随着国民经济的发展,电力系统的规模不断扩大,其结构及运行方式也日趋复杂。能量管理系统(EMS)是必要发展方向,状态估计是能量管理系统中不可或缺的组成部分。状态估计算法的研究直接关系到状态估计计算的速度、精度等。面对大规模的电力系统,传统的状态估计算法已经不可能有所突破,因此必须研究新的状态估计算法以适应未来电力系统的发展需求。随着基于全球定位系统(GPS)的相量测量装置的快速发展,基于相量测量装置的状态估计可能是未来电力系统状态估计发展的主要方向之一。
本文介绍了经典电力系统状态估计的基本理论和研究现状以及应用情况。对电力系统状态估计的模型进行了归纳。分析了几种经典的电力系统状态估计的特点,并进行了比较。
本文也简要介绍了基于GPS的相量测量技术。研究分析了相量测量对状态估计的影响,介绍了如何将相量测量应用到状态估计中。分析了当前PMU测量在状态估计中的应用模型。在相量测量技术的基础上,建立了一种混合状态估计模型。该模型算法是在相量测量技术的基础上,采用了非线性估计和线性估计相结合的混合算法;该算法在充分利用PMU测量电压的基础上,为有效利用PMU测量电流的一种改进算法。
本文的混合状态估计把支路电流相量变换为相关节点的电压相量测量,实现了电流相量测量在非线性状态估计中的有效利用。采用MATLAB构建了仿真系统,编制了仿真程序,对本文提出的状态估计模型进行了仿真计算,仿真结果表明,本文的状态估计模型是有效的。
