劉國營　李小沛　李明

摘要：隨著世界經(jīng)濟的發(fā)展，常規(guī)化石能源供應不足的矛盾日益突出，環(huán)境污染問題越來越嚴重，開發(fā)和利用新能源有助于緩解能源供應問題所帶來的壓力。近年來，新能源發(fā)電及并網(wǎng)技術(shù)、分布式發(fā)電等逐漸成為業(yè)界研究的熱點。新能源主要包括風能、生物質(zhì)能、太陽能、地熱能等，是可循環(huán)利用的清潔能源。根據(jù)當前及未來電力系統(tǒng)發(fā)展面臨的主要問題和關(guān)鍵因素分析，提出了新一代電力系統(tǒng)的主要技術(shù)特征。

關(guān)鍵詞：新能源;電力系統(tǒng)狀態(tài)估計

1 含新能源電力系統(tǒng)狀態(tài)估計

含新能源電力系統(tǒng)狀態(tài)估計包括系統(tǒng)網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)處理、系統(tǒng)觀測性分析、新能源模型、狀態(tài)估計模型、狀態(tài)估計算法和不良數(shù)據(jù)處理 6 個部分，本節(jié)主要從狀態(tài)估計模型、狀態(tài)估計算法和不良數(shù)據(jù)處理 3 個方面進行概述與總結(jié)。

1.1 傳統(tǒng)狀態(tài)估計模型

一個給定網(wǎng)絡接線、支路參數(shù)和量測配置的 n節(jié)點系統(tǒng)，狀態(tài)估計模型的數(shù)學模型為：

z=h （ x ） +e 其中， z 為量測向量; x 為狀態(tài)變量向量; h （）為關(guān)于狀態(tài)變量的基爾霍夫定律非線性函數(shù)向量; e 為服從均值為零的高斯量測噪聲量測誤差向量。 下文將從狀態(tài)變量和量測量分別進行詳細說明。

1.2 含新能源電力系統(tǒng)狀態(tài)估計模型和算法綜述

根據(jù)狀態(tài)估計對象、狀態(tài)估計中新能源模型和狀態(tài)估計算法對含新能源的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計進行了分類。根據(jù)新能源在狀態(tài)估計中所采用的模型將含新能源的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計分為 4 類：基于PQ 注入型等式或不等式約束的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計、基于 PQ 注入型和因子函數(shù)的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計、基于 RX 等效的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計以及基于 PV 型節(jié)點的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計。

1.3 不良數(shù)據(jù)處理

由于種種原因（如信道干擾導致數(shù)據(jù)失真、互感器或量測設(shè)備損壞等），電力系統(tǒng)的某些遙測結(jié)果可能遠離其真值，遙信結(jié)果也可能有錯誤，這些量測量稱為壞數(shù)據(jù)或不良數(shù)據(jù)。 在實際的電力系統(tǒng)中，一般大于 ± （ 6～7 ） σ （ σ 為標準偏差）以上的量測量被認為是不良數(shù)據(jù)。電力系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)的存在會降低電力系統(tǒng)狀態(tài)估計的收斂性能，甚至造成電力系統(tǒng)狀態(tài)估計的失敗。不良數(shù)據(jù)的處理一般包含不良數(shù)據(jù)檢測和辨識這兩部分。不良數(shù)據(jù)檢測與辨識是電力系統(tǒng)狀態(tài)估計的重要功能之一，其功能是在獲得狀態(tài)估計值基礎(chǔ)上依靠系統(tǒng)提供的多余信息，發(fā)現(xiàn)和排除測量采樣數(shù)據(jù)中偶然出現(xiàn)的少數(shù)不良數(shù)據(jù)，以提高狀態(tài)估計的可靠性。

1.4 新能源并網(wǎng)后不良數(shù)據(jù)的檢測和辨識

現(xiàn)代電力系統(tǒng)呈現(xiàn)出規(guī)模巨大、區(qū)域互聯(lián)等特點，以中國為例，中國的電網(wǎng)規(guī)模比世界上任何一個國家的都要大，都要復雜，而且最近幾年中國的各大區(qū)域電網(wǎng)又以同步或者異步的方式互聯(lián)，進一步加大了系統(tǒng)動態(tài)監(jiān)測的難度，此外，中國的新能源資源豐富，分布廣泛，但是地域和氣候的差異為系統(tǒng)帶來很多不確定的因素，并網(wǎng)容量與電力系統(tǒng)消納能力的關(guān)系也需要妥善處置。 此外新能源具有隨機性、波動性和間歇性等特點，將給電網(wǎng)的運行方式帶來極大的不確定性，與此同時，新能源并網(wǎng)改變了傳統(tǒng)電網(wǎng)的發(fā)、輸、配單向供電模式;電能的產(chǎn)、供需不確定性和時空多尺度愈發(fā)明顯，加之系統(tǒng)元件的進一步擴大，原本復雜的電網(wǎng)規(guī)模不斷增加，系統(tǒng)中不良數(shù)據(jù)的出現(xiàn)概率大幅提高，主要表現(xiàn)在以下幾個方面。

2. 結(jié)論和展望

2.1 與狀態(tài)估計相關(guān)的新能源并網(wǎng)建模問題

a.在網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)處理方面，研究能實時反映新能源并網(wǎng)、脫網(wǎng)交替運行和各元器件動態(tài)變化的動態(tài)拓撲處理方法;研究基于圖論的電網(wǎng)劃分方法、分布式拓撲結(jié)構(gòu)處理方法，以應對未來日益龐大的電力系統(tǒng);研究基于智能優(yōu)化算法的拓撲結(jié)構(gòu)處理方法，優(yōu)化系統(tǒng)運行拓撲，保證系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性。

b.在系統(tǒng)可觀測性方面，隨著新能源的大規(guī)模并網(wǎng)，系統(tǒng)的量測配置發(fā)生變化，因此，研究新能源并網(wǎng)后使具有系統(tǒng)可觀測性的最小量測配置方法，從而保證狀態(tài)估計的順利進行很有意義;另外，隨著PMU 在電力系統(tǒng)中的大量應用，如何充分利用 PMU量測精度高、能動態(tài)反映系統(tǒng)實時狀態(tài)信息的優(yōu)勢，優(yōu)化 PMU 配置以保證系統(tǒng)的可觀測和經(jīng)濟性也是值得研究的方向;再者，利用信息融合技術(shù)、模糊理論等將傳統(tǒng)的 SCADA 系統(tǒng)量測和 PMU 量測有效結(jié)合的系統(tǒng)可觀測性方法值得關(guān)注。

c.在選擇新能源并網(wǎng)方式和模型時要綜合考慮分布式電源的接口方式、新能源類型、新能源并網(wǎng)對電網(wǎng)的影響，從而選擇出最佳的并網(wǎng)方式。

2.2 含新能源電力系統(tǒng)狀態(tài)估計算法

a.狀態(tài)估計在數(shù)學上可以看作是一個含等式或者不等式約束的優(yōu)化問題，隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷增大，傳統(tǒng)的經(jīng)典優(yōu)化算法已不能滿足日益復雜的優(yōu)化問題，因此智能優(yōu)化算法及其改進方法運用于含新能源電力系統(tǒng)狀態(tài)估計問題值得探索，例如局部優(yōu)化算法中的禁忌搜索、模擬退火算法或者融合局部優(yōu)化和全局優(yōu)化的混合算法運用于狀態(tài)估計優(yōu)化。

b.在含新能源電力系統(tǒng)狀態(tài)估計的優(yōu)化模型上，除了考慮需要估計的狀態(tài)變量外還可以考慮系統(tǒng)運行約束、結(jié)構(gòu)約束（網(wǎng)絡拓撲、零注入節(jié)點）、并網(wǎng)的新能源發(fā)電機的運行與維護經(jīng)濟代價等因素，并采用多目標優(yōu)化算法對問題進行求解，例如采用多目標進化算法、 Pareto 最優(yōu)求解、多目標 PSO 等。

2.3 含新能源不良數(shù)據(jù)檢測與辨識。

a.新能源大規(guī)模并網(wǎng)使系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)增多的概率進一步提高，并且不良數(shù)據(jù)還具有一些相關(guān)性，而傳統(tǒng)的不良數(shù)據(jù)檢測與辨識方法在處理多不良數(shù)據(jù)、具有相關(guān)性的不良數(shù)據(jù)時顯得不足，加之系統(tǒng)規(guī)模的不斷增大，計算量劇增，因此，研究新型分布式抗差狀態(tài)估計算法、多不良數(shù)據(jù)分布式檢測與辨識方法、考慮不良數(shù)據(jù)相關(guān)性的分布式不良數(shù)據(jù)檢測與辨識方法以提高抵御不良數(shù)據(jù)的能力，保障系統(tǒng)的安全穩(wěn)定。

b.現(xiàn)有的不良數(shù)據(jù)檢測與辨識方法主要是考慮系統(tǒng)靜態(tài)情況，無法滿足系統(tǒng)實時在線剔除不良數(shù)據(jù)的要求，因此，可以考慮利用動態(tài)狀態(tài)估計方法中的新息信息預先對電力系統(tǒng)的不良數(shù)據(jù)進行檢測與辨識，如有需要可進一步結(jié)合濾波后的后驗信息檢測與辨識系統(tǒng)的不良數(shù)據(jù);另一方面電力系統(tǒng)動態(tài)不良數(shù)據(jù)的檢測與辨識方法雖然取得了一些成果，但是在處理具有較小幅度誤差的不良數(shù)據(jù)時顯得比較困難，因此，可以考慮利用靈敏度分析方法、 b-test等方法分析系統(tǒng)的信息和后驗信息，以達到檢測與辨識具有較小幅度誤差的不良數(shù)據(jù)的目的;此外現(xiàn)有方法都沒有考慮新能源大規(guī)模并網(wǎng);因此研究計及大規(guī)模新能源并網(wǎng)并融合卡爾曼濾波、粒子濾波等現(xiàn)代數(shù)字信號處理方法以濾除量測中的噪聲信息的魯棒動態(tài)狀態(tài)估計和不良數(shù)據(jù)處理具有較好的前景。

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