唐成虹，李淑鋒，陳永華，張健，馬剛

(1.南瑞集團(tuán)有限公司，江蘇 南京 211106；2. 國網(wǎng)內(nèi)蒙古東部電力有限公司，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010010；3. 南京師范大學(xué) 電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院，江蘇 南京 210046)

自從1970年首次提出電力系統(tǒng)監(jiān)視和控制的想法以來，電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)(state estimation，SE)在過去半個(gè)世紀(jì)一直是學(xué)者研究的主題[1-2]。電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)是一種數(shù)據(jù)處理算法，用于將多余的儀表讀數(shù)和其他可用信息轉(zhuǎn)換為電力系統(tǒng)狀態(tài)的估計(jì)值[3-4]，它是構(gòu)建現(xiàn)代電力系統(tǒng)控制的基礎(chǔ)，并通過提供特定時(shí)間電網(wǎng)中電壓幅值和角度的測(cè)量值來支持能源管理系統(tǒng)(energy management system，EMS)[5-8]。

傳統(tǒng)上，配電系統(tǒng)被設(shè)計(jì)和用作無源電力輸送系統(tǒng)，但電力網(wǎng)絡(luò)規(guī)模龐大，基礎(chǔ)設(shè)施和運(yùn)營成本限制了測(cè)量和監(jiān)控點(diǎn)的數(shù)量。隨著多種類型的分布式發(fā)電(distributed generation，DG)接入配電網(wǎng)，對(duì)配電網(wǎng)彈性的需求正在將配電網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)配電網(wǎng)(active distribution network，ADN)[9-10]，并且許多智能電網(wǎng)技術(shù)都依賴于掌握當(dāng)前的配電網(wǎng)狀態(tài)。為了適應(yīng)這些變化，必須重新考慮配電系統(tǒng)的拓?fù)浜土繙y(cè)，并且需要基于配電系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的實(shí)時(shí)模型對(duì)配電系統(tǒng)進(jìn)行安全控制和保護(hù)[11-13]。

與傳統(tǒng)配電系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)相比，ADN狀態(tài)估計(jì)主要集中在DG建模，已有學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)研究[14-17]。文獻(xiàn)[18]提出一種基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偽量測(cè)建模的配電網(wǎng)三相狀態(tài)估計(jì)方法，并通過加權(quán)最小二乘法進(jìn)行算例驗(yàn)證；文獻(xiàn)[19]考慮DG三相輸出的不對(duì)稱特性，提出新的用于不平衡ADN狀態(tài)估計(jì)的多區(qū)域框架；文獻(xiàn)[20]提出在隨機(jī)潮流研究和配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)中使用高斯混合模型，作為輸入變量的方法。然而這些研究只對(duì)DG的功率注入等值建模，未能建立詳細(xì)的DG并網(wǎng)模型，無法準(zhǔn)確檢測(cè)具有隨機(jī)波動(dòng)性的DG，對(duì)配電系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)精度造成不利影響[21]。文獻(xiàn)[22]針對(duì)含風(fēng)電的電力系統(tǒng)，考慮異步發(fā)電機(jī)本身的輸出特性，使用RX等效模型對(duì)配電系統(tǒng)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)；文獻(xiàn)[23]提出基于自動(dòng)微分技術(shù)的風(fēng)電系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)方法，仿真結(jié)果證明可以應(yīng)用于含風(fēng)電的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)；文獻(xiàn)[24]提出含光伏發(fā)電的主動(dòng)配電系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)，并結(jié)合不良數(shù)據(jù)處理方法驗(yàn)證所提模型的有效性。但這些研究只考慮了含單一分布式發(fā)電系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)。文獻(xiàn)[25]采用統(tǒng)一的建模方法，建立4類主要DG的穩(wěn)態(tài)模型，通過與已有模型的對(duì)比，證明所提模型的有效性；文獻(xiàn)[26]提出改進(jìn)的基于加權(quán)最小二乘的ADN三相狀態(tài)估計(jì)算法，該算法考慮并引入多種DG。但這些研究缺乏對(duì)DG運(yùn)行狀態(tài)和詳細(xì)并網(wǎng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控。

針對(duì)上述研究的不足，本文考慮了同時(shí)含分布式風(fēng)力和光伏發(fā)電的配電系統(tǒng)，擯棄將DG等值為傳統(tǒng)PQ節(jié)點(diǎn)的方法，在風(fēng)力發(fā)電機(jī)(以下簡稱“風(fēng)機(jī)”)簡化RX模型和光伏組件模型，以及其并網(wǎng)拓?fù)涞幕A(chǔ)上，建立計(jì)及風(fēng)力發(fā)電機(jī)組和光伏發(fā)電的狀態(tài)估計(jì)模型；進(jìn)一步將滑差、光照強(qiáng)度、溫度等與DG輸出量有關(guān)的因素，以及并網(wǎng)拓?fù)渲械碾姎饬孔鳛樾碌臓顟B(tài)量，引入到含分布式風(fēng)力和光伏發(fā)電的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)中，旨在提升ADN狀態(tài)估計(jì)的精確度；最后，結(jié)合加權(quán)最小二乘和絕對(duì)值法(weighted least squares and absolute value，WLSAV)對(duì)ADN進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，并在所建立的含風(fēng)、光發(fā)電的配電系統(tǒng)中進(jìn)行仿真分析，驗(yàn)證所提方法的有效性。

1 分布式電源建模

風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電作為典型的DG，在配電系統(tǒng)中被廣泛使用，本節(jié)介紹風(fēng)機(jī)和光伏發(fā)電的模型，并進(jìn)行具體討論和分析。由于風(fēng)力和光伏的隨機(jī)性，分布式風(fēng)電和光伏陣列不能被視為PQ模型。本節(jié)建立風(fēng)機(jī)RX模型以及光伏組件的等效模型，其中更多地考慮異步發(fā)電機(jī)的特殊性和光伏組件的輸出特性。

1.1 分布式風(fēng)力發(fā)電模型

風(fēng)力發(fā)電是通過風(fēng)機(jī)葉片的轉(zhuǎn)動(dòng)將機(jī)械能轉(zhuǎn)變?yōu)閯?dòng)能，風(fēng)機(jī)吸收的機(jī)械功率

Pm=0.5v3ρACp.

(1)

式中：v為風(fēng)速；ρ為空氣密度；A為葉片受風(fēng)面積；Cp為風(fēng)能利用系數(shù)，反映該風(fēng)機(jī)對(duì)風(fēng)能的利用效率。

若將分布式風(fēng)電視為傳統(tǒng)PQ節(jié)點(diǎn)模型，結(jié)合式(1)和風(fēng)速-功率曲線即可得到有功功率，通過風(fēng)電場(chǎng)的功率因數(shù)則可計(jì)算出無功功率。這種方法盡管簡單，但計(jì)算值與實(shí)際值往往差距較大。

由于大型風(fēng)電場(chǎng)目前大多采用異步發(fā)電機(jī)，本文以異步發(fā)電機(jī)模型進(jìn)行風(fēng)力發(fā)電建模[27]。容量較大的異步風(fēng)力發(fā)電機(jī)(通常大于40 kW)，可以進(jìn)一步簡化為圖1所示的風(fēng)力異步發(fā)電機(jī)簡化電路。圖1中：X1、X2和X3分別為轉(zhuǎn)子電抗、勵(lì)磁電抗和定子電抗；Uw為分布式風(fēng)電輸出電壓；Iw為分布式風(fēng)電輸出電流；R為轉(zhuǎn)子電阻；s為滑差。

圖1 分布式風(fēng)力異步發(fā)電機(jī)簡化電路Fig.1 Simplified circuit of distributed wind asynchronous generator

(2)

式中：ns為同步轉(zhuǎn)速；kr為齒輪比；nr為葉片轉(zhuǎn)速。

令X123=X1+X2+X3，可得

(3)

同時(shí)，式(3)也表明分布式風(fēng)電的輸出與滑差之間的函數(shù)關(guān)系，可簡寫為

Uw=fw(s,Iw) .

(4)

1.2 分布式光伏發(fā)電模型

考慮光伏陣列建模的精確度，本文對(duì)光伏組件采用五參數(shù)模型建模。分布式光伏組件模型如圖2所示[28]。圖2中：Upv為分布式光伏輸出電壓，Ipv為分布式光伏輸出電流，Iph和ID分別為光生電流和暗電流，Rs和Rsh分別為串聯(lián)電阻和并聯(lián)電阻。

圖2 光伏組件等效電路Fig.2 Photovoltaic module equivalent circuit

由圖2可得Upv和Ipv的關(guān)系為

(5)

式中：I0和nI分別為二極管的反向飽和電流和理想因子；k為玻爾茲曼常數(shù)(1.38×10-23J/K)；q為單位電荷量(1.6×10-19C)；T為光伏組件溫度；Ns為光伏組件中光伏單元串聯(lián)數(shù)。

結(jié)合式(5)可知，光伏組件的輸出與光照和溫度有關(guān)，而光照G、溫度T和輸出電壓Upv、電流Ipv之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，可表示為

Upv=fpv(G,T,Ipv).

(6)

2 基于加權(quán)最小二乘和絕對(duì)值法的狀態(tài)估計(jì)模型

配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)的過程是基于量測(cè)對(duì)未知參數(shù)進(jìn)行計(jì)算[29]，量測(cè)方程為

z=h(x)+e.

(7)

式中：z為量測(cè)值；x為狀態(tài)量；h(x)為量測(cè)函數(shù)；e為量測(cè)誤差值，一般假設(shè)為獨(dú)立元素，并且滿足均值為零的高斯分布。量測(cè)值可來自于SCADA系統(tǒng)、同步相量量測(cè)單元和預(yù)測(cè)的偽量測(cè)等信息。

傳統(tǒng)的加權(quán)最小二乘法(weighted least squares，WLS)不具備抗差性，因此粗差經(jīng)過WLS計(jì)算后可能會(huì)出現(xiàn)殘差污染，降低狀態(tài)估計(jì)的精度。加權(quán)最小絕對(duì)值(weighted least absolute value，WLAV)法具有一定的抗差能力，但收斂速度較差。本文結(jié)合2種方法的優(yōu)點(diǎn)，使ADN狀態(tài)估計(jì)算法的實(shí)現(xiàn)依賴于加權(quán)最小二乘和絕對(duì)值法(WLSAV)[30]。WLSAV可以通過如式(8)所示的最小化加權(quán)性能指標(biāo)J來計(jì)算結(jié)果。

(8)

s.t.g(x)=0.

(9)

式中：i=1,2,…,r；wi和yi分別為第i個(gè)量測(cè)量在WLS和WLAV中的權(quán)重；g為零功率注入等式約束。

由于式(8)在0處不可導(dǎo)，需對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行變換，引入變量ε，使得

|ei|≤εi.

(10)

引入非負(fù)變量l和h，使得

(11)

引入變量ui=li/2，vi=hi/2，則

(12)

目標(biāo)函數(shù)式(8)及約束條件式(9)可以轉(zhuǎn)變?yōu)椋?/p>

(13)

(14)

ADN狀態(tài)估計(jì)執(zhí)行頻率參考目前實(shí)際執(zhí)行頻率可設(shè)置為10 s/次。需要說明的是，本文側(cè)重對(duì)DG并網(wǎng)系統(tǒng)建模在狀態(tài)估計(jì)中的可行性，所提模型同樣適用于其他狀態(tài)估計(jì)算法。

3 含分布式電源并網(wǎng)系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)含DG接入的ADN的全面監(jiān)控，本節(jié)建立DG狀態(tài)估計(jì)模型?；诘?章提出的DG模型，選取可表征DG運(yùn)行狀態(tài)的狀態(tài)變量，并詳細(xì)考慮DG并網(wǎng)系統(tǒng)中非電氣量的量測(cè)及其與電氣量之間的關(guān)系。

3.1 分布式風(fēng)力發(fā)電的狀態(tài)估計(jì)

風(fēng)力發(fā)電單元通過AC/DC變換和DC/AC變換后，經(jīng)變壓器連接至電網(wǎng)，其并網(wǎng)拓?fù)淠Ｐ腿鐖D3所示。圖3中：分布式風(fēng)力機(jī)組的輸出電壓和輸出電流分別為Uw和Iw，經(jīng)過調(diào)制系數(shù)為mw,dc的AC/DC變換器變化后的電壓和電流分別為Uw,dc和Iw,dc，經(jīng)過調(diào)制系數(shù)為mw,ac、調(diào)制相角為φw的電網(wǎng)側(cè)DC/AC變換器后，電壓幅值為Uw，電壓相角為δw；Xw為風(fēng)電機(jī)組端口等效電抗；變壓器變比為1∶kw；風(fēng)力發(fā)電接入點(diǎn)電壓幅值和相角分別為Uw,ac和θw,ac。

結(jié)合式(4)可知風(fēng)力機(jī)組輸出與滑差s有關(guān)，因此在風(fēng)力發(fā)電狀態(tài)估計(jì)中選取狀態(tài)變量xw=(s，Iw，Uw,dc，Uw，δw)T，選取量測(cè)向量zw=(s，Iw，Uw，Iw,dc，Uw,dc，mw,dc，mw,ac，φw，Uw，Pw,ac，Qw,ac)T，其中Pw,ac、Qw,ac分別為分布式風(fēng)電輸出的有功和無功功率。這些量測(cè)信息基本來自已有的量測(cè)裝置，在實(shí)際中也可以在滿足ADN可觀的前提下從中選擇量測(cè)量。結(jié)合風(fēng)力發(fā)電單元及其并網(wǎng)拓?fù)湎到y(tǒng)，并且為了滿足計(jì)算要求，分布式風(fēng)力發(fā)電狀態(tài)估計(jì)的11個(gè)量測(cè)方程以及1個(gè)虛擬量測(cè)方程如式(15)—(26)所示：

sz=s+se，

(15)

(16)

(17)

(18)

(19)

(20)

(21)

(22)

(23)

(24)

(25)

(26)

式(15)—(26)中：上標(biāo)z表示該參數(shù)為量測(cè)量，上標(biāo)e表示該參數(shù)為量測(cè)誤差量。式(26)為根據(jù)分布式風(fēng)電并網(wǎng)拓?fù)涔β势胶馑砑拥牧繙y(cè)約束方程，式中Lw表示風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)的虛擬量。

分布式風(fēng)電接入后，該支路并網(wǎng)點(diǎn)的有功功率Pw,i和無功功率Qw,i量測(cè)方程分別為：

Un,θ1,θ2,…,θi,…,θn)-

(27)

θ1,θ2,…,θj,…,θn)-

(28)

式(27)—(28)中：n為節(jié)點(diǎn)總數(shù)；fPj和fQj分別為節(jié)點(diǎn)j有功和無功注入的量測(cè)函數(shù)；Uj和θj分別為節(jié)點(diǎn)j上的電壓幅值和相角。

3.2 分布式光伏的狀態(tài)估計(jì)

分布式光伏組件通過DC/AC變換和變壓器變壓后連接至電網(wǎng)，分布式光伏并網(wǎng)拓?fù)淠Ｐ腿鐖D4所示。

圖3 分布式風(fēng)力發(fā)電并網(wǎng)拓?fù)淠Ｐ虵ig.3 Grid-connected topology model of distributed wind power generation

圖4 分布式光伏發(fā)電并網(wǎng)拓?fù)湎到y(tǒng)Fig.4 Grid-connected topology model of distributed photovoltaic power generation

在光照強(qiáng)度為G、溫度為T的條件下，分布式光伏的輸出電壓和電流分別為Upv和Ipv，經(jīng)過調(diào)制系數(shù)為mpv、調(diào)制相角為φpv的光伏并網(wǎng)逆變器后，輸出電壓為Upv∠δpv；Xpv為分布式光伏端口等效電抗；變壓器變比為1∶kpv；分布式光伏發(fā)電接入點(diǎn)電壓為Upv,ac∠θpv,ac。

結(jié)合圖2和式(6)可知分布式光伏輸出與光照強(qiáng)度G及溫度T有關(guān)，因此對(duì)分布式光伏發(fā)電進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)時(shí)，選取狀態(tài)變量xpv=(G，T，Ipv，Upv，δpv)T，選取量測(cè)向量zpv=(G，T，Ipv，Upv，mpv，φpv，Upv，Ppv,ac，Qpv,ac)T。由光伏發(fā)電單元及其并網(wǎng)拓?fù)湎到y(tǒng)，參照式(15)—(26)的分布式風(fēng)電量測(cè)方程可得出光伏發(fā)電的量測(cè)方程，同時(shí)，由與式(27)和式(28)相同的方法可得出分布式光伏注入點(diǎn)處的有功功率和無功功率量測(cè)方程，此處不再贅述。

電力系統(tǒng)的分析和計(jì)算通常是基于標(biāo)幺化后的系統(tǒng)，因此分布式風(fēng)電和光伏狀態(tài)估計(jì)模型也需要進(jìn)行標(biāo)幺化處理，電氣量與電氣量之間的標(biāo)幺化可以按照傳統(tǒng)方法求取。與風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)中將滑差作為狀態(tài)量引入狀態(tài)估計(jì)不同的是，光伏發(fā)電與G、T等非電氣量之存在復(fù)雜的非線性關(guān)系。因此將一種應(yīng)對(duì)非線性系統(tǒng)的標(biāo)幺化方法應(yīng)用于本文所提的光伏發(fā)電并網(wǎng)系統(tǒng)，如下所述。

分布式光伏組件中，Upv、G、T、Ipv之間的非線性關(guān)系如式(6)所示，此時(shí)，選取常數(shù)Upv,d、Gd、Td、Ipv,d為對(duì)應(yīng)的基準(zhǔn)值，三者在選取時(shí)按照光伏發(fā)電所處電壓等級(jí)和標(biāo)準(zhǔn)狀況下的光照、溫度確定基值即可，然后按照式(29)確定Ipv,d，即

(29)

式中：S*為ADN三相功率基值；用上標(biāo)*表示標(biāo)幺值。

則式(6)可表示為

(30)

令常數(shù)(a1,a2,a3,a4)=(Upv,d,Gd,Td,Ipv,d)，則式(30)進(jìn)一步表示為

(31)

3.3 算法步驟

基于第2章所述WLSAV方法的主動(dòng)配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)步驟如下：

步驟1，輸入ADN拓?fù)?、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)、以及量測(cè)信息；

步驟2，狀態(tài)量初始化；

步驟3，添加量測(cè)誤差；

步驟4，通過量測(cè)方程計(jì)算h(x);

步驟5，以式(14)為約束條件求解式(13)；

步驟6，輸出狀態(tài)估計(jì)結(jié)果。

4 算例仿真

4.1 仿真系統(tǒng)及參數(shù)

本文采用IEEE 33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)進(jìn)行仿真，驗(yàn)證所提狀態(tài)估計(jì)方法的有效性，配電系統(tǒng)母線電壓基準(zhǔn)值為12.66 kV，三相功率基準(zhǔn)值為10 MW。在節(jié)點(diǎn)9和節(jié)點(diǎn)30接入風(fēng)力發(fā)電，在節(jié)點(diǎn)15和節(jié)點(diǎn)23接入光伏發(fā)電。接入風(fēng)、光發(fā)電的仿真配電系統(tǒng)如圖5所示，圖中PV表示光伏組件，WT表示風(fēng)機(jī)。

配電系統(tǒng)中，風(fēng)力發(fā)電容量大小均為500 kW，風(fēng)機(jī)參數(shù)采用型號(hào)為V52-850的相關(guān)參數(shù)。設(shè)風(fēng)電場(chǎng)中的ρ=1.225 kg/m3，葉片受風(fēng)面積A=2 642 m2，v=16 m/s，Cp=0.121 7，初始滑差為-0.004 4。光伏陣列采用TDB125×125-72-P型號(hào)的光伏電池，節(jié)點(diǎn)15和23的容量大小均為400 kW，且光伏組件的仿真工作條件為G=1 000 W/m2，T=298 K。風(fēng)力和光伏并網(wǎng)點(diǎn)處的功率因數(shù)分別為0.9和0.8。

圖5 含多種分布式電源的仿真配電系統(tǒng)Fig.5 Simulated distribution system with multiple distributed generation

4.2 結(jié)果與分析

在配電系統(tǒng)的實(shí)際狀態(tài)估計(jì)中，量測(cè)誤差普遍存在[31]。為了將本文提出的考慮DG并網(wǎng)的詳細(xì)模型與將其僅等效為PQ注入模型進(jìn)行比較，在實(shí)時(shí)量測(cè)中添加(0,0.001)的正態(tài)隨機(jī)誤差?；诒疚乃釥顟B(tài)估計(jì)模型進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，所得到的電壓幅值和電壓相角的結(jié)果分別如圖6和圖7所示。其中，電壓幅值為標(biāo)幺值。

由圖6和圖7可以看出：與傳統(tǒng)僅將分布式風(fēng)力、光伏發(fā)電作為PQ功率注入的模型相比，本文

圖6 電壓幅值狀態(tài)估計(jì)結(jié)果Fig.6 State estimation result of voltage amplitude

圖7 電壓相角狀態(tài)估計(jì)結(jié)果Fig.7 State estimation result of voltage phase angle

所提模型的估計(jì)值更接近系統(tǒng)真值，尤其是DG接入對(duì)電壓幅值造成影響較大的節(jié)點(diǎn)，在使用本文所提狀態(tài)估計(jì)模型后均有較大改善，例如節(jié)點(diǎn)3、節(jié)點(diǎn)7、節(jié)點(diǎn)11、節(jié)點(diǎn)27和節(jié)點(diǎn)31，電壓幅值偏差降低了0.5%以上。2種狀態(tài)估計(jì)模型的平均誤差對(duì)比如圖8所示(其中電壓幅值誤差為標(biāo)幺值)，使用傳統(tǒng)PQ狀態(tài)估計(jì)的電壓幅值和相角的誤差分別為0.45%和0.24%，本文所提模型的電壓幅值和相角的誤差分別為0.21%和0.05%。

圖8 狀態(tài)估計(jì)模型平均誤差對(duì)比Fig.8 Comparisons of average errors of state estimation model

從狀態(tài)估計(jì)結(jié)果可以看出，本文所提狀態(tài)估計(jì)模型的精度明顯小于傳統(tǒng)的PQ狀態(tài)估計(jì)模型，說明本文模型更能充分反映含DG的ADN運(yùn)行情況。

4.3 抗差性分析

為驗(yàn)證所提模型和方法的不良數(shù)據(jù)檢測(cè)與辨識(shí)能力，本節(jié)對(duì)比WLSAV與WLS的抗差性。首先在4條含分布式電源的支路中各分別引入1個(gè)不良數(shù)據(jù)，即對(duì)于狀態(tài)變量Iw1、Uw,dc2、G1和Ipv2引入一定量粗差，下標(biāo)數(shù)字表示支路序號(hào)。最終狀態(tài)估計(jì)結(jié)果見表1，表中狀態(tài)變量除角度外均為標(biāo)幺值。

表1 狀態(tài)估計(jì)結(jié)果Tab.1 State estimation results

由表1可以看出：在不良數(shù)據(jù)較多的情況下，WLS的狀態(tài)估計(jì)結(jié)果受到較大影響；而WLSAV狀態(tài)估計(jì)方法卻顯示出對(duì)不良數(shù)據(jù)不敏感的特性，能夠較為準(zhǔn)確地進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，這表明WLSAV具有一定的抗差性。

5 結(jié)論

本文提出了含分布式風(fēng)力和光伏發(fā)電的主動(dòng)配電系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)方法，主要貢獻(xiàn)如下：

a)擯棄了將分布式風(fēng)電和光伏等值為PQ節(jié)點(diǎn)的傳統(tǒng)方法，在風(fēng)機(jī)簡化RX模型和光伏組件模型的基礎(chǔ)上建立ADN狀態(tài)估計(jì)模型；

b)將風(fēng)機(jī)的滑差，光伏發(fā)電的光照、溫度，以及DG并網(wǎng)拓?fù)渲械碾姎饬恳霠顟B(tài)量，通過算例證明本文所提方法具有更高的精度；

c)今后可在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究系統(tǒng)混合量測(cè)及動(dòng)態(tài)區(qū)間狀態(tài)估計(jì)，加快ADN狀態(tài)估計(jì)未來在綜合能源系統(tǒng)中的技術(shù)應(yīng)用。