新能源電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)研究現(xiàn)狀和展望

劉國(guó)營(yíng)　李小沛　李明

摘要：隨著世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，常規(guī)化石能源供應(yīng)不足的矛盾日益突出，環(huán)境污染問(wèn)題越來(lái)越嚴(yán)重，開(kāi)發(fā)和利用新能源有助于緩解能源供應(yīng)問(wèn)題所帶來(lái)的壓力。近年來(lái)，新能源發(fā)電及并網(wǎng)技術(shù)、分布式發(fā)電等逐漸成為業(yè)界研究的熱點(diǎn)。新能源主要包括風(fēng)能、生物質(zhì)能、太陽(yáng)能、地?zé)崮艿?，是可循環(huán)利用的清潔能源。根據(jù)當(dāng)前及未來(lái)電力系統(tǒng)發(fā)展面臨的主要問(wèn)題和關(guān)鍵因素分析，提出了新一代電力系統(tǒng)的主要技術(shù)特征。

關(guān)鍵詞：新能源;電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)

1 含新能源電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)

含新能源電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)包括系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)處理、系統(tǒng)觀測(cè)性分析、新能源模型、狀態(tài)估計(jì)模型、狀態(tài)估計(jì)算法和不良數(shù)據(jù)處理 6 個(gè)部分，本節(jié)主要從狀態(tài)估計(jì)模型、狀態(tài)估計(jì)算法和不良數(shù)據(jù)處理 3 個(gè)方面進(jìn)行概述與總結(jié)。

1.1 傳統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)模型

一個(gè)給定網(wǎng)絡(luò)接線、支路參數(shù)和量測(cè)配置的 n節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)，狀態(tài)估計(jì)模型的數(shù)學(xué)模型為：

z=h （ x ） +e 其中， z 為量測(cè)向量; x 為狀態(tài)變量向量; h （）為關(guān)于狀態(tài)變量的基爾霍夫定律非線性函數(shù)向量; e 為服從均值為零的高斯量測(cè)噪聲量測(cè)誤差向量。 下文將從狀態(tài)變量和量測(cè)量分別進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。

1.2 含新能源電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)模型和算法綜述

根據(jù)狀態(tài)估計(jì)對(duì)象、狀態(tài)估計(jì)中新能源模型和狀態(tài)估計(jì)算法對(duì)含新能源的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)進(jìn)行了分類。根據(jù)新能源在狀態(tài)估計(jì)中所采用的模型將含新能源的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)分為 4 類：基于PQ 注入型等式或不等式約束的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)、基于 PQ 注入型和因子函數(shù)的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)、基于 RX 等效的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)以及基于 PV 型節(jié)點(diǎn)的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)。

1.3 不良數(shù)據(jù)處理

由于種種原因（如信道干擾導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真、互感器或量測(cè)設(shè)備損壞等），電力系統(tǒng)的某些遙測(cè)結(jié)果可能遠(yuǎn)離其真值，遙信結(jié)果也可能有錯(cuò)誤，這些量測(cè)量稱為壞數(shù)據(jù)或不良數(shù)據(jù)。 在實(shí)際的電力系統(tǒng)中，一般大于 ± （ 6～7 ） σ （ σ 為標(biāo)準(zhǔn)偏差）以上的量測(cè)量被認(rèn)為是不良數(shù)據(jù)。電力系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)的存在會(huì)降低電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的收斂性能，甚至造成電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的失敗。不良數(shù)據(jù)的處理一般包含不良數(shù)據(jù)檢測(cè)和辨識(shí)這兩部分。不良數(shù)據(jù)檢測(cè)與辨識(shí)是電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的重要功能之一，其功能是在獲得狀態(tài)估計(jì)值基礎(chǔ)上依靠系統(tǒng)提供的多余信息，發(fā)現(xiàn)和排除測(cè)量采樣數(shù)據(jù)中偶然出現(xiàn)的少數(shù)不良數(shù)據(jù)，以提高狀態(tài)估計(jì)的可靠性。

1.4 新能源并網(wǎng)后不良數(shù)據(jù)的檢測(cè)和辨識(shí)

現(xiàn)代電力系統(tǒng)呈現(xiàn)出規(guī)模巨大、區(qū)域互聯(lián)等特點(diǎn)，以中國(guó)為例，中國(guó)的電網(wǎng)規(guī)模比世界上任何一個(gè)國(guó)家的都要大，都要復(fù)雜，而且最近幾年中國(guó)的各大區(qū)域電網(wǎng)又以同步或者異步的方式互聯(lián)，進(jìn)一步加大了系統(tǒng)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的難度，此外，中國(guó)的新能源資源豐富，分布廣泛，但是地域和氣候的差異為系統(tǒng)帶來(lái)很多不確定的因素，并網(wǎng)容量與電力系統(tǒng)消納能力的關(guān)系也需要妥善處置。 此外新能源具有隨機(jī)性、波動(dòng)性和間歇性等特點(diǎn)，將給電網(wǎng)的運(yùn)行方式帶來(lái)極大的不確定性，與此同時(shí)，新能源并網(wǎng)改變了傳統(tǒng)電網(wǎng)的發(fā)、輸、配單向供電模式;電能的產(chǎn)、供需不確定性和時(shí)空多尺度愈發(fā)明顯，加之系統(tǒng)元件的進(jìn)一步擴(kuò)大，原本復(fù)雜的電網(wǎng)規(guī)模不斷增加，系統(tǒng)中不良數(shù)據(jù)的出現(xiàn)概率大幅提高，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

2. 結(jié)論和展望

2.1 與狀態(tài)估計(jì)相關(guān)的新能源并網(wǎng)建模問(wèn)題

a.在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)處理方面，研究能實(shí)時(shí)反映新能源并網(wǎng)、脫網(wǎng)交替運(yùn)行和各元器件動(dòng)態(tài)變化的動(dòng)態(tài)拓?fù)涮幚矸椒?研究基于圖論的電網(wǎng)劃分方法、分布式拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)處理方法，以應(yīng)對(duì)未來(lái)日益龐大的電力系統(tǒng);研究基于智能優(yōu)化算法的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)處理方法，優(yōu)化系統(tǒng)運(yùn)行拓?fù)?，保證系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。

b.在系統(tǒng)可觀測(cè)性方面，隨著新能源的大規(guī)模并網(wǎng)，系統(tǒng)的量測(cè)配置發(fā)生變化，因此，研究新能源并網(wǎng)后使具有系統(tǒng)可觀測(cè)性的最小量測(cè)配置方法，從而保證狀態(tài)估計(jì)的順利進(jìn)行很有意義;另外，隨著PMU 在電力系統(tǒng)中的大量應(yīng)用，如何充分利用 PMU量測(cè)精度高、能動(dòng)態(tài)反映系統(tǒng)實(shí)時(shí)狀態(tài)信息的優(yōu)勢(shì)，優(yōu)化 PMU 配置以保證系統(tǒng)的可觀測(cè)和經(jīng)濟(jì)性也是值得研究的方向;再者，利用信息融合技術(shù)、模糊理論等將傳統(tǒng)的 SCADA 系統(tǒng)量測(cè)和 PMU 量測(cè)有效結(jié)合的系統(tǒng)可觀測(cè)性方法值得關(guān)注。

c.在選擇新能源并網(wǎng)方式和模型時(shí)要綜合考慮分布式電源的接口方式、新能源類型、新能源并網(wǎng)對(duì)電網(wǎng)的影響，從而選擇出最佳的并網(wǎng)方式。

2.2 含新能源電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)算法

a.狀態(tài)估計(jì)在數(shù)學(xué)上可以看作是一個(gè)含等式或者不等式約束的優(yōu)化問(wèn)題，隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷增大，傳統(tǒng)的經(jīng)典優(yōu)化算法已不能滿足日益復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題，因此智能優(yōu)化算法及其改進(jìn)方法運(yùn)用于含新能源電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題值得探索，例如局部?jī)?yōu)化算法中的禁忌搜索、模擬退火算法或者融合局部?jī)?yōu)化和全局優(yōu)化的混合算法運(yùn)用于狀態(tài)估計(jì)優(yōu)化。

b.在含新能源電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的優(yōu)化模型上，除了考慮需要估計(jì)的狀態(tài)變量外還可以考慮系統(tǒng)運(yùn)行約束、結(jié)構(gòu)約束（網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、零注入?jié)點(diǎn)）、并網(wǎng)的新能源發(fā)電機(jī)的運(yùn)行與維護(hù)經(jīng)濟(jì)代價(jià)等因素，并采用多目標(biāo)優(yōu)化算法對(duì)問(wèn)題進(jìn)行求解，例如采用多目標(biāo)進(jìn)化算法、 Pareto 最優(yōu)求解、多目標(biāo) PSO 等。

2.3 含新能源不良數(shù)據(jù)檢測(cè)與辨識(shí)。

a.新能源大規(guī)模并網(wǎng)使系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)增多的概率進(jìn)一步提高，并且不良數(shù)據(jù)還具有一些相關(guān)性，而傳統(tǒng)的不良數(shù)據(jù)檢測(cè)與辨識(shí)方法在處理多不良數(shù)據(jù)、具有相關(guān)性的不良數(shù)據(jù)時(shí)顯得不足，加之系統(tǒng)規(guī)模的不斷增大，計(jì)算量劇增，因此，研究新型分布式抗差狀態(tài)估計(jì)算法、多不良數(shù)據(jù)分布式檢測(cè)與辨識(shí)方法、考慮不良數(shù)據(jù)相關(guān)性的分布式不良數(shù)據(jù)檢測(cè)與辨識(shí)方法以提高抵御不良數(shù)據(jù)的能力，保障系統(tǒng)的安全穩(wěn)定。

b.現(xiàn)有的不良數(shù)據(jù)檢測(cè)與辨識(shí)方法主要是考慮系統(tǒng)靜態(tài)情況，無(wú)法滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)在線剔除不良數(shù)據(jù)的要求，因此，可以考慮利用動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)方法中的新息信息預(yù)先對(duì)電力系統(tǒng)的不良數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)與辨識(shí)，如有需要可進(jìn)一步結(jié)合濾波后的后驗(yàn)信息檢測(cè)與辨識(shí)系統(tǒng)的不良數(shù)據(jù);另一方面電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)不良數(shù)據(jù)的檢測(cè)與辨識(shí)方法雖然取得了一些成果，但是在處理具有較小幅度誤差的不良數(shù)據(jù)時(shí)顯得比較困難，因此，可以考慮利用靈敏度分析方法、 b-test等方法分析系統(tǒng)的信息和后驗(yàn)信息，以達(dá)到檢測(cè)與辨識(shí)具有較小幅度誤差的不良數(shù)據(jù)的目的;此外現(xiàn)有方法都沒(méi)有考慮新能源大規(guī)模并網(wǎng);因此研究計(jì)及大規(guī)模新能源并網(wǎng)并融合卡爾曼濾波、粒子濾波等現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理方法以濾除量測(cè)中的噪聲信息的魯棒動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)和不良數(shù)據(jù)處理具有較好的前景。

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