含新能源电力系统状态估计研究现状和展望

含新能源电力系统状态估计研究现状和展望

朱鹏1李斌2李争训3张梦凡4

（1，2，3国网新疆电力公司电力科学研究院；4，国网新疆电力公司检修公司）

摘要：随着新能源的并网，需要考虑新类型电源的特性对电力系统状态估计器进行进一步研究。近年来，新能源发电及并网技术、分布式发电等逐渐成为业界研究的热点。新能源主要包括风能、生物质能、太阳能、地热能等，是可循环利用的清洁能源。本文探讨了含新能源电力系统状态估计研究现状与展望，对含新能源电力系统稳定运行有着极大现实意义。

关键词：新能源；电力系统；状态估计

新能源、分布式能源渗透的不断提高以及集中和分布式发电技术的不断改进为新能源发电并网提供了有效的技术支持。在我国，根据容量的不同，太阳能、风电等新能源并网形式呈现出多样化，既有通过中高压接入输电网的并网方式，也有经过低压线路接入配电网的并网方式。新能源会在现在和将来的电力系统中扮演着越来越重要的角色，它的并网不仅能够减少电网能量损失还能减少输电线数量，提高经济效益，然而具有波动性和间歇性的大规模新能源发电的并网会对电网造成较大的冲击，并引发一系列的问题，如继电保护、电网的电压和频率稳定等问题，因此如何确保新能源安全有效地并网需要解决诸多问题，状态估计便是其中之一。

一、网络拓扑结构处理

电力系统的网络结构信息主要来源于电力系统元件之间的几何关联关系和电气物理耦合关系，不同的系统运行方式及网络拓扑结构表现为不同支路开断或闭合的组合，在数学表达上是一个复杂的组合问题；在此基础上，目前拓扑分析的研究多数集中于搜索法和矩阵法2类，基于搜索法的拓扑分析主要有深度优先搜索、广度优先搜索，而基于矩阵法的拓扑分析主要有节点关联矩阵法、邻接矩阵法等。随着新能源的并网和现代互联大电力系统的不断发展，虽然近年来计算机及网络水平得到了很大的提高，但大规模电网结构分析依然是电力

系统在线、实时分析的一大难题，基于图论的电网划分方法研究、分布式拓扑结构处理在未来大电力系统中将会得到越来越多的重视；此外，实际电力系统是一个动态变化的网络，由于负荷变化、故障跳闸、新能源并网与切机等原因，电网拓扑结构常常发生变化，即便是网络拓扑结构的局部变化，也有可能导致输电线路过负荷、电压越限，过负荷设备在系统保护作用下可能退出运行，进而发展成为大范围电网结构变化，甚至发生连锁故障问题。

二、含新能源电力系统状态估计

1、状态变量

电力系统状态估计中，节点的电压幅值和相角常作为状态变量；电网控制或操作时变压器分接头位置变化幅度和相角偏移也可以作为状态变量；在支路阻抗未知或者为零时，对支路运用欧姆定律时不再有效，这时可以将有功功率和无功功率潮流作为状态变量进行估计；分布式电源或者新能源发电接入电网的有功和无功功率也可以作为状态估计变量。

2、量测量

实际电力系统状态估计中的量测量主要包括节点电压幅值和相角差；支路有功和无功潮流量测；节点注入有功和无功量测；支路电流量测和节点注入电流；变压器分接头位置变化幅度和相角偏移。

三、含新能源电力系统状态估计模型和算法综述

可状态估计对象、状态估计中新能源模型和状态估计算法对含新能源的电力系统状态估计进行了分类。根据新能源在状态估计中所采用的模型将含新能源的电力系统状态估计分为4类：基于PQ注入型等式或不等式约束的电力系统状态估计、基于PQ注入型和因子函数的电力系统状态估计、基于RX等效的电力系统状态估计以及基于PV型节点的电力系统状态估计：

1、含新能源状态估计算法

使用传统数学优化方法解决含新能源电力系统状态估计问题中，CostaAS将新能源等效为PQ注入型等式约束并采用拉格朗日乘子法和假设检验法成功地判断出新能源发电机的工作状态（并网或者脱网），并能比较准确地估计出新能源的实时输出功率；在此基础上，将新能源等效为PQ注入型等式约束，但是采用拉格朗日乘子法和几何原理检测，相比于文献，几何原理检测方法更能准确地判断出新能源发电机的工作状态；采用拉格朗日乘子法和假设检验判断新能源发电机的工作状态，但是估计的状态变量变为线路的有功和无功潮流；单纯地采用拉格朗日乘子法估计新能源功率输出和支路电流大小。拉格朗日乘子法虽然能解决等式或不等式约束的电力系统状态估计问题，但是和其他传统数学方法一样，当系统规模扩大、约束变多时，此优化方法并不能得到十分理想的结果，有时甚至出现不收敛情况，另外系统规模扩大所带来的计算量增大也是一大问题，而智能优化算法在处理复杂问题、获得近似解方面具有较大的优势。在针对状态估计全局优化算法上，NiknamT在ACO的基础上，根据蚁群算法的实际分布状态提出了一种新的方法来解决电力系统状态估计问题，该方法可以准确估计出变压器抽头和新能源功率输。

2、基于PQ注入型和因子函数的电力系统状态估计

贝叶斯网络的基础上，将新能源等效为PQ注入型节点，并采用置信传播算法实时地估计出电网各个节点的电压幅值和相角，此外还利用自回归平均方法分析了风电的地域相关性和太阳能的气候关联性；将新能源等效为PQ注入节点并用因子函数进行了表达，最后采用并行置信传播算法对微电网的各个节点的电压进行了估计，此外该方法为未来智能电网量测设备中的AMIS和PMUs的优化配置奠定了一定的基础，算法的收敛性能也较好；在此基础上采用基于概率的置信传播算法同样对微电网的各个节点的电压等状态进行实时地监测和控制，这时方法需要系统关键位置的实时量测。

3、基于RX等效的电力系统状态估计

风力发电机一般都是异步发电机，而在对精度要求不是很高的情况下，异步发电机近似等效为PQ模型即可，但风能具有随机性、间歇性等特点，该模型并不能反映风力发电的本质，而基于稳态PQ（V）模型的RX模型考虑了异步发电机本身的特性，较详细地体现了异步风力发电机输出功率的特性。因此针对含风电场节点的电力系统，常采用基于RX模型的电力系统状态估计方法。有学者在传统的RX风电模型基础上，将滑差作为状态量计入修正方程中对电力系统进行了状态估计，结果表明相比于传统的最小二乘法（WLS），其收敛性更好，精度更高。的基础上将RX模型进行化简，同样将滑差作为状态量计入修正方程，仿真结果表明该算法比基于传统RX模型计算效率高，收敛性好。

4、基于PV型节点的电力系统状态估计

PV型节点是电力系统常用的节点类型，这种类型的新能源节点只需按照常规潮流计算的PV型节点类型来处理即可，另外PV型节点的新能源类型常见于光伏发电和少数风机。有学者将风机等效为PV型节点并采用GA优化算法对风力发电机的参数进行了估计，亦有文献将光伏等效为PV型节点，并通过求解Hottel方程和刘约旦方程比较准确地估计出光伏发电的输出有功功率。

结束语

状态估计是现代电力系统能量管理系统中不可或缺的组成部分，而新能源并网后状态估计问题仍然需要重点关注和研究。要积极处理与状态估计相关的新能源并网建模问题与含新能源电力系统状态估计算法、含新能源不良数据检测与辨识这几方面问题，以确保含新能源电力系统状态估计水平不断提升。

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