電力
현대전력
MODERN ELECTRIC POWER
2014年
6期
10-14
,共5页
吴星%刘天琪%李兴源%姚薇薇
吳星%劉天琪%李興源%姚薇薇
오성%류천기%리흥원%요미미
状态估计%PMU优化配置%UKF算法%WAMS%SCADA%数据兼容
狀態估計%PMU優化配置%UKF算法%WAMS%SCADA%數據兼容
상태고계%PMU우화배치%UKF산법%WAMS%SCADA%수거겸용
state estimation%optimal PMU placement%UKF algorithm%WAMS%SCADA%data compatibility
当前应用于状态估计的量测数据由广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)和数据监控及采集系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)采集,WAMS向量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的优化配置问题成为研究的重点.本文在分析WAMS/SCADA混合量测数据成分、时间断面、精度、刷新频率4个方面差异的基础上,实现了混合量测数据的有效兼容,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter,UKF)动态状态估计和离散粒子群优化(discrete particle swarm optimization,DPSO)算法的PMU优化配置方案.采用该方案下的混合量测数据进行UKF动态状态估计,很好地提高了状态估计精度.在IEEE39节点系统上模拟日负荷变化验证了该PMU配置方案的有效性.
噹前應用于狀態估計的量測數據由廣域測量繫統(wide area measurement system,WAMS)和數據鑑控及採集繫統(supervisory control and data acquisition,SCADA)採集,WAMS嚮量測量單元(phasor measurement unit,PMU)的優化配置問題成為研究的重點.本文在分析WAMS/SCADA混閤量測數據成分、時間斷麵、精度、刷新頻率4箇方麵差異的基礎上,實現瞭混閤量測數據的有效兼容,提齣瞭一種基于無跡卡爾曼濾波(unscented kalman filter,UKF)動態狀態估計和離散粒子群優化(discrete particle swarm optimization,DPSO)算法的PMU優化配置方案.採用該方案下的混閤量測數據進行UKF動態狀態估計,很好地提高瞭狀態估計精度.在IEEE39節點繫統上模擬日負荷變化驗證瞭該PMU配置方案的有效性.
당전응용우상태고계적량측수거유엄역측량계통(wide area measurement system,WAMS)화수거감공급채집계통(supervisory control and data acquisition,SCADA)채집,WAMS향량측량단원(phasor measurement unit,PMU)적우화배치문제성위연구적중점.본문재분석WAMS/SCADA혼합량측수거성분、시간단면、정도、쇄신빈솔4개방면차이적기출상,실현료혼합량측수거적유효겸용,제출료일충기우무적잡이만려파(unscented kalman filter,UKF)동태상태고계화리산입자군우화(discrete particle swarm optimization,DPSO)산법적PMU우화배치방안.채용해방안하적혼합량측수거진행UKF동태상태고계,흔호지제고료상태고계정도.재IEEE39절점계통상모의일부하변화험증료해PMU배치방안적유효성.
