[发明专利]考虑可调节负荷影响和负荷不确定性的混合量测状态估计方法

说明书

本发明公开了一种考虑可调节负荷影响和负荷不确定性的混合量测状态估计方法，该方法包括以下步骤：步骤1：选取不确定负荷基准值，构建不确定负荷的分布模型，采用蒙特卡罗(Monte Carlo)算法，从该分布中选取若干不确定负荷的可能值，分别作为不确定负荷的初值参与最优潮流(OPF)计算；步骤2：将电力网络中可调节负荷视为负功率的发电机节点，通过最优潮流计算，得到当前电力网络中可调节负荷的初值；步骤3：将最优潮流计算结果作为电力网络的实际值，将网络的实际值叠加正态偏差，来模拟电力系统状态估计的量测初值；步骤4：基于量测初值进行SCADA/PMU混合量测状态估计的运算，得到混合量测结果。本发明方法可以有效缩小电力系统的量测误差。

技术领域

本发明属于电力系统状态估计领域，具体涉及一种考虑可调节负荷影响和负荷不确定性的混合量测状态估计方法。

背景技术

近年来，为了达到降低化石能源消耗、减少碳排放与环境污染的目的，需要提升可再生能源在电网系统中的渗透率。随着可再生能源在电网中的渗透率逐渐增加，仅仅依靠传统的发电资源来平抑可再生能源波动的难度逐渐增大，因此，挖掘海量荷侧灵活性资源，促进负荷侧资源参与调节，成为进一步提升电网弹性的一个重要研究方向。然而，随着新能源并网的持续推进，电力系统量测波动性逐渐增大，目前电力系统依旧存在负荷侧功率量测数据不足的问题，负荷功率量测具有一定的不确定性，可调节负荷参与电网运行，同样存在可调节负荷的功率采集精确度低、实时性较差的问题，以上种种因素都会加大电力系统负荷功率量测数据的误差，从而影响电力系统状态估计结果的准确性。

综上，传统的状态估计方法未考虑未知负荷不确定性和可调节负荷调节特性的影响，状态估计的输出结果是确定的，通常存在较大的误差。

发明内容

本发明的目的是提供一种能够考虑未知负荷不确定性和可调节负荷调节特性的影响的电力系统SCADA/PMU混合量测状态估计方法。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种考虑可调节负荷影响和负荷不确定性的混合量测状态估计方法，考虑可调节负荷参与电网运行的影响，未知负荷的不确定性，引入蒙特卡罗方法，对不确定负荷的量测结果进行随机抽样，以抽样结果代入最优潮流计算，用最优潮流叠加正态偏差来模拟电力系统量测初值，基于量测初值进行SCADA/PMU混合量测状态估计的运算，得到状态估计结果。

所述可调节负荷影响和负荷不确定性的SCADA/PMU混合量测状态估计方法具体包括以下步骤：

步骤1：选取不确定负荷出力的基准值，构建不确定负荷的分布模型，采用蒙特卡罗(Monte Carlo)算法，从该分布中选取1000个不确定负荷的可能值，分别作为不确定负荷的初值参与最优潮流(OPF)计算；

步骤2：将电力网络中可调节负荷视为负功率的发电机，通过最优潮流计算，得到当前电力网络中可调节负荷的设定值；

步骤3：将最优潮流计算结果作为输电网络的实际值，将网络的实际值叠加设定的正态偏差，来模拟电力系统状态估计的量测初值；

步骤4：基于步骤3得到的量测初值进行SCADA/PMU混合量测状态估计的运算，得到混合量测结果；

上述技术方案中，进一步地，步骤1中，所述选取不确定负荷出力的基准值，构建不确定负荷的分布模型，具体为：设不确定负荷出力为X，建立一个服从数学期望为μ、方差为σ²的正态分布，记为N(μ，σ²)。期望值μ决定了其位置，标准差σ决定了分布的幅度。当μ＝0,σ＝1时的正态分布是标准正态分布。为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。