基于PMU量测数据和SCADA数据融合的电力系统状态估计方法

针对传统静态状态估计方法的缺点,提出了一种改进的电力系统状态估计方法,即将部分节点相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)量测数据与监控数据采集(supervisory control and data acquisition,SCADA)量测数据融合进行电力系统的全网状态估计。该方法简化了系统的雅可比矩阵,缩短了计算时间。文章研究了PMU和SCADA系统融合改进后的快速分解法,针对SCADA量测数据的缺点,通过历史数据库对潮流数据进行预测,并依据PMU量测量对系统进行分析,继而进行系统全网状态的动态监测。通过算例证明,与传统的估计方法相比,该方法改善了状态估计的精确性,减少了迭代次数,细致地描绘了电网状态的变化过程,为调度中心下一步的决策提供了依据。