电力系统自动化4PPT.ppt

;第一节 电力系统运行状态和相应的调度控制;一、电力系统的正常运行状态和非正常运行状态;式(4—1)～式(4—2)是通过调节系统内有功和无功输入使之与系统内所消耗的有功和无功保持平衡实现的。将其用数学式描述，即;二、电力系统运行状态及其相应的调度控制;三、电网调度的任务;2）电力系统调度工作的任务;3）电力系统调度的几项基本工作;3、现代电网调度自动化系统的主要功能;四、电力系统的分层调度控制;2)电网调度自动化系统的软硬件配置;3)配电系统调度自动化的基本概念;(2)配电调度自动化系统的主要功能;第二节 电网调度自动化系统的功能;EMS总体结构如图:;自动发电控制;一、监视控制与数据采集功能(SCADA);;SCADA系统所采集的电力运行 控制所需的信息;SCADA硬件系统;SCADA硬件系统;二、网络拓扑分析;;三、自动发电控制系统;AGC自动发电控制;; EDA经济运行火电厂间有功功率负荷的经济分配;火电厂间有功功率负荷的经济分配;火电厂间有功功率负荷的经济分配;火电厂间有功功率负荷的经济分配;火电厂间有功功率负荷的经济分配;火电厂间有功功率负荷的经济分配;四、调度员培训仿真系统;调度员培训仿真DTS典型配置;第三节 电力系统状态估计;第三节 电力系统状态估计;; 状态变量需借助测量方程式，即联系状态向量与测量量向量之间的函数关系间接求得。在考虑有测量噪声时，它们之间的关系为 (2-1) 式中： 为 维的测量量向量； 为测量函数向量 (2-2) 为测量噪声向量，其表达式为 (2-3); 一 基本原理 静态估计是用一定的统计学准则通过测量向量 求出状态向量 ，并使之尽量接近其真值 。 是一个估计值，估计值与真值之间的误差称为估计误差 (2-14) 估计误差值 是 维向量。判断估计方法的优劣不是根据 中个别分量的估计误差值，而是根据 的整个统计特性来决定。; 如果估计量 的分量大部分密集在真值 附近，则这种估计结果比较理想。因此，可用 的二阶原点矩 作为衡量估计质量的一种标志， 均方误差阵是 阶的。如果所用的估计方法遵循最小方差准则，则称这种方法为最小方差估计。但最小方差估计作为一种统计学的估计方法，要求事先掌握较多的随机变量的统计特性，这在电力系统状态估计实践中难以做到。以下介绍的最小二乘法是一种非统计学的估计方法。; 最小二乘估计是在电力系统状态估计中应用最为广泛的方法之一。最早的最小二乘方法是高斯解决天体运动轨迹问题时提出的。这种方法的优点之一是不需要随机变量的任何统计特性，它以测量值 和测量估计值 之差的平方和最小为目标准则，即 应用在电力系统，状态估计是按测量值 与系统数学模型确定的值 的误差平方和最小来确定的系统状态 ，即目标函数为 (2-15); 二 加权的意义 这一方法对于任一个测量分量的误差 都以相同的机会加进目标函数，即它们在目标函数中所占的份额一样。但由于各个测量量的量测精度不一致，因此它们以同样的权重组成目标函数是不合理的。为提高整个估计值的精度，应该使各个量测量各取一个权值，精度高的测量量权大一些，而精度低的测量量权小一些。根据这一原理提出了加权最小二乘准则。; 加权最小二乘准则的目标函数为 (2-16) 式中： 为一适当选择的正定阵，当 为单位阵时(2-16)就是最小二乘准则。 假设 ， 为式(2-12)的测量误差方差阵。其中各元素为 于是目标函数可写成 (2-17); 三 最小二乘算法 ㈠ 为线性函数 先假定 是线性向量函数。 (2-18) 或 式中： 为 矩阵，其元素为 。 状态量的值 与测量值 的关系为; 按最小二乘准则建立目标函数 或 (2-19) 对目标函数求导数并取为零，即 (2-20) 亦即 这是一组有 个未知数的 维方程组，联立求解即可求