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❤️ 内容介绍
随着电力系统的规模和复杂性的不断增长,对于电力系统的监测和控制变得越来越重要。为了实现对电力系统的实时监测和控制,相量测量单元(Phasor Measurement Unit,简称PMU)被广泛应用于电力系统中。本文将介绍基于PMU相量测量单元进行电力系统电压幅度和角度状态估计的方法和应用。
在电力系统中,电压幅度和角度是描述电力系统状态的重要参数。传统的电力系统监测方法主要依赖于传感器测量,但是传感器的布置和数量限制了监测的精度和范围。而PMU作为一种新的监测技术,可以提供高精度、高速度的电力系统状态数据。
PMU通过测量电力系统中各个节点的电压和电流,可以得到电压和电流的幅度和相角信息。通过对这些数据进行处理和分析,可以实现对电力系统电压幅度和角度状态的估计。具体而言,可以利用PMU测量的电压和电流相量数据,通过相量计算的方法得到电压幅度和角度的估计值。
基于PMU的电力系统状态估计可以应用于多个方面。首先,可以实现对电力系统的实时监测和控制。通过对电力系统电压幅度和角度状态的估计,可以及时发现和处理电力系统中的异常情况,提高电力系统的稳定性和可靠性。其次,可以用于电力系统的故障诊断和故障定位。通过对电力系统电压幅度和角度状态的估计,可以判断电力系统中的故障类型和位置,为故障处理提供指导。此外,基于PMU的电力系统状态估计还可以应用于电力系统的优化和规划,通过对电力系统电压幅度和角度状态的估计,可以优化电力系统的运行策略,提高电力系统的效率和经济性。
然而,基于PMU的电力系统状态估计也面临一些挑战。首先,PMU的布置和配置需要考虑电力系统的拓扑结构和特点,以确保监测的全面性和准确性。其次,PMU数据的处理和分析需要高效的算法和计算能力,以实现实时的状态估计。此外,PMU的数据质量和可靠性也是一个重要的问题,需要采取相应的措施来保证数据的准确性和可信度。
总之,基于PMU相量测量单元进行电力系统电压幅度和角度状态估计是电力系统监测和控制的重要技术。通过对PMU测量的电压和电流数据进行处理和分析,可以实现对电力系统电压幅度和角度状态的估计,为电力系统的实时监测、故障诊断和优化提供支持。然而,基于PMU的电力系统状态估计还面临一些挑战,需要进一步研究和改进。相信随着技术的不断发展和完善,基于PMU的电力系统状态估计将在电力系统监测和控制中发挥越来越重要的作用。
🔥核心代码
% Power System State Estimation with Synchronized Phasor Measurements..
% Praviraj PG, Oct-2009, IIT Roorkee
function E3 = pmu(num,E2,W1)
zdatap = zdataps(num); % Get Phasor Measurement data..
type = zdatap(:,2); % Type of measurement, Vi - 1, Pi - 2, Qi - 3, Pij - 4, Qij - 5, Iij - 6..
magn = zdatap(:,3); % Measuement values..
ang = zdatap(:,4); % Angles..
fbus = zdatap(:,5); % From bus..
tbus = zdatap(:,6); % To bus..
Rim = zdatap(:,7); % Measurement Error..
Ria = zdatap(:,8);
Y = ybusppg(num);
bpq = bbusppg(num);
G = real(Y);
B = imag(Y);
nbus = length(Y);
vi = find(type == 1); % Index of measurements..
ii = find(type == 2);
nvi = length(vi); % Number of Voltage measurements..
nii = length(ii); % Number of Real Power Injection measurements..
V = E2(:,1); Del = E2(:,2); del = (pi/180)*Del; % Output from WLS..
Esr = V.*cos(del);
Esi = V.*sin(del);
Vpr = magn(1:nvi).*cos(ang(1:nvi));
Vpi = magn(1:nvi).*sin(ang(1:nvi));
Ipr = magn(nvi+1:end).*cos(ang(nvi+1:end));
Ipi = magn(nvi+1:end).*sin(ang(nvi+1:end));
M = [Esr; Esi; Vpr; Vpi; Ipr; Ipi]; % Measurement Vector..
% Forming new Jacobian Matrix
J11 = eye(nbus,nbus);
J12 = zeros(nbus,nbus);
J21 = J12;
J22 = J11;
J31 = zeros(nvi,nbus);
for i = 1:nvi
m = fbus(vi(i));
for k = 1:nbus
if k == m
J31(i,k) = 1;
end
end
end
J32 = zeros(nvi,nbus);
J41 = J32;
J42 = J31;
J51 = zeros(nii,nbus);
for i = 1:nii
m = fbus(ii(i));
n = tbus(ii(i));
for k = 1:nbus
if k == m
J51(i,k) = -G(m,n);
else if k == n
J51(i,k) = G(m,n);
end
end
end
end
J52 = zeros(nii,nbus);
for i = 1:nii
m = fbus(ii(i));
n = tbus(ii(i));
for k = 1:nbus
if k == m
J52(i,k) = B(m,n)-bpq(m);
else if k == n
J52(i,k) = -B(m,n);
end
end
end
end
J61 = -J52;
J62 = J51;
% New Measurement Jacobian, Hc..
Hc = [J11 J12; J21 J22; J31 J32; J41 J42; J51 J52; J61 J62];
% Rotation Matrix..
R11 = diag(cos(ang(1:nvi)));
R12 = diag(-magn(1:nvi).*sin(ang(1:nvi)));
R21 = diag(sin(ang(1:nvi)));
R22 = diag(magn(1:nvi).*cos(ang(1:nvi)));
R31 = diag(cos(ang(nvi+1:end)));
R32 = diag(-magn(nvi+1:end).*sin(ang(nvi+1:end)));
R41 = diag(sin(ang(nvi+1:end)));
R42 = diag(magn(nvi+1:end).*cos(ang(nvi+1:end)));
Rv = [R11 R12; R21 R22]; % For Voltage phasors..
Ri = [R31 R32; R41 R42]; % For Current phasors..
Wv = [Rim(1:nvi); Ria(1:nvi)];
Wi = [Rim(nvi+1:end); Ria(nvi+1:end)];
W2 = [Rv.^2*Wv; Ri.^2*Wi];
W = diag([W1; W2]);
R = diag(1./W);
R = diag(R); % New Covariance Matrix..
% State Vector..
E = inv(Hc'*R*Hc)*(Hc'*R)*M; % In Rectangular cordinates..
[del Vm] = cart2pol(E(1:nbus),E(nbus+1:end)); % In Polar Cordinates..
Del = 180/pi*del;
V = Vm;
E3 = [V Del]; % Bus Voltages and angles..
disp('------------- State Estimation with PMUs ----------------------------------------------');
disp('--------------------------');
disp('| Bus | V | Angle | ');
disp('| No | pu | Degree | ');
disp('--------------------------');
for m = 1:n
fprintf('%4g', m); fprintf(' %8.4f', V(m)); fprintf(' %8.4f', Del(m)); fprintf('n');
end
disp('---------------------------------------------------------------------------------------');
❤️ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 郑相华米增强赵洪山梁海平.基于PMU的状态估计的研究[J].电力系统保护与控制, 2004, 032(017):16-19.
[2] 倪德富,张奇,刘耀年,等.基于系统不完全可观的PMU优化配置新算法[J].电测与仪表, 2012, 49(7):5.DOI:10.3969/j.issn.1001-1390.2012.07.001.
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2 机器学习和深度学习方面
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2.图像处理方面
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4 无人机应用方面
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5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 火灾扩散
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、状态估计