EMS能量管理系统.ppt
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1、第七章 EMS能量管理系统,厂站设备,信息采集与发送,命令 执行,信息传输,信息处理,调度自动化 主站系统,人机联系,一、调度自动化系统结构,SCADA/EMS/DTS一体化的分布式调度自动化主站系统配置,能量管理系统EMS 变电站自动化 配电管理系统(DMS) 主站SCADA功能; 自动发电控制; 经济运行功能; 网络分析功能; 调度管理和计划,二、电力系统状态估计 SCADA系统采集的全网实时数据汇成的实时数据库存在下列明显的缺点: (1)数据不齐全; (2)数据不精确; (3)受干扰时会出现错误数据;,(一)状态估计 (State Estimation) 根据SCADA提供的实时信息,给
2、出电网内各母线电压(幅值和相角)和功率的估计值。为其他应用功能提供电网运行状态及参数。 遥信及遥测初检; 网络拓扑分析; 量测系统可观测性分析; 不良数据辨识; 母线负荷预报模型的维护; 变压器分接头估计; 量测误差估计等功能。,(二)状态估计的基本原理 利用实时量测系统的冗余度来消除或减小时变参数测量误差和自动排除随机干扰所引起的错误数据,估计出系统运行状态。 系统中能够表征系统特性所需的最小数目的变量称为状态变量。 系统中独立测量量的数目与系统状态变量数目之比,称为测量系统的冗余度。 一般要求测量系统的冗余度在1.53.0。,(三)最小二乘估计法 对于某个状态x的真值进行测量时,一般都使仪
3、表的测量值z与x之间是函数关系,即zh(x)。任何仪表都有误差,设此误差为v,那么测量值z与x之间的关系为: zh(x)v,(三)最小二乘估计法 最小二乘估计状态变量的估计值,对应的估计值与测量值z之间的误差平方最小。,加权最小二乘估计法 对于某些准确度较高的量测量给与较高的权值。,Evj2-随机量方差,(四)电力系统状态估计的模型及算法,状态变量,1。 输电线路,对变压器同样可以列出状态变量及与因变量的关系,量测量:,2。 电力系统状态估计的数学描述,状态估计的量测量主要来源: SCADA的实时数据 在量测不足之处使用预测及计划型数据做伪量测量; 根据基尔霍夫定律得到部分必须满足的伪量测量。
4、,电力系统加权最小二乘法状态估计:,3。 电力系统加权最小二乘法状态估计求解,求 达到最小值的矩阵向量,令,得,令,得,在电力系统中,h(x)为非线性函数,这就需要迭代的方法求解。先假定状态量初值为x(0),采用泰勒级数展开的方法,经过推导可得。基本加权最小二乘法状态估计的迭代修正公式: 式中,为第l次迭代状态修正向量;H为量测方程的雅可比矩阵。,3。 电力系统加权最小二乘法状态估计求解,牛顿拉夫逊解法进行迭代修正,直到目标函数接近于最小为止。所采用的迭代收敛判据可有 (1) (2) 式中,下标i表示向量x中分量的序号;x、J收敛标准。第一种标准最为常用,x可取基准电压的106104。,状态估
5、计的过程,有,修正输入,测量值修正 结构修正,假定的模型,假定(1)没有结构误差 (2)没有不良数据 (3)没有参数误差,估计,求出状态估计值和残差,检测,是否有结构误差和不良数据,识别,确定不良数据和结构误差的位置,测量值,前置滤波、极限值校验等,无,结束,加权最小二乘法状态估计框图,Y,输入测量信息给定初值,l1,计算H(x(l),h(x(l) 计算HTR-1H 计算HTR-1z-h(x(l),解非线性方程7415 求x(l)及maxi|xi|,l=l+1,N,4。PQ分解法状态估计,PQ分解法状态估计沿用稳态潮流计算中PQ分解法的思路: 高压系统有功功率主要与各结点电压向量的角度有关;
6、无功功率主要受各节点电压幅值影响。 将雅可比矩阵进行简化。,电力系统中测量系统的标准误差大约为正常测量范围的0.52%,因此误差大于3的测量值就可称为不良数据,实用中通常把误差达到(67)以上的数据称为不良数据。,(五)不良数据的辨识,对状态估计结果 判断是否存在不良数据并指出具体可疑量测数据的过程称之为不良数据检测。 对检测出的可疑数据验证真正不良数据的过程称之为不良数据的辨识。,(五)不良数据的辨识,除了不良数据点的残差呈现出超过检测阈值外,还有一些正常测点的残差也超过阈值,这种现象称为残差污染。 在多个不良数据情况下,由于相互作用可能导致部分或全部不良数据测点上的残差近于正常残差现象,这
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