配电系统负荷数据处理方法的研究

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高质量的负荷数据是配电管理系统(DMS)中各种功能模块实现的基础。目前,在我国10kV配电变压器上已安装了大量具有测量和记录功能的装置。如何利用这些装置所记录的负荷数据建立一个完备而可靠的历史数据库是研究人员面临的新问题。本文对非量测负荷修正、测点布置、不良数据的辨识与修正等几个问题进行研究,提出了一系列配电负荷数据处理方法,得到了比较满意的结果。研究成果主要包括以下几个方面: 第一,首次提出采用状态估计的数学方法对配电系统非量测负荷数据进行修正,使非量测负荷数据的准确度达到或接近实测负荷数据的准确度。 在基于支路电流的配电网状态估计算法的基础上,对量测变换方法进行改进,提出了处理电压量测的变换方法,从而增加了量测冗余度、提高了估计精度;针对配电系统中非量测负荷精度差导致加权最小二乘估计器失效的问题,提出了基于支路电流的抗差估计方法抵御粗差的不利影响;在实际应用中杠杆量测对非量测负荷估计的影响不容忽略,提出基于支路电流的全面抗差估计方法较好地解决了非量测负荷估计中杠杆量测问题。 第二,详细分析了测量精度(或量测方差)对量测估计误差总方差的影响,从理论上证明了将伪量测点替换为实测点,可以提高估计精度;由此,定义了伪量测点对量测估计误差总方差的灵敏度因子,提出了基于灵敏度因子的配电系统测点布置方法,并用实例证实了该方法简单实用。 第三,为解决实测数据中的可疑不良数据会使非量测负荷估计失效的问题,提出了基于信号奇异性检测的配电系统不良数据辨识方法。该方法对第一尺度上的小波变换模极大值进行假设检验,判断是否存在可疑不良数据,再结合模极大值线的定义确定可疑不良数据发生的位置。测试结果验证了方法的准确性和实用性。 第四,针对实测负荷功率作为可疑不良数据被剔除后的修正问题,采用了短期负荷预测方法来解决。对GM(1,1)基本建模过程中第一个数据不起作用的结论作了全新的简洁的推导,提出了计及第一个数据的零加数GM(1,1)组合预测方法。该方法从两个角度选取原始序列进行零加数建模,采用关联度的分析方法,将预测值进行线性组合,提高了短数据序列的预测精度,且预测精度满足实际应用的要求。 第五,将上述理论方法用于工程实践,研究和开发了“10kV架空线路运行分析与自动化管理系统”项目中的配电负荷数据处理模块。 最后,对本论文所做的研究进行了简要总结,指出了这一领域中有待深入研究的问题。
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