基于改进广义极大似然估计的配电网状态估计方法

作     者：徐艳春 王格 孙思涵 MI Lu XU Yanchun;WANG Ge;SUN Sihan;MI Lu

作者机构：梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学)湖北宜昌443002 德克萨斯农工大学电气与计算机工程学院美国德克萨斯州卡城77840 

出 版 物：《南方电网技术》 (Southern Power System Technology)

年 卷 期：2022年第16卷第6期

页      面：23-32页

核心收录：

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51707102) 

主　　题：相量量测单元 改进GM估计 估计融合 配电网 状态估计 

摘      要：针对配电网状态估计中不同量测数据的数据成分、数据精度以及刷新频率等方面存在异同,在保证传统状态估计器结构前提下,提出了一种新的估计融合体系,同时将改进广义极大似然(GM)估计和估计融合体系相结合,用以估计系统节点电压幅值和相角。首先,采用GM估计增强估计模型的鲁棒性,通过使用自适应映射统计以及对GM估计中目标函数的权函数进行分析,将改进GM估计法用于状态估计。其次,考虑到传统量测系统与相量量测系统在测量通道以及仪表采样速率方面技术不同,在传统状态估计器的基础上充分利用相量量测数据对不同的估计模块进行状态估计。同时,利用多传感器数据融合理论(MDF)对估计结果进行融合处理,从而得到最优估计值。最后,改进的IEEE 14与IEEE 33节点配电网算例的仿真分析,验证了所提改进GM估计和估计融合体系的有效性和可靠性。