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基于粒子群優(yōu)化方法的電力系統狀態(tài)向量估計模型
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國網(wǎng)甘肅省電力公司

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State vector estimation model of power system based on particle swarm optimization
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    摘要:

    傳統的基于最小二乘法的狀態(tài)向量估計方法,存在估計值與實(shí)際電力系統中的參數值相差較大的問(wèn)題,基于此提出了一種適用于電力系統實(shí)時(shí)監測的有效狀態(tài)估計模型。該模型采用了一種基于直角坐標系的加權最小二乘法,由一組與測量量和狀態(tài)變量相關(guān)的非線(xiàn)性方程組描述,使用預測-校正迭代技術(shù)求解狀態(tài)估計器模型。利用粒子群算法優(yōu)化同步相量測量單元(Phasor Measurements Unit,PMU)儀表的分配,增強了算法的有效性。該模型被應用于IEEE14總線(xiàn)和IEEE-30總線(xiàn)測試系統。結果表明,提出模型在收斂迭代次數、執行時(shí)間和準確性方面對狀態(tài)最優(yōu)估計做出了重要貢獻。

    Abstract:

    The traditional state estimation method based on the least square method has the problem that there is a difference between the estimated value and the actual power system parameter value. Based on this, an effective state estimation model suitable for real-time monitoring of power systems is proposed. The model uses least squares based on a rectangular coordinate system. It is described by a set of nonlinear equations related to measured quantities and state variables. The state estimator model is replaced by a prediction correction technique. The particle swarm optimization algorithm is used to optimize the allocation of synchronous phasor measurement units (phasor measurement units, PMU), thereby improving the effectiveness of the algorithm. This model is called IEEE14 bus and IEEE-30 bus test system. The results show that the proposed model has made important contributions to optimal state estimation in terms of the number of convergence iterations, execution time and accuracy.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

李樹(shù)林,王琨,郝艷軍.基于粒子群優(yōu)化方法的電力系統狀態(tài)向量估計模型計算機測量與控制[J].,2021,29(5):184-188.

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  • 收稿日期:2020-10-05
  • 最后修改日期:2020-10-27
  • 錄用日期:2020-10-27
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2021-05-21
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