广域同步测量系统(wide area measurement system,WAMS)作为一种量测手段,不可避免地会存在量测误差和坏数据。如果对WAMS量测数据不进行估计而直接应用,将有可能导致采取错误的控制策略,甚至恶化系统状态,造成严重后果。针对该问题,根...广域同步测量系统(wide area measurement system,WAMS)作为一种量测手段,不可避免地会存在量测误差和坏数据。如果对WAMS量测数据不进行估计而直接应用,将有可能导致采取错误的控制策略,甚至恶化系统状态,造成严重后果。针对该问题,根据WAMS实测数据,提出了一种电力系统动态过程中发电机状态变量估计的新方法。该方法将发电机转子运动方程与外部网络解耦,进而给出对WAMS实测功角轨迹进行估计的模型,提出了相应的坏数据检测和剔除方法以及整体算法流程。仿真结果表明该方法可以实时提供估计后的发电机状态信息,有效减小WAMS量测数据误差及坏数据的影响,为基于WAMS的各种动态应用与实时控制打下了基础。展开更多
由于电力系统的动态特性,由广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)/数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统收集来的量测信息不可避免地存在粗量测误差、系统状态突变等各种异常情况。针...由于电力系统的动态特性,由广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)/数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统收集来的量测信息不可避免地存在粗量测误差、系统状态突变等各种异常情况。针对这一问题,提出一种采用自适应动态状态估计器的并能有效检测、辨识和排除WAMS/SCADA系统中异常情况的信息校正算法。该算法依据动态状态估计器预测系统状态的能力,利用标准化新息以及加权新息与标准化新息的最大比值来检测和辨识多个坏数据、负荷突变、网络拓扑结构错误以及这3种异常同时发生的情况,并利用标准化新息和残差来验证异常处理的效果。数值结果表明所提算法能够快速、准确、有效地检测、辨识和排除动态状态估计过程中的各种异常情况。展开更多
文摘广域同步测量系统(wide area measurement system,WAMS)作为一种量测手段,不可避免地会存在量测误差和坏数据。如果对WAMS量测数据不进行估计而直接应用,将有可能导致采取错误的控制策略,甚至恶化系统状态,造成严重后果。针对该问题,根据WAMS实测数据,提出了一种电力系统动态过程中发电机状态变量估计的新方法。该方法将发电机转子运动方程与外部网络解耦,进而给出对WAMS实测功角轨迹进行估计的模型,提出了相应的坏数据检测和剔除方法以及整体算法流程。仿真结果表明该方法可以实时提供估计后的发电机状态信息,有效减小WAMS量测数据误差及坏数据的影响,为基于WAMS的各种动态应用与实时控制打下了基础。
文摘由于电力系统的动态特性,由广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)/数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统收集来的量测信息不可避免地存在粗量测误差、系统状态突变等各种异常情况。针对这一问题,提出一种采用自适应动态状态估计器的并能有效检测、辨识和排除WAMS/SCADA系统中异常情况的信息校正算法。该算法依据动态状态估计器预测系统状态的能力,利用标准化新息以及加权新息与标准化新息的最大比值来检测和辨识多个坏数据、负荷突变、网络拓扑结构错误以及这3种异常同时发生的情况,并利用标准化新息和残差来验证异常处理的效果。数值结果表明所提算法能够快速、准确、有效地检测、辨识和排除动态状态估计过程中的各种异常情况。
