基于wams量測(cè)的多區(qū)域電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及電力系統(tǒng)分析控制領(lǐng)域，尤其是一種基于WAMS量測(cè)的多區(qū)域電力系統(tǒng) 狀態(tài)估計(jì)方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 電力系統(tǒng)是覆蓋迂闊地域的大互聯(lián)系統(tǒng)，精確估計(jì)其運(yùn)行狀態(tài)，為其它高級(jí)應(yīng)用 軟件提供實(shí)時(shí)可靠的系統(tǒng)狀態(tài)信息，一直是電力工業(yè)界長(zhǎng)久不衰的研究課題。隨著基于相 量量測(cè)單元（Phasor Measurement 加 it,PMU)的廣域量測(cè)系統(tǒng)（Wide-area Monitor System, WAMS)在技術(shù)上的成熟與推廣應(yīng)用，利用WAMS量測(cè)技術(shù)已可實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的線性狀 態(tài)估計(jì)。但電力系統(tǒng)狀態(tài)量的維數(shù)很高，量測(cè)的數(shù)據(jù)量過于龐大，會(huì)導(dǎo)致集中處理變得非常 煩雜。
[0003] 為克服大規(guī)模系統(tǒng)集中式狀態(tài)估計(jì)難的問題，目前大多數(shù)研究會(huì)采用基于星型通 信拓?fù)涞姆謱邮綘顟B(tài)估計(jì)算法，即需要一個(gè)協(xié)調(diào)中屯、與區(qū)域電網(wǎng)間進(jìn)行通，信W協(xié)調(diào)整合 各區(qū)域局部估計(jì)值。隨著電力系統(tǒng)自動(dòng)化水平的提高，上述星型通信拓?fù)湟矔?huì)隨之被取代， 逐漸發(fā)展成一種更一般化的通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)一一網(wǎng)狀或鏈狀結(jié)構(gòu)。目前，基于網(wǎng)狀或鏈狀通 信拓?fù)涞姆植际綘顟B(tài)估計(jì)方法已有部分研究，但大部分算法存在收斂速度慢、算法參數(shù)不 易確定或?qū)νㄐ磐負(fù)溆刑囟ㄒ蟮热秉c(diǎn)，且都沒有考慮到WAMS存在量測(cè)數(shù)據(jù)缺失的情況， 容易導(dǎo)致狀態(tài)估計(jì)值存在較大的偏差，不夠準(zhǔn)確。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的在于:提供一種收斂速度快、適用性廣且準(zhǔn)確 的，基于WAMS量測(cè)的多區(qū)域電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)方法。
[000引本發(fā)明的另一目的在于:提供一種收斂速度快、適用性廣且準(zhǔn)確的，基于WAMS量測(cè) 的多區(qū)域電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)系統(tǒng)。
[0006 ]本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采取的技術(shù)方案是：
[0007] 基于WAMS量測(cè)的多區(qū)域電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)方法，其特征在于:包括W下步驟：
[0008] S1、建立多區(qū)域狀態(tài)估計(jì)模型，并獲得多區(qū)域狀態(tài)估計(jì)模型的最優(yōu)解求解公式；
[0009] S2、各子區(qū)域根據(jù)本地上傳的WAMS量測(cè)和多區(qū)域狀態(tài)估計(jì)模型估計(jì)本地狀態(tài)，得 到本地狀態(tài)估計(jì)值；
[0010] S3、各子區(qū)域執(zhí)行分布式一致性協(xié)議，并根據(jù)執(zhí)行的結(jié)果對(duì)本地狀態(tài)估計(jì)值進(jìn)行 修正，所述分布式一致性協(xié)議W各子區(qū)域的電網(wǎng)調(diào)度中屯、作為智能體，各個(gè)智能體之間通 過鏈狀或網(wǎng)狀通信拓?fù)渎?lián)通；
[0011] S4、判斷本地上傳的WAMS量測(cè)是否有量測(cè)缺失，若是，則迭代執(zhí)行WAMS量測(cè)缺失情 況下的迭代修正算法，直到修正后的本地狀態(tài)估計(jì)值收斂至剔除缺失量測(cè)后的集中式估計(jì) 值，反之，則直接將各子區(qū)域修正后的本地狀態(tài)估計(jì)值進(jìn)行輸出。
[0012] 進(jìn)一步，所述步驟S1，其包括：
[0013] 建立多區(qū)域狀態(tài)估計(jì)模型，所述多區(qū)域狀態(tài)估計(jì)模型的表達(dá)式為：
[0014]
[0015] 其中，J為多區(qū)域狀態(tài)估計(jì)模型的目標(biāo)函數(shù)，N為多區(qū)域的總數(shù)，zi為區(qū)域i的WAMS 量測(cè)，Ai為區(qū)域i的量測(cè)方程矩陣，XI為區(qū)域i的狀態(tài)矢量，Wi為區(qū)域i的權(quán)重矩陣；x = [XI，. . .，XN]為η維全系統(tǒng)狀態(tài)矢量，B為4bXn階矩陣，b為聯(lián)絡(luò)線支路數(shù)，B=[Bi，. . .，Bn]， 滿足
[0016] 依次通過第一方程組、第二方程組和第Ξ方程組求出多區(qū)域狀態(tài)估計(jì)模型的最優(yōu) 解，所述第一方程組的表達(dá)式為：
，所述第二方程組的表達(dá)式為：
其中，式為區(qū)域i未經(jīng) 修正的本地狀態(tài)估計(jì)值，λ為拉格朗日乘子，為為區(qū)域i的最優(yōu)狀態(tài)估計(jì)值，di為區(qū)域i的估 計(jì)協(xié)調(diào)增量。
[0017] 進(jìn)一步，所述步驟S2包括：
[0018] S21、各子區(qū)域獲取當(dāng)前時(shí)刻本地上傳的WAMS量測(cè)；
[0019] S22、各子區(qū)域根據(jù)獲取的WAMS量測(cè)W及多區(qū)域狀態(tài)估計(jì)模型采用分布式最小二 乘估計(jì)算法估計(jì)本地狀態(tài)，得到本地狀態(tài)估計(jì)值。
[0020] 進(jìn)一步，所述步驟S22包括：
[0021] S221、進(jìn)行初始化，為各區(qū)域i置一致性協(xié)議初始值天
，然后各區(qū)域i 執(zhí)行有限時(shí)間平均一致性協(xié)議得到^馬；
[0022] S222、各區(qū)域i根據(jù)和第一方程組獨(dú)立計(jì)算禾和公，式，并將馬克，的值賦予曰1,〇;
[0023] S223、各區(qū)域i根據(jù)賦值后的新曰1,日?qǐng)?zhí)行有限時(shí)間平均一致性協(xié)議，得質(zhì)
[0024] S224、各區(qū)域i根巧
和第二方程組獨(dú)立計(jì)算拉格朗日乘子λ，然后由λ和第 Ξ方程組計(jì)算本地狀態(tài)估計(jì)值衣 〇
[00巧]進(jìn)一步，所述步驟S3包括：
[0026] 各子區(qū)域執(zhí)行分布式一致性協(xié)議，得到各子區(qū)域的估計(jì)協(xié)調(diào)增量；
[0027] 各子區(qū)域根據(jù)得到的估計(jì)協(xié)調(diào)增量對(duì)本地狀態(tài)估計(jì)值進(jìn)行修正。
[0028] 進(jìn)一步，所述步驟S4包括：
[0029] S41、各子區(qū)域i根據(jù)本地上傳的WAMS量測(cè)中對(duì)角線矩陣Si對(duì)角元素的值來判斷本 地上傳的WAMS量測(cè)是否有量測(cè)缺失，若對(duì)角線矩陣Si對(duì)角元素的值為0,則判定本地上傳的 WAMS量測(cè)有量測(cè)缺失，此時(shí)執(zhí)行步驟S42;若對(duì)角線矩陣Si對(duì)角元素的值為1，則判定本地上 傳的WAMS量測(cè)無量測(cè)缺失，此時(shí)直接跳至步驟S43;
[0030] S42、迭代執(zhí)行WAMS量測(cè)缺失情況下的迭代修正算法，直到修正后的本地狀態(tài)估計(jì) 值收斂至剔除缺失量測(cè)后的集中式估計(jì)值，然后執(zhí)行步驟S43;
[0031] S43、將各子區(qū)域修正后的本地狀態(tài)估計(jì)值進(jìn)行輸出。
[0032] 進(jìn)一步，所述步驟S42包括：
[0033] S421、給定收斂闊值eend，并為各區(qū)域i置狀態(tài)估計(jì)值初值= -?·, W及時(shí)刻初值t =0；
[0034] S422、各區(qū)域i根據(jù)時(shí)刻t的狀態(tài)估計(jì)值\,獨(dú)立計(jì)算
和 巧'i,,，并將巧韋,,的值賦予曰1,〇;
[003引S423、各區(qū)域i根據(jù)賦值后的新ai,日?qǐng)?zhí)行有限時(shí)間平均一致性協(xié)議，得到
[0036] S424、各區(qū)域i根據(jù)
和第二方程組獨(dú)立計(jì)算時(shí)刻t的拉格朗日乘子λ*，并 計(jì)算各區(qū)域i在時(shí)刻t+1的狀態(tài)估計(jì)值，計(jì)算公式為：
[0037]
[003引S425、各區(qū)域i計(jì)算巧二max(|i,.燦，然后置ei,0 = ei，執(zhí)行最大一致性協(xié)議， 所述最大一致性協(xié)議的表達(dá)式為：
[0039]
[0040] 其中，Ωι表示與區(qū)域i相鄰的區(qū)域編號(hào)集合，山為簡(jiǎn)單無向圖G(v，e)的直徑，V為圖 G(v，e)的頂點(diǎn)集合，ε為圖G(v，e)的邊集合；
[0041] S426、根據(jù)最大一致性協(xié)議的執(zhí)行結(jié)果判斷嗎,<馬,是否成立，若是，則結(jié)束迭 代，將時(shí)刻t的狀態(tài)估計(jì)值馬^作為各子區(qū)域修正后的本地狀態(tài)估計(jì)值進(jìn)行輸出，反之，則令 t自加1然后返回步驟S422。
[0042 ]本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采取的另一技術(shù)方案是：
[0043]基于WAMS量測(cè)的多區(qū)域電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)系統(tǒng)，包括W下模塊：
[0044] 多區(qū)域狀態(tài)估計(jì)模型構(gòu)建模塊，用于建立多區(qū)域狀態(tài)估計(jì)模型，并獲得多區(qū)域狀 態(tài)估計(jì)模型的最優(yōu)解求解公式；
[0045] 本地狀態(tài)估計(jì)模塊，用于各子區(qū)域根據(jù)本地上傳的WAMS量測(cè)和多區(qū)域狀態(tài)估計(jì)模 型估計(jì)本地狀態(tài)，得到本地狀態(tài)估計(jì)值；
[0046] 分布式一致性協(xié)議執(zhí)行模塊，用于各子區(qū)域執(zhí)行分布式一致性協(xié)議，并根據(jù)執(zhí)行 的結(jié)果對(duì)本地狀態(tài)估計(jì)值進(jìn)行修正，所述分布式一致性協(xié)議W各子區(qū)域的電網(wǎng)調(diào)度中屯、作 為智能體，各個(gè)智能體之間通過鏈狀或網(wǎng)狀通信拓?fù)渎?lián)通；
[0047] 判斷模塊，用于判斷本地上傳的WAMS量測(cè)是否有量測(cè)缺失，若是，則迭代執(zhí)行WAMS 量測(cè)缺失情況下的迭代修正算法，直到修正后的本地狀態(tài)估計(jì)值收斂至剔除缺失量測(cè)后的 集中式估計(jì)值，反之，則直接將各子區(qū)域修正后的本地狀態(tài)估計(jì)值進(jìn)行輸出；
[0048] 所述多區(qū)域狀態(tài)估計(jì)模型構(gòu)建模塊的輸出端依次通過本地狀態(tài)估計(jì)模塊和分布 式一致性協(xié)議執(zhí)行模塊進(jìn)而與判斷模塊的輸入端連接。
[0049] 進(jìn)一步，所述多區(qū)域狀態(tài)估計(jì)模型構(gòu)建模塊包括：
[0050] 建立單元，用于建立多區(qū)域狀態(tài)估計(jì)模型，所述多區(qū)域狀態(tài)估計(jì)模型的表達(dá)式為：
[0051]
[0052] 其中，J為多區(qū)域狀態(tài)估計(jì)模型的目標(biāo)函數(shù)，N為多區(qū)域的總數(shù)，zi為區(qū)域i的WAMS 量測(cè)，Ai為區(qū)域i的量測(cè)方程矩陣，XI為區(qū)域i的狀態(tài)矢量，Wi為區(qū)域i的權(quán)重矩陣；x = [XI，. . .，XN]為η維全系統(tǒng)狀態(tài)矢量，B為4bXn階矩陣，b為聯(lián)絡(luò)線支路數(shù)，B=[Bi，. . .，Bn]， 滿足
[0053] 最優(yōu)解求解單元，用于依次通過第一方程組、第二方程組和第Ξ方程組求出多區(qū) 域狀態(tài)估計(jì)模型的最優(yōu)解，所述第一方程組的表達(dá)式為：
，所述第二方程組的 表達(dá)式為：
所述第Ξ方程組的表達(dá)式為：
其中，睪為 區(qū)域i未經(jīng)修正的本地狀態(tài)估計(jì)值，λ為拉格朗日乘子，兩為區(qū)域i的最優(yōu)狀態(tài)估計(jì)值，di為 區(qū)域i的估計(jì)協(xié)調(diào)增量；
[0054] 所述建立單元的輸出端通過最優(yōu)解求解單元進(jìn)而與本地狀態(tài)估計(jì)模塊的輸入端 連接。
[00巧]進(jìn)一步，所述判斷模塊包括：
[0056] 判