基于PMU的状态估计研究的中期报告.docx

基于PMU的状态估计研究的中期报告
一、研究背景
随着电力系统规模的扩大和复杂程度的增加，电力系统稳定性和安全性问题日益突出。而电力系统状态估计是保证电力系统稳定可靠运行的重要手段之一。传统的状态估计主要依赖于测量装置，但测量点数量有限，而且存在不少测量错误或者异常。PMU作为新型的测量装置，能够获取电力系统网络中各节点状态量的全面精确信息，有望代替传统测量装置，成为电力系统状态估计的新方向。
目前，国内外对于基于PMU的状态估计已经进行了比较多的研究，但是仍然存在一些问题和挑战，如：
1.PMU数量和位置的选择问题：决定了状态估计的准确性和鲁棒性。
2.PMU数据的处理问题：采集到的数据需要进行预处理、精细的波形恢复，以及时间同步等过程。
3.PMU数据量的问题：PMU的大量数据需要高效率地处理。
4.PMU数据质量的问题：数据质量以及异常值的处理。
因此，本研究旨在解决上述问题，提高基于PMU的状态估计的准确性和鲁棒性，为电力系统稳定性提供可靠支撑。
二、研究内容和进展
1.PMU数量和位置的选择问题
在此方面，我们基于贪心算法，以最小化估计误差为优化目标，在PMU数量和位置的选择问题上进行了研究。目前，我们已经开发了一种基于混合整数规划的PMU最优布置算法，该算法能够在保证估计误差不超过一定值的前提下，使得PMU数量最小。
2.PMU数据的处理问题
我们采用了模型化和波形恢复相结合的方法对PMU采集到的数据进行预处理和恢复。目前，我们基于压缩感知理论，提出了一种基于稀疏表示的PMU信号恢复方法，能够实现高精度恢复，并有效提高数据处理的效率。
3.PMU数据量的问题
我们提出了一种基于子群同构原理的压缩感知方法来实现PMU数据的压缩和有损重构。该方法能够将PMU数据压缩到原始数据的1/3，能够有效减少数据处理的时间和存储空间。
4.PMU数据质量的问题
我们结合稳态误差敏感度分析来处理异常值，同时结合模式识别和统计学习算法来处理数据质量。实验结果表明，我们提出的方法能够有效地检测和处理异常值，提高状态估计的精度和鲁棒性。
三、研究展望
未来，我们将继续完善以上提出的方法，并结合实际应用，进一步推广和应用基于PMU的状态估计技术，提高电力系统稳定性和可靠性。同时，我们还将对PMU的数据同步和时间标定问题进行研究，提高PMU数据处理的速度和精度。