|
|
设
备
管
理
网
s
b
g
l
.
j
d
z
j
.
c
o
m
|
 |
配电网馈线的状态估计研究 |
|
|
| 配电网馈线的状态估计研究 |
|
作者：佚名 文章来源：不详 点击数： 更新时间：2008-9-24 8:48:51  |
|
摘要：对配电网馈线的状态估计进行了研究，运用馈线小系统划分形成完整的馈线数据以利于实现其它相关功能。利用馈线的辐射状拓扑结构和负荷点之间存在的弱耦合，采用支路观测点深度搜索定位，使检测数据更加准确，可信度更高。
关键词：馈线；状态估计；配电网；检测
中图分类号：TM711 文献标识码：A
配电网自动化已是当前发展的重点。由于我国配电网的测量点数目少，且测量设备的精确度不高，仅靠测量点的数据难以形成完整、准确的实时数据库。因此在增加测量点、数目点的同时，通过状态估计量充分发挥硬件设施的潜力，可提高整个数据系统的可靠性。配电网中馈线的状态估计采用适合于配电网的计算方法比传统算法的效果要理想得多。
1配电网络馈线的拓扑描述
配电系统的基本单元是馈线，配电网主干网以下的潮流计算不是以全网为单位，而是在一个比全系统小得多的局部(馈线)为单位进行分析计算，可大大提高计算速率。
因此，配电系统的拓扑描述应以馈线为单位(如图1所示)。
考虑到馈线支路的实际情况，运用数据结构中深度搜索方法，对馈线进行子系统划分。在配电系统中馈线部分的子系统计划分是非常重要的，其重要表现在以下两个方面：
a)随着配电系统供电的可靠性要求不断提高，使得其它馈线通过联络开关对某一馈线供电越来越成为提高供电可靠性的一种重要手段；
b)配电网的负荷管理对配电系统的灵活性提出了更高的要求，通过联络开关及馈线中开关的开断，可使馈线形成多个子系统，并可通过错峰改善负荷曲线。
因而可以采用类似主干网的拓扑形成方法，通过深度搜索形成数表来描述馈线的拓扑结构。
2馈电线路潮流计算模型
配电网存在大量的“木梳”状的基本网络，当馈电线路的首端功率、电压已知，各负荷的功率已知时，可以从首端依次推算出线路的潮流和线损分布。计算的顺序如下：
a) 子系统的输入源检查与判断。若子系统没有来自馈线根节点的输入源或来自联络开关的输入源，则该子系统为停止供电的馈线部分，不进行潮流计算；若子系统既有来自根节点的输入源，也有来自联络开关的输入源，则把来自联络开关的输入源当作负荷处理，该子系统从根节点处开始进行前推后推迭代潮流计算；若子系统完全由来自联络开关的输入源供电，则选择其中的一个作为根节点进行潮流计算。
b) 前推计算。从根节点处开始进行搜索，仍用深度优先搜索法。其计算顺序同传统的以链式拓扑计算潮流的一致。
c) 后推计算。也是从根节点开始进行搜索。由于根节点的电压已知，与根节点相连的支路上的功率已知，因而可以求得支路另一侧节点的电压和功率。然后判断是否所有的节点都进行过电压计算，若都进行过电压计算，则这次后推计算结束，否则继续进行搜索，每计算完毕一次节点电压和支路功率，就把该节点的位置标记为1。
3配电网馈线不良数据的检测与辨识
3.1不良数据检测与辨识的可能性
在现阶段，大多数馈线由于没有在负荷点和支路上处设置观测点，因而其状态估计仅仅停留在：已知馈线始端功率和电压的条件下，利用母线负荷预测模型将其分配到各负荷点。这实际上是一种潮流计算，所以也就谈不上对馈电线的不良数据进行检测与辨识。馈电线的不良数据检测与辨识出现在数字信号处理技术(DSP)进入传统的继电保护和远动领域，取代常规继电保护和 RTU 之后，使其对负荷点的功率量测成为可能。现在发展较为完善的技术设备有：
a) 智能电能表。能定时向变电站 RTU 发送实时电能信息。
b) 馈线远方终端(FARTU)。能够精确测量正常负荷状态下的电压、电流、有功功率和无功功率。
3.2传统的残差搜索辨识方法不适合馈线的不良数据辨识
传统的残差搜索辨识需要较高的冗余度，且数据间还要有较强的相关性，这些条件对于馈线的量测设备及设备布置来说显然不太适用。馈线部分的量测点大多数是负荷点，且馈线多为辐射状的拓扑结构(如图2所示)，从馈线潮流分析可知负荷点之间绝大多数是弱相关的。
正是因为馈线辐射网负荷点具有的弱相关性，使得某一负荷点的量测值为不良数据。对该负荷点来说是弱相关的支路量测点，受其影响很小。如负荷2量测值为不良数据，则支路测点①和②通过计算为可疑数据，而支路测点③的值不会被检测为可疑数据，因为支路测点③的值主要由负荷点3，4的值决定，负荷点2的影响很小。对负荷点来说，与其相关与弱相关的支路量测点的判断，可通过支路观测点的拓扑结构进行判断。
3.3馈线中不良数据的检测与辨识
有的文献用预测模型的方法对坏数据进行检测与辨识。但是这种方法在不良数据的检测上过于笼统，对于只要检测到的可疑数据都用预测值替换，实际上有些可疑数据是好数据。因此需要形成一种算法，能尽可能将检测到为可疑数据、而实际上是好数据的观测值，从可疑数据集中中剔除出去。
3.3.1馈线不良数据的检测
3.3.1.1支路量测点的布置规律
在前推-后推的馈线潮流计算中，由于负荷点的计算值不发生变化，即计算值始终等于量测值，所以负荷点的不良数据主要通过支路量测值反映出来。因而支路量测点的布置有一定的规律：
a)底层支路观测点必须包含所有的负荷点(如图3所示)——
底层支路观测点②包含负荷点｛1，2，3｝；
底层支路观测点④包含负荷点｛4，5｝；
底层支路观测点⑤包含负荷点｛6，7｝；
底层支路观测点⑥包含负荷点｛8｝。
b)支路观测点按树形结构逐层连接。
3.3.1.2检测过程
如图4所示支路量测点形成一个树形结构，检测过程如下：
a) 首先进行馈线潮流计算，运用馈线的前推-后推的潮流计算方法，得到每个支路量测点的有功功率和无功功率计算值，从而用量测值与其作比较，使得
式中Li ——量测值；
Ji——计算值；
γK——门槛值。
b) 根据支路量测值的越限情况，即根据支路量测值是否为可疑数据对负荷点的量测值进行检测。充分利用馈线树形的拓扑结构，采用深度搜索检测。
一般过程如下：
从树根①(支路量测点①)开始进行搜索，首先判断支路量测点①是否为可疑数据，若为可疑数据，则继续向下搜索。下一个搜索的支 路量测点②若为好数据，则退一栈返回量测点①，从支路量测点①继续向下搜索支路量测点③；若支路量测点②为可疑数据，则对底层支路量测点②所包含的负荷点｛1，2，3｝的值进行检测：由于负荷点的值不存在计算值，因而可通过对负荷作超短期预报，得到负荷点该时刻的预报值。用负荷预报值与量测值作比较，以其差的相对值是否超过一定的门槛值为判据。若超过，则认为该负荷量测点为不良数据，若没有超过，则认为该负荷量测点为好数据。
这样，通过深度搜索检测，可检测一定量可疑数据，但这可疑数据的数量相对于完全通过负荷预测来判断所产生的可疑数据量是少了很多，极大地提高了数据的可靠性。
3.3.2馈线不良数据辨识
通过深度搜索检测，得到一定数量的负荷点可疑数据。对负荷点的可疑数据用负荷预测值进行替代，然后重新进行一次馈线前推-后推潮流计算。对潮流计算的值当作真值处理，即完成了馈线不良数据的辨识。
3.3.3馈线状态估计的算例
某市城区一条装有比较完善的馈线自动化装置的馈线如图5。
负荷观测点和支路观测点的量测数据如表1、表2。
现假设负荷观测点3的有功功率量测数据发生错误，即有功功率由原先的2.7 MW变为4.7 MW。重新进行馈线的前推-后推的潮流计算，得表3支路数据。
由支路量测点的量测值和计算值的比较可知：支路测点1、2的量测值和计算值和计算值差的绝对值均超过1 MW(门槛值)。根据馈线的树形结构，从支路测点1(树根)进行深度搜索检测，搜索至支路测点2，由于支路测点2是底层支路量测点，因而可用负荷预测值对支路测点2所包含的负荷测点进行逐个检测：用超短期负荷预报值与量测值进行比较，如果两者差的相对值超过门槛值(这个门槛值γK＝0.2)，则认为该负荷测点为可疑数据，用超短期负荷预测值替代负荷点的量测值。然后退栈返回支路测点1，从支路测点1搜索另一个树枝(支路测点3)，支路测点3为好数据，其量测值和计算值的差值不超过门槛值。这样退栈返回支路测点1，检测搜索完毕。检测的可疑值用超短期负荷预报值代替。因而实现了馈线不良数据的辨识。
在本文搜集资料的过程中，由于该馈线是最近才投入使用，许多历史数据不可能得到，所以仅能做到不良数据的检测，至于检测后的不良数据的替代值，需要有运行历史数据的积累，通过超短期负荷预报得以实现。
4结束语
在配电网馈线的状态估计中运用馈线的子系统划分法形成完整的馈线数据，可便于配电网实现如供电恢复、网络优化、检修计划等相关功能。利用馈线的辐射状拓扑结构和负荷点之间存在的弱耦合，采用支路观测点深度搜索检测，可对不良数据进行较为准确的定位，缩小不良数据的检测范围，提高数据的准确性和可靠性。通过对某城区网馈线实例的计算，上述论点得到了验证
|
|
| 资讯录入：admin 责任编辑：admin |
|
|
上一篇资讯： 农村电网改造中配电箱的改进
下一篇资讯： 三相四线制配电系统中单相用电设备保护接零的缺陷及对策 |
|
|
| 【字体：小 大】【发表评论】【加入收藏】【告诉好友】【打印此文】【关闭窗口】 |
|
 网友评论：（只显示最新10条。评论内容只代表网友观点，与本站立场无关！） |
|
|
|
|
|
