ОЦЕНИВАНИЕ СОСТОЯНИЯ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ НИЗКОГО НАПРЯЖЕНИЯ ПО ИЗМЕРЕНИЯМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СЧЕТЧИКОВ

Болоев Евгений Викторович , Голуб Ирина Ивановна , Федчишин Вадим Валентинович

2018 / Том 22 №2 (133) 2018 [ Энергетика ]

ЦЕЛЬ. Использование источников возобновляемой генерации приводит к появлению в распределительных сетях низкого напряжения двунаправленных перетоков и перенапряжений. Необходимая для эффективного мониторинга и управления распределительной сетью информация о текущих значениях всех переменных режима может быть получена в результате обработки измерений, поступающих от интеллектуальных счетчиков. В работе предлагается новый подход к решению проблемы оценивания состояния трехфазной распределительной сети по измерениям модулей напряжений и узловых мощностей или токов. МЕТОДЫ. Задачу нелинейного оценивания состояния по измерениям мощностей и напряжений, вместо традиционно используемого для этой цели метода Ньютона, предлагается решать методом простой итерации. Минимизация квадратичной функции остатков на каждой простой итерации и при линейном оценивании состояния по измерениям узловых токов напряжений производится методом взвешенных наименьших квадратов, с учетом или без учета ограничений на нулевые токи в транзитных узлах, либо методом матрицы Хечтела. РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ. Эффективность предложенных методов проиллюстрирована на примере линейного оценивания состояния, а также нелинейного оценивания состояния для каждого часа суточного графика изменения узловых мощностей для 32-узловой трехфазной тестовой сети низкого напряжения. ВЫВОДЫ. Использование метода простой итерации для нелинейного оценивания состояния делает эту процедуру столь же тривиальной, как и линейное оценивание состояния. Метод матрицы Хетчела позволяет получить минимальное значение целевой функции по сравнению со значением целевой функции для взвешенного метода наименьших квадратов без учета и с учетом ограничений.

Ключевые слова:

распределительная сеть, возобновляемая генерация, наблюдаемость, оценивание состояния, интеллектуальные счетчики, метод простой итерации

Библиографический список:

1. Schweppe F.C., Wildes J. Power system static-state estimation, Part I: Exact model // IEEE Trans. Power Apparatus and Systems. 1970. Pas-89. No. 1. P. 120–125. DOI: 10.1109/TPAS.1970.292678
2. Гамм А.З. Статистические методы оценивания состояния электроэнергетических систем. М.: Наука, 1976. 220 с.
3. Войтов О.Н., Голуб И.И., Семенова Л.В. Алгоритм определения потерь энергии в электрических сетях // Электричество. 2010. № 9. С. 38–45.
4. Emmanuel M., Rayudu R. Communication technologies for smart grid applications: a survey // Journal of Network and Computer Applications. 2016. No. 74. P. 133–148. DOI: 10.1016/j.jnca.2016.08.012
5. Santos S., Llano A., Arzuaga A., Arzuaga T., Marron L., Zamalloa M. Smart meters enable synchrophasor applications in distribution grids // CIGRE (Paris, August 2012). Paris, 2012. 8 p.
6. Alimardani A., Therrien F., Atanackovic D., Jatskevich J., Vaahedi E. Distribution system state estimation based on nonsynchronized smart meters // IEEE Trans. Smart Grid. 2015. Vol. 6. Issue 6. P. 2919–2928. DOI: 10.1109/TSG.2015.2429640
7. Primadianto A., Lu C. A review on distribution system state estimation // IEEE Trans. Power Syst. 2017. Vol. 32. Issue 5. P. 3875–3883. DOI: 10.1109/TPWRS.2016.2632156
8. Ciric R.M., Feltrin A.P., Ochoa L.F. Power Flow in four-wire distribution networks – General Approach // IEEE Trans. Power Syst. 2003. Vol. 18. Issue 4. P. 1283–1290. DOI: 10.1109/TPWRS.2003.818597
9. Гамм А.З., Голуб И.И., Кесельман Д.Я. Наблюдаемость электроэнергетических систем // Электричество. 1975. № 1. С. 12–18.
10. Гамм А.З., Голуб И.И. Наблюдаемость электроэнергетических систем. М.: Наука, 1990. 200 с.
11. Aschmoneit F.C., Peterson N.M., Adrian E.C. State estimation with equality constraints // Tenth PICA Conference Proceedings (Toronto, May 1977). Toronto, 1977. P. 427–430.
12. Gjelsvik A., Aam S., Holten L. Hachtel's augmented matrix method – a rapid method improving numerical stability in power system static state estimation // Trans. Power Apparatus and Systems. 1985. Pas-104, No. 11. P. 2987–2993. DOI: 10.1109/TPAS.1985.318939
13. Olivala P.C, Madureira A.G., Matos M. Advanced voltage control for smart microgrids using distributed energy resources // Electric Power Systems Research. 2017. Vol. 146. P. 132–140. DOI: 10.1016/j.epsr.2017.01.027

Файлы:

• реферат (скачать | просмотреть) - скачано 33 раза
• статья (скачать | просмотреть) - скачано 88 раз