Развитие метода оценивания состояния для интеграции СВИ и измерений SCADA в ЭЭС

В современных энергосистемах последние 20 лет активно внедряются системы измерений, в которых добавлена высокоточная синхронизированная метка времени, позволяющая получать помимо действующего значения тока линии и напряжения шины их электрические фазные углы. За предыдущие годы сформировалось большое количество методов получения установившего режима на базе телеметрии (оценивания состояния), которые основаны на учете измерений только модулей этих величин, а также значений активной  и  реактивной  составляющих  мощностей  инъекций  в  узлах  и  перетоков  в ветвях. Большая часть этих методов основывалась на методе взвешенных наименьших квадратов или других методах, основанных на методе максимального правдоподобия, для которых требуется определение весовых коэффициентов измерений, традиционно выбираемых на основе относительных погрешностей этих измерений. Однако имеется проблема    учета    измерений    электрических    углов,    для    которых    относитель ная погрешность оказывается принципиально неопределимой. Также существует проблема, связанная с  объединением измерений СВИ с  традиционными средствами измерени й  в единую измерительную систему, ввиду существенного различия в точности и частоте обновления. В работе предложен подход для объединения средств СВИ с традиционными средствами измерения SCADA в рамках процедуры оценивания состояния, учитывающий изложенные проблемы.

1. D.A. Haughton, G.T. Heydt, "A Linear State Estimation Formulation for Smart Distribution Systems," in IEEE Transactions on Power Systems. May 2013. Vol. 28. no. 2. P. 1187–1195.

2. L. Zhang, A. Bose, A. Jampala, V. Madani, J. Giri, "Design, Testing, and Implementation of a Linear State Estimator in a Real Power System," in IEEE Transactions on Smart Grid. July 2017. Vol. 8, no. 4. P. 1782–1789.

3. S.G. Ghiocel et al. "Phasor-Measurement-Based State Estimation for Synchrophasor Data Quality Improvement and Power Transfer Interface Monitoring," in IEEE Transactions on Powe r Systems. March 2014. Vol. 29, no. 2. P. 881–888.

4. Хохлов М.В. Робастное оценивание состояния электроэнергетических систем на основе неквадратичных критериев: дис. ... канд. техн. наук. Сыктывкар, 2010. C. 132.

5. Максименко Д.М., Машалов Е.В., Неуймин В.Г. Оценивание состояния на базе оптимизационного алгоритма в ПК RastrWin3 // Известия НТЦ Единой энергетической системы. 2013. №2(69). C. 36–44.

6. Гамм А.З. Статистические методы оценивания состояния электроэнергетических систем. М.: Наука, 1976.

7. Schweppe F.C., Wildes J. Power system static state estimation. Part 1: ex act model. // IEEE Trans. On Power Systems. 1970. №1. P.120–125.

8. Прихно В.Л., Черненко П.А. Оперативный расчет режима энергосистем ы по данным телеизмерений. Иркутск: СЭИ СО АН СССР, 1982. С.70–75.

9. Никулин М.С. Отношения правдоподобия критерий // Математическая энциклопедия / Виноградов И. М. (гл. ред.). М.: Советская энциклопедия, 1984. Т. 4. С.151–1216.

10. ГОСТ Р 8.000-2015. Государственная система обеспечения единства измерений (ГСИ). Основные положения.

11. P.I. Bartolomey and S.I. Semenenko. "Power Systems State Estimation Acceleration on the Basis of the Synchronized Phasor Measurements in the Power System Steady State Control Tasks," 2018 // International Youth Scientific and Technical Conference Relay Protection and Automation (RPA). Moscow, 2018. P. 1–10.