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      配電網(wǎng)狀態(tài)估計研究綜述

      2023-01-04 14:19:35
      電工材料 2022年2期
      關(guān)鍵詞:支路饋線配電

      杜 翔

      (三峽大學(xué) 電氣與新能源學(xué)院,湖北宜昌 443000)

      引言

      電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(SE)是一種數(shù)據(jù)處理算法,用于將冗余儀表讀數(shù)和其他可用信息轉(zhuǎn)換為對電力系統(tǒng)狀態(tài)的估計。經(jīng)過四十多年的發(fā)展,輸電網(wǎng)絡(luò)中足夠的測量冗余使系統(tǒng)可觀測性和不良數(shù)據(jù)處理成為可能[1]。輸電網(wǎng)SE是電力調(diào)度控制中心的基本工具,每2分鐘或更短時間與安全評估功能一起執(zhí)行,以確保安全系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。

      徑向和弱環(huán)運行下的配電網(wǎng)絡(luò)含有許多不平衡的三相支路,具有高r/x比和短距離分隔的不平衡負(fù)載。為輸電網(wǎng)SE開發(fā)的算法需要適應(yīng)配電系統(tǒng)狀態(tài)估計(DSSE)。在配電網(wǎng)絡(luò)中,實時測量(主要是電流和電壓幅值)是有限的,除非使用偽測量,否則無法實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)可觀測性。盡管配網(wǎng)測量覆蓋率較低,但DSSE的先驅(qū)性工作早在1990年代就已進行[2]。

      配電網(wǎng)絡(luò)中各元件復(fù)雜交互,例如分布式能源(DER)集成和需求側(cè)管理,已經(jīng)改變了現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載配置[3]。為了改善這種情況,電網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)部署了智能電網(wǎng)計劃并以前所未有的數(shù)量創(chuàng)建了新的數(shù)據(jù)源。數(shù)字繼電器、相量測量單元(PMU)、智能電子設(shè)備(IED)、自動饋線開關(guān)和電壓調(diào)節(jié)器以及DER的智能逆變器的使用為提高系統(tǒng)可觀察性提供了機會。通過高級計量基礎(chǔ)設(shè)施(AMI)定期輪詢和按需讀取客戶負(fù)荷電量數(shù)據(jù)將提高配電網(wǎng)絡(luò)在線模型的準(zhǔn)確性。

      隨著負(fù)荷用戶從被動接受電能轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃訁⑴c電網(wǎng)調(diào)節(jié),以及安裝太陽能電池板、分布式發(fā)電機和購買設(shè)備以更好地管理電力能源,用戶的參與推動了電力系統(tǒng)靈活性的提高。傳統(tǒng)的單向發(fā)電-輸電-配電-負(fù)荷用戶模型發(fā)生了轉(zhuǎn)變,由于分布式能源、微電網(wǎng)、聚合需求響應(yīng)、電動汽車(EV)充電和客戶參與電力市場的集成,電網(wǎng)系統(tǒng)運營商將發(fā)揮更積極的作用,以應(yīng)對電力市場中不斷增加且難以預(yù)測的負(fù)載情況?;贒SSE的實時網(wǎng)絡(luò)模型已成為控制和保護配電網(wǎng)絡(luò)以滿足技術(shù)、環(huán)境和商業(yè)變化的重要工具。

      本研究討論了配電管理系統(tǒng)(DMS)中DSSE的要求,總結(jié)了DSSE開發(fā)中的最新技術(shù)、主要障礙和挑戰(zhàn),并討論DSSE作為智能電網(wǎng)愿景的一部分以及未來的應(yīng)用方向。

      1 DSSE中使用的數(shù)據(jù)和饋線模型

      支持DSSE需要來自DMS的多個數(shù)據(jù)源[4]:來自自動化測繪和設(shè)施管理(AM/FM)系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)(GIS)和停電管理系統(tǒng)(OMS)的設(shè)備連接狀態(tài)。來自配電自動化DA、SCADA系統(tǒng)、IED和PMU的實時電壓、電流和潮流量測。來自客戶信息系統(tǒng)(CIS)和儀表數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)(MDMS)的客戶負(fù)荷需求和DER輸出數(shù)據(jù)

      在AM/FM/GIS環(huán)境中開發(fā)接口功能,創(chuàng)建“地圖”和屬性數(shù)據(jù),以便轉(zhuǎn)換為支持DSSE分析的操作數(shù)據(jù)庫。為了開發(fā)用于執(zhí)行各種操作和業(yè)務(wù)流程的高效無縫在線模型,通用信息模型(CIM)對于促進數(shù)據(jù)交換非常重要。通過CIM數(shù)據(jù)層,多個實用程序可以訪問數(shù)據(jù)應(yīng)用程序。

      網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮幚砥骺蓸?gòu)建用于DSSE所需的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜蛥?shù),DSSE處理最新的實時測量值和估計偽量測值。

      配網(wǎng)有三相三線和三相四線,基于支路(饋線段)兩端的地線均為零電位的假設(shè),可采用克朗歸約法消除中性線,用3×3的阻抗矩陣來表示支路的節(jié)點電壓關(guān)系。另一種方法,稱為中性線回路減少法,假設(shè)三相電流通過中性線回流,并且所有負(fù)載都接地。由于三角形連接的負(fù)載一般是存在于中壓(MV)饋線中,并且由于三相不對稱,中性線電位可能并不總是為零,因此不平衡系統(tǒng)可能需要采用4×4的阻抗矩陣模型,而無需消除中性線[5]。

      配網(wǎng)狀態(tài)估計量測數(shù)據(jù)包含[6]:

      (1)實時測量:在DA系統(tǒng),可采集饋線母線電壓、支路電流、功率和幾個饋線位置的開關(guān)狀態(tài)測量值,數(shù)據(jù)每隔幾秒鐘就可采集一次。隨著智能電網(wǎng)的發(fā)展,配備雙向通信的智能電表和IED的部署正在增加。在客戶端,智能電表每十五分鐘或更長時間可采集一次用戶數(shù)據(jù)。PMU可以每秒1~60次的采集速率提供同步相量信息。由于PMU采集數(shù)據(jù)又快又準(zhǔn),部分DSSE方法側(cè)重于在算法中結(jié)合PMU數(shù)據(jù),以增加估計結(jié)果精度,同時利用相位角信息來簡化計算過程并提高計算效率。在使用不同數(shù)據(jù)源的測量時,還需解決的一個問題是時間偏差問題,即時間參考的差異。為了合并使用時間不同步的測量量,可以引入同步算子,將測量量重新同步到統(tǒng)一時間參考。

      (2)偽量測:偽量測的使用是DSSE的一個特性。饋線節(jié)點上的偽功率注入測量可以假設(shè)為高斯分布,其平均值為變壓器額定值的一半,或者根據(jù)客戶計費數(shù)據(jù)和典型負(fù)載曲線確定。由于新的電價結(jié)構(gòu)產(chǎn)生,客戶電能消耗的行為將會發(fā)生變化,在計量可再生能源輸出和電動汽車充電功率模型時,應(yīng)調(diào)整傳統(tǒng)的負(fù)載建模技術(shù)來處理這些不確定性。如果負(fù)載不遵循任何分布函數(shù),則幾種正態(tài)分布組合而成的高斯混合模型(GMM),可用于表示負(fù)載的概率密度函數(shù)。

      (3)虛擬測量:虛擬測量是閉合開關(guān)設(shè)備中的零電壓降、開路開關(guān)設(shè)備中的零功率流以及可以在開關(guān)站等節(jié)點處找到的節(jié)點零注入功率。

      2 配網(wǎng)狀態(tài)估計算法

      根據(jù)估計時間(單斷面還是多斷面)、狀態(tài)變量的選擇以及對負(fù)載和不良數(shù)據(jù)的處理,現(xiàn)有的DSSE方法可以分為不同的類型。

      2.1 加權(quán)最小二乘靜態(tài)估計

      加權(quán)最小二乘(WLS)估計器[7]是目前最受歡迎的SE估計器,并且已投入大量精力來提高其計算性能。不同WLS方法之間的主要區(qū)別基本上是狀態(tài)變量的選擇、提高估計性能時對過程的簡化以及如何合并異構(gòu)測量。針對狀態(tài)變量的選擇,主要是分成了兩個類別,即基于節(jié)點電壓和支路電流的狀態(tài)估計器,兩者都可以用極坐標(biāo)和直角坐標(biāo)表示。

      基于節(jié)點電壓的DSSE方法:當(dāng)母線電壓選擇極坐標(biāo)形式作為狀態(tài)變量時,在每次迭代過程中,雅可比矩陣和增益矩陣的元素都必須重新計算。

      基于支路電流的DSSE方法:這種方法是迄今為止最流行的DSSE方法。選擇直角坐標(biāo)形式的饋線支路電流作為狀態(tài)變量,在徑向網(wǎng)絡(luò)計算中效率更高。功率和電流幅值等測量值都被轉(zhuǎn)換為以支路電流表示的等效電流測量函數(shù),以確保所有雅可比矩陣元素都是常數(shù)。

      2.2 魯棒DSSE方法

      不良數(shù)據(jù)檢測和識別對于獲得準(zhǔn)確的SE結(jié)果至關(guān)重要。魯棒估計器[8]通過減少分配給可疑不良數(shù)據(jù)的權(quán)重來抑制求解過程中不良數(shù)據(jù)的影響。當(dāng)估計的狀態(tài)在有限數(shù)量的冗余測量中不受測量偏差的影響時,可以認(rèn)為在統(tǒng)計上相應(yīng)的估計器是魯棒的。文獻[8]中提出的魯棒DSSE算法使用基于魯棒估計理論的影響函數(shù),并以之作為權(quán)重函數(shù)。在估計中,當(dāng)某個測量的影響相當(dāng)大時(稱為杠桿測量),在該算法中這類特定測量的權(quán)重會降低。因此,可以減少具有高殘差的測量的影響。

      在文獻[9]中,提出了一種結(jié)合WLS和加權(quán)最小絕對值估計技術(shù)的M估計器,以抑制不良數(shù)據(jù)在求解過程中的影響。M估計器的一個缺點是在大型配電系統(tǒng)中每次計算結(jié)果不一致,因而在進行DSSE應(yīng)用時,需要對估計器進行修改。因為典型的配電網(wǎng)絡(luò)是由眾多的節(jié)點組成,并且大多數(shù)測量是偽測量,具有更高的殘差。

      2.3 動態(tài)DSSE方法

      動態(tài)狀態(tài)估計[10](DySE),也稱為預(yù)測輔助(FASE),是一種基于時間序列中的多個測量斷面的遞歸估計方法。DySE中可以將新接收的測量值與可用的先驗估計(預(yù)測)一起處理,并用于預(yù)測和估計完整的DSSE的狀態(tài)變化。

      在迭代卡爾曼濾波(IKF)方法中,可集成PMU在DSSE中。文獻[11]對IKF性能和協(xié)方差矩陣函數(shù)進行了敏感性分析,并詳細(xì)介紹了基于擴展卡爾曼濾波器(EKF)的SE。將無跡變換(UT)與卡爾曼濾波器理論相結(jié)合的無跡卡爾曼濾波(UKF)方法可以改進估計IKF結(jié)果。UT用于采點獲得一組向量,稱為sigma點,以捕獲狀態(tài)分布的均值和協(xié)方差。一般而言,UKF優(yōu)于EKF,因為UKF避免了線性化過程,不會丟失高階信息,從而改進了估計器的特性。由于UKF不需要計算Jacobian或Hessian矩陣,與EKF相比,計算上也具有優(yōu)勢。

      2.4 分布式DSSE方法

      與輸電網(wǎng)絡(luò)相比,配電網(wǎng)由眾多區(qū)域變電站、饋線和節(jié)點組成。因此,整個網(wǎng)絡(luò)SE需要大量的計算時間。分布式DSSE也被稱為多區(qū)域狀態(tài)估計(MASE),根據(jù)地理、拓?fù)浜蜏y量點將配電網(wǎng)絡(luò)劃分為多個子區(qū)域,并解決子區(qū)域中局部估計的問題。通過使用先前的估計結(jié)果和相鄰區(qū)域提供的邊界估計結(jié)果作為測量數(shù)據(jù),可以對所有的子區(qū)域執(zhí)行SE,分布式DSSE可以按順序或并行執(zhí)行多個估計器[12]。

      3 壞數(shù)據(jù)檢測和辨識

      壞數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溴e誤檢測和識別的能力在很大程度上取決于測量集。由于配網(wǎng)測量冗余度低,負(fù)載模型不確定,不良數(shù)據(jù)檢測困難。在基于WLS方法中,它是在估計過程結(jié)束之后進行的。魯棒估計器是在估計過程中減少具有高殘差的測量權(quán)重,從而使壞數(shù)據(jù)對估計結(jié)果的影響最小。

      由于測量數(shù)據(jù)的交互性,徑向配電網(wǎng)絡(luò)中不良偽量測的檢測更具挑戰(zhàn)性。測量數(shù)據(jù)的交互主要是由于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、測量位置和分配給每個測量的權(quán)重引起。在一組相互作用的測量中,一個測量中的錯誤會顯著影響其他測量的殘差。兩個或多個交互測量,若包含一致性錯誤,產(chǎn)生殘差湮滅,最大的歸一化殘差檢測可能無法識別任何一個錯誤[14]。

      4 量測布置

      如果使用大量具有較大不確定性的偽量測來使配電網(wǎng)絡(luò)可觀察,則估計狀態(tài)可能會偏離實際系統(tǒng)狀態(tài)。為此,需要更多的實時測量來滿足實時操作應(yīng)用的要求。由于添加測量設(shè)備的成本可能很高,如何仔細(xì)選擇新的測量位置很重要。針對該問題,可以在儀表布置時考慮DSSE結(jié)果的不確定性,根據(jù)估計結(jié)果的準(zhǔn)確性來確定網(wǎng)絡(luò)的可觀測性。文獻[15]提出了確定新測量點的最佳數(shù)量和位置的算法,以達(dá)到所需的精度。其他一些量測布置算法旨在通過給定數(shù)量的測量設(shè)備,來最大化提高狀態(tài)估計結(jié)果的準(zhǔn)確性,PMU和智能電表可以安裝在關(guān)鍵位置,以提高系統(tǒng)監(jiān)控和DSSE的準(zhǔn)確性。

      5 DSSE的應(yīng)用

      DSSE支持配電網(wǎng)實時監(jiān)控,并為許多DMS應(yīng)用程序提供初始狀態(tài)/條件和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。因而,DSSE的準(zhǔn)確性對網(wǎng)絡(luò)運行具有很大的影響。在未來,預(yù)計DMS將提供越來越多的應(yīng)用,包括電壓/無功控制、電容器切換、網(wǎng)損最小化、配電變壓器使用優(yōu)化、饋線重新配置和需求側(cè)管理等[15]。

      分布式發(fā)電的集成帶來了新的挑戰(zhàn),例如在配電網(wǎng)會發(fā)生過電壓。從DSSE獲得的準(zhǔn)確在線模型將幫助調(diào)度員在正常條件下進行有效的電壓/無功控制以及在緊急情況下重新配置饋線。智能電網(wǎng)的多級狀態(tài)估計可以提高運行規(guī)劃、需求側(cè)響應(yīng)和DER集成方面的效率[16]。DSSE還可用于驅(qū)動定價信號的計算,以協(xié)助有效的市場操作,進而影響系統(tǒng)控制。使用從DSSE獲得的當(dāng)前系統(tǒng)運行狀態(tài),可以使用增量線性化公式計算配電系統(tǒng)區(qū)域邊際價格。

      配電網(wǎng)絡(luò)設(shè)計人員可使用變壓器負(fù)載管理系統(tǒng)來估計和檢查變壓器的歷史和當(dāng)前負(fù)載。DSSE的估計結(jié)果可用于變壓器負(fù)載建模和管理,借助更準(zhǔn)確的配電變壓器負(fù)載模型,可以在緊急情況下節(jié)約能源并減少變壓器和饋線的負(fù)載。

      6 結(jié)束語

      隨著“雙碳”目標(biāo)的提出,煤電將逐步減少,新能源將大力發(fā)展并接入電網(wǎng)。配電網(wǎng)逐漸由無源網(wǎng)向主動配電網(wǎng)發(fā)展,配電網(wǎng)絡(luò)中的發(fā)電機和負(fù)荷將產(chǎn)生動態(tài)交互。本研究從配電網(wǎng)狀態(tài)估計使用的數(shù)據(jù)和模型、算法、壞數(shù)據(jù)檢測和辨識、量測布置以及應(yīng)用等方面進行了一個較為全面的總結(jié)和分析,以便理清配電網(wǎng)狀態(tài)估計發(fā)展的脈絡(luò),給相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者對當(dāng)前的配電網(wǎng)狀態(tài)估計的現(xiàn)狀和未來的發(fā)展提供借鑒和參考。

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