基于APSI多级策略下的混合电力系统状态估计研究

赵　辉，赵少华，王红君，岳有军

(1.天津市复杂控制理论与应用重点实验室(天津理工大学)，天津　300384;2.天津农学院,天津　300384)

Research on State Estimation of Hybrid Power System Based on APSI Multi-stage StrategiesZHAO Hui1,2, ZHAO Shaohua1, WANG Hongjun1,YUE Youjun1

(1.Tianjin Key Laboratory for Control Theory and Application in Complicated System (Tianjin University of Technology),

Tianjin 300384, China;2.Tianjin Agricultural University, Tianjin 300384, China)



基于APSI多级策略下的混合电力系统状态估计研究

赵辉1,2，赵少华1，王红君1，岳有军1

(1.天津市复杂控制理论与应用重点实验室(天津理工大学)，天津300384;2.天津农学院,天津300384)

Research on State Estimation of Hybrid Power System Based on APSI Multi-stage StrategiesZHAO Hui1,2, ZHAO Shaohua1, WANG Hongjun1,YUE Youjun1

(1.Tianjin Key Laboratory for Control Theory and Application in Complicated System (Tianjin University of Technology),

Tianjin 300384, China;2.Tianjin Agricultural University, Tianjin 300384, China)

0引言

近年，电力系统状态估计已经成为大型电力系统网络不可或缺的一部分。电力系统状态估计作为新兴智能电网运行控制的一部分，应当与当前电网的发展趋势保持同步。这就要求所采用的策略对传统的状态估计有明显的改善，电力系统状态估计的优劣主要体现在估计精度和可观性上，因此如何提高精度和保证可观性要求依然是状态估计策略最为关心的问题。传统的状态估计是把所采集到的数据通过远程终端(RTU)传送到电力系统调度中心，进而对数据进行处理和分析，得到电网实时运行所的实时数据[1]。传统的SCADA系统在传输数据时存在很大的噪声误差及干扰，并且采样周期较长，无时间同步装置，使得不同地点无法获取同一时间的数据信息。基于全球定位系统的(GPS)的相量量测单元(PMU)的出现，解决了传统监测系统采集数据不精确以及采集时间不同步的问题[2]。但是由于技术和价格的问题，PMU并不能完全取代SCADA量测装置。在很长一段时间内必是两者共存的状态。因此，如何构造策略使两者混合状态下效率最高成为目前面临的重要问题之一。

利用PMU 和SCADA 量测构成的混合测量系统，运用直角坐标形式等效电流量测变换技术处理节点注入功率量测和支路功率量测，把信息矩阵转换成常数矩阵，再运用奇异值分解求解量测方程[3]。在一定程度上增强了估计的精确性，但计算过程较为繁琐。针对最小二乘法抗差能力较差的缺点，利用抗差最小二乘法进行谐波状态估计[4]。将SCADA和PMU量测数据混合处理，对它们采用相同的估计模块进行处理[5-7]。虽然取得了较好的估计效果，但是在实际的电力系统中为了适应必要的结构变化而取代基于SCADA量测的软件构架是不现实的。而且，现有的估计大多都是基于解耦算法，对于无法进行解耦的电流量测相量则很难处理。把PMU相量量测作为第二估计值构造新的状态估计模型，其实质是保持SCADA估计过程不变的同时加入PMU估计，然后一起用于状态估计[8-9]。

本文提出两级策略的状态估计法。第一估计构架利用APSI和三乘吉文斯旋转来减少状态估计的计算时间。从第一阶段获得SCADA状态估计量，然后将其作为PMU的先验状态信息。该法旨在增强PMU状态测量的有效性。从而预期，APSI混合法确实能够提高相量量测的估计质量。第二个阶段利用基于多级传感数据融合入理论，这是一个与数据和信号处理相关的新领域。根据该方法，通过分离SCADA和PMU模块来得到不同的状态估计，然后把这些数据放在一个融合中心，进而产生一个质量较好的估计结果。本文将重点描述多级策略的优越性及其实现问题。同时，验证其在处理不良数据上的优越性。对提出的策略利用IEEE 30节点系统进行仿真验证。并与其它方案进行对比，来验证本文策略的优越性。

1传统的状态估计

1.1最小二乘法估计

电力系统状态估计是对实时收集的数据用一定的估计准则进行估计，从而得到状态真实值的过程。其状态量测方程为

(1)

(2)

(3)

式中:W代表权重,W=R-1;R为观测误差矩阵。若使得目标函数最小，则其偏微分为0。利用高斯牛顿法求解，并用泰勒级数公式展开，得

(4)

式中:xk表示x的第k次迭代的值;Δxk表示第k次迭代的增量，由此加权最小二乘法的迭代式为

(5)

定义信息矩阵

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1.2先验状态估计

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2两级APSI估计

2.1APSI状态估计模型

图1　APSI估计结构图

2.2三乘吉文斯旋转

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(12)

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3状态融合估计法

3.1状态融合背景及其结构

第二阶段估计法基于多传感器数据融合理论，旨在以一个最佳方式使不同的传感器所产生的数据有效结合，使得在监测过程中从每一种传感器得到的数据的可靠性都能增强。多传感器数据融合参与状态估计过程，可以把不同类型的传感器所采集的数据融合在一起。

图2　分布式融合估计

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(18)

(19)

(20)

(21)

对其进一步展开，则在这种情况下的最优估计值可以写为

(22)

3.2状态融合的最优问题

在一定的条件下，分布融合估计与将N0个传感器测量的数据作为一个联合测量过程进行集中估计具有相同的结果。也就是说采用分布化策略并没有降低估计的性能。上述必须满足条件：①测量误差必须是传感器不相关的集；②线性模型中的量测矩阵和状态向量必须是列满秩[10]。在涉及到PMU和SCADA混合的电力系统状态估计时，满足条件：①假设SCADA和PMU的测量通道是独立的；②原则上，电力网络中的SCADA和PMU必须都是可观的，但是，严格的PMU观测条件可以通过使用PMU状态估计阶段的冗余信息量而放宽其对可观性的要求。

3.3SCADA-PMU状态估计融合问题

(23)

(24)

进一步转化成

(25)

由于增益矩阵GP和GS可以分别从PSE和SSE获得。上述方程可以通过稀疏三角分解以及替换而求解。

3.4PMU的可观性问题

基于以上所述，通常有两种补充额外信息的形式：一种是伪测量法，另外一种是先验信息法。本文中采用先验信息数据，有两个原因，第一，一些类型的状态变量信息总是可用的，无论是作为近期状态估计还是用于预期的节点复电压。第二，本文讨论的三乘吉文斯转换能够很好地处理先验信息，而不增加额外的计算时间。

4仿真部分

为了验证本文提出的多级策略的实用性，在IEEE 30节点系统上进行仿真。所有的模拟仿真都采用功率流进行研究以确保状态估计的真实值和网络变量的值。测量值通过增加随机高斯误差分布而生成，测量精度具有零方差和均值。为了避免给测量带来坏数据，测量误差不允许超过±σ。假设SCADA量测幅值和角度的误差分别为1%和0.1%。

对于第一阶段的SCADA量测采用正交变换法。第二个阶段从系统的一部分PMU上进行相量量测。假设每个PMU测量的复电压都在其节点安装处，然后再通过复电流流进所有分支。一般情况下，PMU量测集并不能够保证网络的可观性，假设电压相量在相关节点都是可观的，即一个可观节点的相连接的节点也是可观的。对采集到的数据进行一百次模拟，分别分析其误差。

(26)

表1　IEEE 30总线测试系统的计量方案

表2给出了研究的各项性能指标。将每个状态估计的相角幅值和相角误差的绝对值在图中表示。表2全面地显示了改进策略和传统的SCADA估计结果的差异。通过比较基于三乘吉文斯转换的APSI估计和融合状态估计表明，后者有更好的计算精度。另外，我们可以发现融合估计的结果非常接近传统混合集中估计的结果。

表2　IEEE 30节点系统全局性能指标

对传统的SCADA量测、APSI量测、融合估计及混合估计进行仿真,并对幅值误差和相角误差对比，得到图3和图4。

图3　IEEE 30系统节点幅值误差

图4　IEEE 30节点相角误差

通过图3和图4，我们可以直观地看到不同策略的状态估计精度。通过对比发现，本文提出的改进的APSI策略可以使PMU安装节点处的数据更加精确，而融合估计则可以使PMU的相量量测在电力系统网络中得到更好地发挥和利用。这主要取决于式(25)，根据式子我们可以看出SCADA和PMU状态变量之间的相关性。从图中，我们还可以发现，融合估计与混合集中估计只有很小的偏离，所以本文的策略是有效可行的。

5结束语

本文介绍了两种新型的电力系统状态估计多级策略。这两种策略的共同特点是通过分别处理SCADA数据模块和PMU数据模块，从硬件上避免了PMU的引进对电力系统原有软件的改变。而且，能够保证基于SCADA的传统状态估计不受影响。该策略也能适应两种量测技术独特的特点，如独立测量通道和不同的采样率。所提出的多级估计策略是基于不同的理论概念。第一阶段把基于SCADA的传统状态估计作为先验信息，然后经过处理与相量测量一起用于正交估计。利用这一结果在直角坐标制定状态估计的线性关系，对这些线性关系采用吉文斯旋转进行处理。第二阶段的估计原则来自多传感器数据的功能理论。这两种策略及其属性在本文中都有详细描述，将案例在IEEE 30节点测试系统进行研究，并与传统的基于SCADA系统的状态估计性能指标与本文混合状态估计策略的性能指标进行比较。结果有效说明本文所提出方法的特点，以及将PMU量测应用到的电力系统实时建模的优点。

参考文献

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[4]牛胜锁, 刘颖, 梁志瑞. 基于广域测量和抗差最小二乘法的电力系统谐波状态估计[J]. 电力系统保护与控制, 2012,40(8): 10-14.

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[6]SIMES COSTA A, LEITES, RENAN DA COSTA. An Orthogonal State Estimator with Phasor Measurement Processing Capability. III Brazilian Symposium of Electrical Systems, Belm, Par, May 2010.

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[9]常乃超, 兰洲, 甘德强. 广域测量系统在电力系统分析及控制中的应用综述[J]. 电网技术, 2005,29(10):46-52.

[10]闫丽梅,崔佳,徐建军,等. 基于PMU/SCADA 混合量测的电力系统求积分卡尔曼滤波的状态估计[J].电机与控制学报,2014,18(6):79-84.

赵辉(1963-)，男，博士，教授，研究方向为智能控制理论与应用、电力电子技术，E-mail:zhaohui3379@126.com；

赵少华(1990-)，男，硕士研究生，研究方向为电力系统控制及其故障诊断,E-mail:xiaomingrunyi@163.com;

王红君(1963-)，女，教授，研究方向为流程工业先进控制技术、微机控制、智能控制；

岳有军(1970-)，男，博士，副教授，研究方向为复杂系统建模。

(责任编辑：林海文)

摘要：针对混合电力系统中要求状态估计数据精度高及数据计算量小进行探索研究。提出了两种状态估计构架用于多级策略下SCADA/PMU混合量测的电力系统状态估计。第一个构架是利用先验状态信息(APSI)和正交分块吉文斯旋转提高基于SCADA/PMU量测装置的状态估计的数据处理能力。第二个构架是一个依赖于融合估计的三级方案，优化之前已经确定的SCADA/PMU估计量测值。对多级策略在计算量和精确性上的优化进行详细的描述和比较。在IEEE 30节点系统测试系统进行仿真验证，验证了提出的多级策略能有效地减少状态估计的计算量及增加量测数据的同步性和准确性。

关键词：状态估计；相量量测单元；数据采集与监控系统；先验信息理论；融合估计

Abstract：By studying the requirement of high data accuracy and less calculation amount for state estimation in hybrid power system, two new estimation frameworks for SCADA/PMU hybrid measurement with multi-stage strategy in power system state estimation is presented in this paper. A prior state information and a blocked version of orthogonal Givens rotations are applied to improve data processing capability of state estimation based on PMU/SCADA as to the first framework. A three-level scheme depending on estimation fusion principle is proposed in the second framework, and the measured values of SCADA/PMU that are determined previously are optimized. The optimization degree of calculation amount and accuracy for multistage strategy is described, discussed and compared. The IEEE 30-bus test system is used to verify the validity of the multilevel strategy, by using of which the calculation amount of state estimation is effectively reduced and the synchronization and accuracy of measurement data are increased.

Keywords：state estimation; phasor measurement unit(PMU); SCADA; prior information theory(APSI); fusion estimation

作者简介：

收稿日期：2015-05-11

基金项目：天津市科技支撑计划项目(13ZCZDGX 03800);天津市自然科学 (09JCZDJC23900)

中图分类号：TM73

文献标志码：A

文章编号：1007-2322(2016)01-0041-06