基于PMU的电力系统混合量测动态状态估计算法研究

摘要

基于SCADA/PMU混合量测的电力系统动态状态估计算法,目前主要是先进行量测变换后再进行动态估计,本文结合静态估计和动态估计的优点,提出一种充分利用PMU特性的方法.该方法首先对SCADA量测数据运用快速分解算法进行静态状态估计,估计结果和PMU量测中的电压相量以及支路电流相量的量测转换量共同组成量测数据集,再进行线性动态状态估计.快速分解状态估计方法能在保证状态估计的质量和算法的收敛性能的同时,降低求解的阶次,减少内存使用,同时线性动态估计利用了PMU能测量支路电流相量的特性,并且雅克比矩阵高度稀疏,计算时间较短.在IEEE-14节点系统上的仿真结果表明,此方法较传统方法具有更好地滤波和预测效果.