变电站和电厂安装相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)用于加强电力系统的动态检测和分析能力。但由于PMU相量测量装置对全球定位系统(global position system,GPS)的高度依赖以及对通道的严格要求,PMU装置故障频发。统计分析了...变电站和电厂安装相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)用于加强电力系统的动态检测和分析能力。但由于PMU相量测量装置对全球定位系统(global position system,GPS)的高度依赖以及对通道的严格要求,PMU装置故障频发。统计分析了PMU的常见故障,指出目前PMU故障包括了数据变量名称或系数错误、传输丢帧和离线文件召唤失败等情况,并针对各种情况给出解决意见。展开更多
同步相量测量单元(phasor measurements units,PMU)因能测得高精度的同步相量数据而被广泛应用于电力系统中,而传统的监控及数据采集系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)是电力系统运行和静态安全监视的基础。文中提...同步相量测量单元(phasor measurements units,PMU)因能测得高精度的同步相量数据而被广泛应用于电力系统中,而传统的监控及数据采集系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)是电力系统运行和静态安全监视的基础。文中提出了一种PMU与SCADA数据共存的数学模型用于电力系统状态估计。该模型在保留原有SCADA数据的同时,通过虚拟测量方法对PMU观测范围进行大范围拓展,提高数据冗余度及状态估计的精度。仿真结果表明,该方法具有较高的估计精度,且不受网络拓扑结构和PMU数量限制,适于SCADA和PMU数据共存系统。展开更多
提出一种定量分析同步相量测量装置(PMU:Phasor Measurement Unit)可靠性的评估方法,提出并定义定量评估PMU的可靠性指标——PMU的可靠度,针对PMU的各个硬件功能模块建立了相应的可靠性模型,其中全球定位系统(GPS:Global Position Syst...提出一种定量分析同步相量测量装置(PMU:Phasor Measurement Unit)可靠性的评估方法,提出并定义定量评估PMU的可靠性指标——PMU的可靠度,针对PMU的各个硬件功能模块建立了相应的可靠性模型,其中全球定位系统(GPS:Global Position System)模块采用了备用模式并建立了Markov状态空间图。以一PMU为例进行计算,结果表明,该方法可有效用于PMU可靠性评估与分析。展开更多
为保证同步相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)采集数据的准确应用,须排除其量测值中的异常数据。现有PMU异常数据辨识算法存在算法复杂度高、难以在线更新、多源数据难以校准、依赖多源数据应用难度大等不足。为此,文中从PMU...为保证同步相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)采集数据的准确应用,须排除其量测值中的异常数据。现有PMU异常数据辨识算法存在算法复杂度高、难以在线更新、多源数据难以校准、依赖多源数据应用难度大等不足。为此,文中从PMU事件数据和异常数据模型及PMU异常数据判别信息熵定义出发,提出基于该信息熵的异常数据辨识框架。在此框架基础上,基于利用层次方法的平衡迭代规约和聚类(balanced iterative reducing and clustering using hierarchies,BIRCH)算法提出PMU异常数据辨识算法;然后,对所提出的算法进行原型实现,并针对某变电站的PMU采集数据集进行算法实验验证。实验结果表明,与一类支持向量机(one-class support vector machine,OCSVM)算法与间隙统计算法相比,文中算法的准确度及实时性均具有较强的优势。展开更多
文摘变电站和电厂安装相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)用于加强电力系统的动态检测和分析能力。但由于PMU相量测量装置对全球定位系统(global position system,GPS)的高度依赖以及对通道的严格要求,PMU装置故障频发。统计分析了PMU的常见故障,指出目前PMU故障包括了数据变量名称或系数错误、传输丢帧和离线文件召唤失败等情况,并针对各种情况给出解决意见。
文摘同步相量测量单元(phasor measurements units,PMU)因能测得高精度的同步相量数据而被广泛应用于电力系统中,而传统的监控及数据采集系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)是电力系统运行和静态安全监视的基础。文中提出了一种PMU与SCADA数据共存的数学模型用于电力系统状态估计。该模型在保留原有SCADA数据的同时,通过虚拟测量方法对PMU观测范围进行大范围拓展,提高数据冗余度及状态估计的精度。仿真结果表明,该方法具有较高的估计精度,且不受网络拓扑结构和PMU数量限制,适于SCADA和PMU数据共存系统。
文摘提出一种定量分析同步相量测量装置(PMU:Phasor Measurement Unit)可靠性的评估方法,提出并定义定量评估PMU的可靠性指标——PMU的可靠度,针对PMU的各个硬件功能模块建立了相应的可靠性模型,其中全球定位系统(GPS:Global Position System)模块采用了备用模式并建立了Markov状态空间图。以一PMU为例进行计算,结果表明,该方法可有效用于PMU可靠性评估与分析。
文摘为保证同步相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)采集数据的准确应用,须排除其量测值中的异常数据。现有PMU异常数据辨识算法存在算法复杂度高、难以在线更新、多源数据难以校准、依赖多源数据应用难度大等不足。为此,文中从PMU事件数据和异常数据模型及PMU异常数据判别信息熵定义出发,提出基于该信息熵的异常数据辨识框架。在此框架基础上,基于利用层次方法的平衡迭代规约和聚类(balanced iterative reducing and clustering using hierarchies,BIRCH)算法提出PMU异常数据辨识算法;然后,对所提出的算法进行原型实现,并针对某变电站的PMU采集数据集进行算法实验验证。实验结果表明,与一类支持向量机(one-class support vector machine,OCSVM)算法与间隙统计算法相比,文中算法的准确度及实时性均具有较强的优势。
文摘利用同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)测得任意(非PV)节点及其相邻母线的电压、线路潮流等实时数据,建立一种新的网络等值模型。同时,基于该模型提出了综合考虑负荷节点有功功率和无功功率的在线电压稳定指标;提出在线电压稳定有功功率指标和在线电压稳定无功功率指标分别用作表征负荷节点的有功功率裕度和无功功率裕度,作为对节点(系统)在线电压稳定指标的补充。如果负荷节点在线电压稳定指标值接近临界值1,则表明系统临近电压崩溃。EPRI-36节点仿真分析表明该方法可有效判断系统电压稳定性,适用于在线电压稳定监测和预估。与其他指标的对比结果体现了本文模型和指标的合理性与优越性。最后通过对山东电网500 k V主网负荷节点电压稳定裕度评估简要说明本文所提方法的可行性。
