一種配電網(wǎng)量測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及優(yōu)化方案

徐凌遜，范韓璐，祁 宇，朱鑫要

(1. 國(guó)網(wǎng)江蘇省電力公司南京供電公司，江蘇 南京 211100；2. 上海電力學(xué)院，上海 200090；3. 國(guó)網(wǎng)江蘇省電力公司電力科學(xué)研究院，江蘇 南京 211103)

一種配電網(wǎng)量測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及優(yōu)化方案

徐凌遜1，范韓璐1，祁 宇2，朱鑫要3

(1. 國(guó)網(wǎng)江蘇省電力公司南京供電公司，江蘇 南京 211100；2. 上海電力學(xué)院，上海 200090；3. 國(guó)網(wǎng)江蘇省電力公司電力科學(xué)研究院，江蘇 南京 211103)

量測(cè)配置問(wèn)題主要包括量測(cè)類(lèi)型、量測(cè)地點(diǎn)和量測(cè)數(shù)量的選取，從量測(cè)類(lèi)型的選擇問(wèn)題出發(fā)，針對(duì)配電網(wǎng)絡(luò)完全可觀的要求，構(gòu)建配電網(wǎng)量測(cè)系統(tǒng)布置的算法模型，來(lái)確定量測(cè)地點(diǎn)和量測(cè)數(shù)量，使得量測(cè)達(dá)到成本最小化的目標(biāo)。在量測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，結(jié)合具體的IEEE14節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)具體的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)算例對(duì)該量測(cè)系統(tǒng)的評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)和優(yōu)化，來(lái)驗(yàn)證量測(cè)系統(tǒng)的有效性和正確性。

量測(cè)系統(tǒng)；狀態(tài)估計(jì)；網(wǎng)絡(luò)可觀度；評(píng)估優(yōu)化

0 引言

量測(cè)配置是進(jìn)行配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)的重要條件之一，要得到準(zhǔn)確的系統(tǒng)實(shí)時(shí)狀態(tài)就需要優(yōu)化量測(cè)配置。由于配電網(wǎng)中負(fù)荷節(jié)點(diǎn)繁多，要在所有負(fù)荷節(jié)點(diǎn)處安裝量測(cè)裝置明顯是不現(xiàn)實(shí)的，這就需要在量測(cè)配置成本和狀態(tài)估計(jì)精度之間尋求平衡[1]。配網(wǎng)量測(cè)系統(tǒng)的評(píng)估與優(yōu)化的主要作用[2]是規(guī)劃新的量測(cè)系統(tǒng)或改造已有的量測(cè)系統(tǒng)，而量測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與優(yōu)化是實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)分析的基礎(chǔ)，工程中量測(cè)配置的研究方法有2種：

(1) 解析法。文獻(xiàn)[3]運(yùn)用廣義逆矩陣來(lái)評(píng)價(jià)狀態(tài)估計(jì)的精度指標(biāo)，并以該精度指標(biāo)來(lái)進(jìn)行量測(cè)配置。由測(cè)量誤差可以定量評(píng)估各個(gè)量測(cè)對(duì)狀態(tài)估計(jì)誤差的影響，根據(jù)誤差影響排序進(jìn)行量測(cè)配置優(yōu)化的求解。文獻(xiàn)[4]首先給出配電網(wǎng)量測(cè)配置的一般準(zhǔn)則，按照節(jié)點(diǎn)重要度進(jìn)行排序，以此來(lái)指導(dǎo)量測(cè)安裝的順序,但沒(méi)有給定量測(cè)裝置的安裝位置。文獻(xiàn)[5]利用Sherman-Morrison公式推導(dǎo)出量測(cè)和狀態(tài)變量方差之間的數(shù)學(xué)表達(dá)式，將所有備選的量測(cè)量添加進(jìn)量測(cè)集合，由狀態(tài)估計(jì)和量測(cè)評(píng)估算法給出候選量測(cè)的排序結(jié)果，然后按照候選量測(cè)的排序依次選擇，確定所安裝的量測(cè)類(lèi)型及位置。文獻(xiàn)[6]采用刪除型的配置算法，根據(jù)量測(cè)對(duì)狀態(tài)估計(jì)誤差影響大小不同，刪除對(duì)系統(tǒng)誤差影響最小的測(cè)量，這樣保證了精度和經(jīng)濟(jì)性的協(xié)調(diào)。

(2) 人工智能算法。文獻(xiàn)[7]給出了一種啟發(fā)式的電壓量測(cè)配置方法，以減小母線(xiàn)的電壓偏差為目標(biāo)。文獻(xiàn)[8]建立了以最小化投資費(fèi)用為目標(biāo)函數(shù)，保證一定估計(jì)精度的量測(cè)配置模型，釆用粒子群算法求解量測(cè)配置的優(yōu)化問(wèn)題，并考慮了量測(cè)損壞的情況。文獻(xiàn)[9]采用基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的啟發(fā)式方法，考慮到隨機(jī)故障和主動(dòng)式電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)，給出了配電網(wǎng)在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化的量測(cè)配置方案，但配置時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方案分別配置，選擇最大集合作為最終配置方案。文獻(xiàn)[10]提出了量測(cè)配置的優(yōu)化算法，采用微分進(jìn)化算法實(shí)現(xiàn)。

目前工程實(shí)際中應(yīng)用最廣泛的是解析法，其可以避免組合爆炸問(wèn)題，并且可以快速地解決量測(cè)配置問(wèn)題。而由于配電自動(dòng)化系統(tǒng)在配變終端覆蓋率低，缺少完整實(shí)時(shí)的配變量測(cè)，經(jīng)濟(jì)因素限制了以可靠性為出發(fā)點(diǎn)的配置方案使之在實(shí)際中難以實(shí)現(xiàn)，所以配電網(wǎng)配置的研究方向主要在于合理布置測(cè)點(diǎn)。

文中在一定的量測(cè)系統(tǒng)精度要求的條件下，從如何選取量測(cè)類(lèi)型和量測(cè)地點(diǎn)的角度出發(fā)，基于網(wǎng)絡(luò)的可觀度以及冗余度的要求，構(gòu)建配網(wǎng)量測(cè)系統(tǒng)布置的算法模型，使得量測(cè)布置點(diǎn)數(shù)量最少，從而達(dá)到成本最小化的目標(biāo)。在此量測(cè)系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合具體的IEEE14節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)模擬實(shí)驗(yàn)，對(duì)提出的量測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化。

1 配電網(wǎng)量測(cè)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型

1.1 量測(cè)類(lèi)型的選取

在線(xiàn)性方程組Ax=b中(A是非奇異矩陣)，矩陣A的條件數(shù)cond(A)反映了解x的誤差對(duì)于A或b的微小變動(dòng)的靈敏度。cond(A)的值越大，靈敏度越高，對(duì)于很小的初始誤差δA， 解x都可能出現(xiàn)很大的誤差，從而破壞解的精確度。

電壓量測(cè)、電流量測(cè)和功率量測(cè)對(duì)于狀態(tài)估計(jì)的精度影響是不同的[11]。且從條件數(shù)的大小來(lái)分析電壓、電流和功率量測(cè)對(duì)于量測(cè)系統(tǒng)精度的影響。文中選用IEEE14節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)為例，如圖1所示。設(shè)基準(zhǔn)電壓為UB=23 kV，基準(zhǔn)功率SB=100 MV·A。

圖1 IEEE14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)圖Fig.1 IEEE14 node distribution system

當(dāng)量測(cè)覆蓋度為1時(shí)，即所有的節(jié)點(diǎn)和支路均布置有量測(cè)裝置，分別在電壓量測(cè)、電流量測(cè)和功率量測(cè)下，計(jì)算系數(shù)矩陣A=[HTR-1H]HTR-1的條件數(shù)。

系數(shù)矩陣的條件數(shù)的計(jì)算公式為：

cond(A)=‖A-1‖·‖A‖

(1)

這里基于‖A‖矩陣的1范數(shù)、2范數(shù)與無(wú)窮范數(shù)分別計(jì)算條件數(shù)，將這3種條件數(shù)的均值取為平均條件數(shù)。

經(jīng)計(jì)算，系數(shù)矩陣的平均條件數(shù)如圖2所示。功率量測(cè)對(duì)應(yīng)的系數(shù)矩陣的平均條件數(shù)最小，而電壓量測(cè)對(duì)應(yīng)的系數(shù)矩陣的平均條件數(shù)最大。在量測(cè)冗余度不足的情況下，電壓量測(cè)多的系統(tǒng)其狀態(tài)估計(jì)的系數(shù)矩陣最容易出現(xiàn)病態(tài)，而功率量測(cè)多的系統(tǒng)其系數(shù)矩陣條件數(shù)最佳。所以，對(duì)于提高狀態(tài)估計(jì)結(jié)果精度，功率量測(cè)最好，電流量測(cè)次之，電壓量測(cè)最差。

圖2 系數(shù)矩陣的條件數(shù)Fig.2 The condition number of coefficient matrix

由于變電站出線(xiàn)端一般會(huì)要求為電壓量測(cè)點(diǎn)，所以變電站的出線(xiàn)端設(shè)為電壓量測(cè)點(diǎn)。在實(shí)際的配電網(wǎng)量測(cè)系統(tǒng)中，是存在部分的電流量測(cè)的，但是這些電流量測(cè)沒(méi)有方向，很難應(yīng)用，對(duì)電流信息應(yīng)盡少布置量測(cè)裝置。

由于功率量測(cè)綜合效果比較好，所以在給定的備選量測(cè)集合中，優(yōu)先對(duì)功率量測(cè)進(jìn)行優(yōu)化布點(diǎn)，從而有利于提高整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計(jì)精度。

1.2 基于功率量測(cè)的配電網(wǎng)完全可觀原理

配電網(wǎng)中的一條饋線(xiàn)支路如圖3所示，其中節(jié)點(diǎn)1為變電站的出線(xiàn)端，設(shè)節(jié)點(diǎn)1的電壓幅值為1，相角為0 。

圖3 配電網(wǎng)饋線(xiàn)支路圖Fig.3 A branch of distribution feeder

如果在節(jié)點(diǎn)3處安裝一個(gè)量測(cè)裝置，則節(jié)點(diǎn)3處的電壓相量、節(jié)點(diǎn)3處的注入功率和支路l2，l3的功率相量均可以獲得，根據(jù)功率方程可以得到：

(2)

(3)

由式(2)和式(3)可知，對(duì)于一條n節(jié)點(diǎn)b條支路的輻射狀結(jié)構(gòu)配電網(wǎng)來(lái)說(shuō)，如果該配電網(wǎng)的所有支路的功率相量可以通過(guò)量測(cè)裝置獲取，那么該網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)的電壓相量均可以通過(guò)功率方程得到，從而實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)的完全可觀測(cè)。因此，提出一種基于功率量測(cè)的配電網(wǎng)可觀測(cè)原理為：如果一個(gè)配電網(wǎng)中所有節(jié)點(diǎn)間相連的支路功率(有功和無(wú)功)完全可觀，則配電網(wǎng)完全可觀。這里所提及的支路功率完全可觀并不特指是支路的首端還是末端量測(cè)得到的功率值，只要可以通過(guò)支路的一端可以量測(cè)得到支路功率值，即該支路可觀測(cè)。

1.3 配電網(wǎng)的量測(cè)點(diǎn)布置模型

在保證狀態(tài)估計(jì)精度的前提下，量測(cè)系統(tǒng)應(yīng)構(gòu)建盡可能少的量測(cè)布置點(diǎn)，從而降低成本，實(shí)現(xiàn)量測(cè)系統(tǒng)的最優(yōu)布置。

在配電網(wǎng)正常運(yùn)行時(shí)，要實(shí)現(xiàn)每條支路功率完全可觀，只需要保證每條量測(cè)支路有1個(gè)量測(cè)度即可[12]。但是在實(shí)際運(yùn)行的過(guò)程中，往往會(huì)由于配網(wǎng)發(fā)生故障而導(dǎo)致有部分支路的量測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)生缺失。因此，通過(guò)增大支路的量測(cè)度，使得每條支路的量測(cè)度di≥2，來(lái)保證當(dāng)某些支路的量測(cè)缺失時(shí)，量測(cè)系統(tǒng)仍可提供可靠的量測(cè)數(shù)據(jù)。需要注意的是虛擬量測(cè)點(diǎn)，如果配電網(wǎng)中存在支路只與一個(gè)虛擬量測(cè)點(diǎn)相連接，那么該支路的量測(cè)度只需要滿(mǎn)足di≥1，即可達(dá)到故障時(shí)的可觀度要求；如果存在一條支路連接兩個(gè)虛擬量測(cè)點(diǎn)的情況，該支路的量測(cè)度只需要滿(mǎn)足di≥0即可。

此外，對(duì)于輻射狀配電網(wǎng)中的饋線(xiàn)末端節(jié)點(diǎn)，如果與末端節(jié)點(diǎn)相連接的支路功率發(fā)生缺失，饋線(xiàn)末端的節(jié)點(diǎn)將會(huì)出現(xiàn)“孤島”狀態(tài)，其對(duì)整個(gè)配電網(wǎng)的可觀性影響不大。因此，與末端節(jié)點(diǎn)相連的支路，其量測(cè)度只需滿(mǎn)足di≥1 即可。

綜合以上分析，構(gòu)建基于支路可觀的配電網(wǎng)量測(cè)點(diǎn)布置基本數(shù)學(xué)模型如下：

(4)

式(4)中:Ab×n為網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渚仃嚕籦為支路數(shù)；n為節(jié)點(diǎn)數(shù)。

式(4)中的拓?fù)渚仃囍性豠ij定義為：

(5)

量測(cè)點(diǎn)布置矩陣Xn×1表示量測(cè)點(diǎn)布置矩陣，其中元素xi定義為：

(6)

用支路完全可觀矩陣Db×1表示配電網(wǎng)所有支路功率完全可觀測(cè)，其中di定義為：

(7)

2 配電網(wǎng)量測(cè)系統(tǒng)的評(píng)估與優(yōu)化

2.1 量測(cè)系統(tǒng)的評(píng)估指標(biāo)

(1) 不良數(shù)據(jù)可檢測(cè)性指標(biāo)[13]。不良數(shù)據(jù)的大小ai(一般為該量測(cè)標(biāo)準(zhǔn)方差σi的倍數(shù)，取絕對(duì)值)、加權(quán)殘差靈敏度矩陣Wω,i,i與漏檢測(cè)概率βi、誤檢測(cè)概率α1及檢測(cè)成功概率Pi之間存在如下關(guān)系：

(8)

(9)

對(duì)于一個(gè)具體的量測(cè)系統(tǒng)，可以在給定的誤檢測(cè)概率αi和不良數(shù)據(jù)的大小ai的條件下，用式(9)來(lái)確定其檢測(cè)成功概率Pi。用這個(gè)參數(shù)用來(lái)評(píng)價(jià)已有量測(cè)系統(tǒng)的不良數(shù)據(jù)的可檢測(cè)與可辨識(shí)水平。在電網(wǎng)的實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中，通常誤檢測(cè)概率αi的門(mén)檻值不得超過(guò)0.005，檢測(cè)成功概率Pi的門(mén)檻值在0.995以上。

殘差靈敏度矩陣中對(duì)角項(xiàng)Wω,i,i越小的量測(cè)對(duì)狀態(tài)估計(jì)精度影響越大，這為量測(cè)優(yōu)化配置時(shí)刪除或補(bǔ)充量測(cè)提供了指標(biāo)。

(2) 狀態(tài)估計(jì)性能指標(biāo)。

①量測(cè)誤差統(tǒng)計(jì)值：

(10)

②估計(jì)誤差統(tǒng)計(jì)值：

(11)

對(duì)于符合要求的量測(cè)系統(tǒng)，量測(cè)誤差的統(tǒng)計(jì)值應(yīng)接近于1，量測(cè)量估計(jì)誤差的統(tǒng)計(jì)值應(yīng)小于1。即：

(12)

2.2 量測(cè)系統(tǒng)的優(yōu)化方案

圖4 配電網(wǎng)量測(cè)系統(tǒng)優(yōu)化方案Fig.4 Optimization scheme of distribution network measurement system

上述量測(cè)點(diǎn)的布置方案可以作為一種配電網(wǎng)初始量測(cè)配置方法，該方案從網(wǎng)絡(luò)的可觀測(cè)性出發(fā)，在保證量測(cè)冗余度的情況下，構(gòu)建量測(cè)點(diǎn)的布置模型來(lái)減少成本投入。根據(jù)對(duì)量測(cè)優(yōu)化配置系統(tǒng)的功能要求，該系統(tǒng)還應(yīng)具有“不良數(shù)據(jù)可檢測(cè)性指標(biāo)分析”和“估計(jì)精度影響分析”的模塊。其主要優(yōu)化步驟如圖4所示。首先讀入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和量測(cè)點(diǎn)布置等信息和數(shù)據(jù)，從而形成完備的量測(cè)集合(即全部的母線(xiàn)注入和支路量測(cè))；然后根據(jù)式(8—11)計(jì)算不良數(shù)據(jù)檢測(cè)指標(biāo)與精度指標(biāo)，若滿(mǎn)足精度要求則輸出量測(cè)配置結(jié)果，否則根據(jù)殘差靈敏度矩陣Wω,i,i來(lái)添加支路電流量測(cè)信息。殘差靈敏度矩陣Wω,i,i對(duì)角線(xiàn)值越小，表明該節(jié)點(diǎn)對(duì)于量測(cè)系統(tǒng)精度的影響越大，所以?xún)?yōu)先在對(duì)角線(xiàn)值最小的節(jié)點(diǎn)處添加電流量測(cè)裝置，然后將新的量測(cè)集合重新進(jìn)行檢驗(yàn)，直到滿(mǎn)足精度指標(biāo)的要求。

上述量測(cè)配置方案在應(yīng)用于實(shí)際配網(wǎng)的量測(cè)系統(tǒng)中時(shí)，還需注意以下幾點(diǎn)：

(1) 由于通信通道的投資遠(yuǎn)大于測(cè)點(diǎn)的投資，對(duì)于配置了遠(yuǎn)程終端的母線(xiàn)節(jié)點(diǎn)應(yīng)盡量多布置測(cè)點(diǎn)；

(2) 聯(lián)絡(luò)變壓器各端均應(yīng)布置測(cè)點(diǎn)，否則無(wú)法實(shí)現(xiàn)變比估計(jì)；

(3) 目前配電自動(dòng)化系統(tǒng)在配變終端覆蓋率低，每個(gè)到達(dá)調(diào)度中心的量測(cè)數(shù)據(jù)費(fèi)用都很高，應(yīng)將有限的投資用在最薄弱的地方，即最大增強(qiáng)系統(tǒng)量測(cè)性能的地方。

3 仿真試驗(yàn)分析

基于支路功率完全可觀的量測(cè)點(diǎn)布置模型是屬于0-1整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題，整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題的求解有很多方法，這里采用分枝定界法[14]來(lái)求解該整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題。在Matlab軟件環(huán)境中首先對(duì)基本的量測(cè)點(diǎn)布置模型進(jìn)行求解，然后通過(guò)優(yōu)化配置方案對(duì)基本的量測(cè)點(diǎn)布置模型進(jìn)行優(yōu)化配置，并在IEEE14節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)估計(jì)仿真試驗(yàn)中驗(yàn)證了上述量測(cè)點(diǎn)布置算法和優(yōu)化方案的正確性和有效性。量測(cè)系統(tǒng)配置方案如表1所示。

表1 量測(cè)系統(tǒng)配置方案Table 1 Measurement system configuration

從表1可以看出，在配電網(wǎng)系統(tǒng)中可以通過(guò)布置一定量的量測(cè)點(diǎn)獲取整個(gè)配電網(wǎng)的所有支路功率，從而通過(guò)支路功率方程求解出所有的節(jié)點(diǎn)電壓狀態(tài)相量，實(shí)現(xiàn)整個(gè)配電網(wǎng)完全可觀。對(duì)于14節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)系統(tǒng)，基本模型只需要布置7個(gè)量測(cè)點(diǎn)即可實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)可觀。

對(duì)于此量測(cè)點(diǎn)布置系統(tǒng)，采用狀態(tài)估計(jì)的模擬實(shí)驗(yàn)[15]對(duì)其進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化。狀態(tài)估計(jì)的模擬實(shí)驗(yàn)流程圖如圖5所示。

圖5 狀態(tài)估計(jì)的模擬試驗(yàn)系統(tǒng)Fig.5 Simulation test system for state estimation

(1) 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。潮流數(shù)據(jù)[16]按3種負(fù)荷水平給出，應(yīng)包括支路數(shù)據(jù)、發(fā)電數(shù)據(jù)和負(fù)荷數(shù)據(jù)；量測(cè)系統(tǒng)信息應(yīng)包括各量測(cè)點(diǎn)的類(lèi)型和地點(diǎn)。

(3) 模擬t時(shí)刻的量測(cè)采樣。包括計(jì)算t時(shí)刻的潮流(真值)和計(jì)算隨機(jī)量測(cè)誤差，由此得到一次隨機(jī)量測(cè)值。

(4) 狀態(tài)估計(jì)程序。目前配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)的算法很多, 最經(jīng)典的方法是基本加權(quán)最小二乘法[17]。采用基本加權(quán)最小二乘法，由量測(cè)值估計(jì)系統(tǒng)的狀態(tài)量。

(5) 狀態(tài)估計(jì)結(jié)果統(tǒng)計(jì)分析。主要包括這一估計(jì)目標(biāo)函數(shù)值、量測(cè)誤差的標(biāo)準(zhǔn)差和估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)差，并累加進(jìn)統(tǒng)計(jì)值中。

根據(jù)上述的IEEE14節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)、潮流參數(shù)和量測(cè)系統(tǒng)配置，取T=50次進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)運(yùn)行，試驗(yàn)結(jié)果列為表2所示。

表2 狀態(tài)估計(jì)的試驗(yàn)結(jié)果(T=50)Table 2 The results of state estimation(T=50)

表2中，SM，max，SE，max和SR，max分別是第T次采樣中最大的量測(cè)誤差、最大的量測(cè)估計(jì)誤差和最大的殘差(均是絕對(duì)殘差)；SM和SE是第T次采樣中相對(duì)量測(cè)誤差的均方根值和相對(duì)估計(jì)誤差的均方根值；Pi是第T次采樣狀態(tài)估計(jì)中的不良數(shù)據(jù)檢測(cè)成功的概率值。從最后一行的統(tǒng)計(jì)值可以看出：

SM=0.98≈1SE=0.63<1
Pi=0.997 1>0.995

該仿真試驗(yàn)的結(jié)果說(shuō)明該量測(cè)系統(tǒng)模擬是正確的，其所采樣的量測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)于狀態(tài)估計(jì)程序具有良好的濾波效果。

若仿真試驗(yàn)結(jié)果無(wú)法滿(mǎn)足量測(cè)系統(tǒng)的性能指標(biāo)要求，則可以按照上述第2.2節(jié)中的量測(cè)系統(tǒng)優(yōu)化的方案來(lái)進(jìn)行對(duì)量測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)。

4 結(jié)論

文中首先利用平均條件數(shù)理論，分析了不同量測(cè)類(lèi)型對(duì)狀態(tài)估計(jì)精度的影響，發(fā)現(xiàn)功率量測(cè)對(duì)精度的影響效果最好。然后從配電網(wǎng)完全可觀的角度出發(fā)，得到量測(cè)點(diǎn)的優(yōu)化布置方案，并考慮了實(shí)際配電網(wǎng)發(fā)生故障的情況。最后依據(jù)不良數(shù)據(jù)辨識(shí)指標(biāo)和狀態(tài)估計(jì)性能指標(biāo)，對(duì)該量測(cè)布置模型提出了評(píng)估和優(yōu)化方案。通過(guò)IEEE14節(jié)點(diǎn)模型狀態(tài)估計(jì)試驗(yàn)對(duì)該量測(cè)系統(tǒng)的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，算例結(jié)果表明該配電網(wǎng)量測(cè)系統(tǒng)的模型和評(píng)估優(yōu)化方案是有效的。

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(編輯錢(qián) 悅)

Design and Optimization of Distribution Network Measurement System

XU Lingxun1，F(xiàn)AN Hanlu2，QI Yu2， ZHU Xinyao3

(1.State Grid Jiangsu Electric Power Company Nanjing Power Supply Company，Nanjing 211100，China；2.Shanghai University of Electric Power，Shanghai 200090，China；3. State Grid Jiangsu Electric Power Company Research Institute，Nanjing 211103，China)

The problem of measurement configuration mainly includes the types of measurement, the location of measurement and the quantity of measurement. Based on the selection of measurement types, an algorithm model of distribution network measurement system layout is established to determine the measurement location and measurement quantity for the requirement of integral observability of distribution network, making the measurement to achieve the goal of minimizing costs. On the basis of this measurement system model, combined with the concrete IEEE14 node network, the evaluation index of this measurement system is tested and optimized according to the specific power system state estimation example to verify the effectiveness and correctness of the measurement system.

measurement system; state estimation; network observability; evaluation and optimization

徐凌遜

2017-04-21；

2017-06-03

國(guó)家自然科學(xué)青年基金項(xiàng)目(51607092)

TM561

：A

：2096-3203(2017)05-0143-06

徐凌遜(1992—)，男，江蘇南京人，助理工程師，從事電力用電監(jiān)察技術(shù)工作(E-mail:2464701020@qq.com);

范韓璐(1993—)，男，江蘇泰州人，碩士，從事配電網(wǎng)自動(dòng)化及智能電網(wǎng)研究;

祁 宇(1992—)，男，江蘇泰州人，碩士，從事電力市場(chǎng)改革及電力市場(chǎng)容量的研究;

朱鑫要(1987—)，男，河南開(kāi)封人，從事電力系統(tǒng)穩(wěn)定控制及規(guī)劃研究。