基于PMU的分布式电力系统动态状态估计新算法 EI收录
基于PMU的电力系统稳定的探讨
基于PMU的电力系统稳定的探讨摘要：PMU技术和电力系统高速通信技术发展到今天，实时、可靠地传输异地的电气量已不再困难，本文基于以上技术介绍了PMU在电力系统中的运用。
关键词：PMUGPS继电保护0 引言PMU系统能够以较高的数据采集速率获得比电力系统传统数据采集系统多的数据，而且这些数据还带有同步精度很高的时标。
这就意味着控制中心(中心必须配备WAMS或升级SCADA使其可以处理PMU数据)可以获得更加丰富的实时信息，使原来很难完成的一些任务，比如实时在线监测系统稳定运行状况成为可能。
更加准确和快速地对电网运行状况进行监测，及时作出控制反应，可以增加电网运行安全性，压缩运行时的安全裕度，提高电网输送功率。
基于PMU 的监控系统所具备的这些诱人特性使其成为各大公司和学者注意的焦点，值得我们关注。
随着GPS(全球定位系统)全面民用化及计算机技术、网络技术和快速通信技术的发展，PMU (向量测量单元)在电力系统获得了广泛应用，它可以根据GPS提供的高精度时钟构造全网一致的同步参考相量，从而实现系统内任意节点之间的相对相角测量，实现全网数据的同步采集、实时记录、远距离实时传输及对数据的同步分析处理，并在此基础上得到电压、电流向量这些反映系统运行状态的重要参数，从而在时空坐标下动态地监测电力系统运行状况，弥补了现有SCADA系统和故障录波仪的不足。
由于系统的任何变化均可反映在量测的同步相量中，广域相角测量技术的出现打破了传统系统控制的死区，为电力系统广域保护系统的建立和完善奠定了基础。
本文主要针对电力系统相关领域中基于PMU的应用研究情况展开综述，主要介绍PMU在电力系统动态、电力系统稳态、二次保护等领域的应用研究情况，以期对该领域的研究工作有所促进。
2 PMU技术简介PMU是一多功能信号采集系统。
它能实时测量电压相角、电压和电流，作有功的实时计算，将数据帧送调度中心。
PMU的典型结构见图l。
它的基本原理是：GPS接收器给出lpps(1pulse persecond，每秒1个脉冲)信号，锁相振荡器将其划分成一定数量的脉冲用于采样，滤波处理后的交流信号经A／D转换器量化，微处理器按照递归离散傅立叶变换原理计算出相量。
基于PMU优化的电力系统状态估计算法的研究的开题报告
基于PMU优化的电力系统状态估计算法的研究的开题报告一、研究背景与意义电力系统的稳定运行对于保障现代社会的稳定、可靠用电至关重要。
在电力系统运行中，状态估计是最基础、最重要的计算机算法之一，它为电力系统的实时状态监控、运行控制、故障诊断与安全评估等提供了数据支撑，具有重要的科学研究和实际应用价值。
传统的状态估计算法主要依赖于传统的测量设备，比如模拟量测量、数字量测量和SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition）系统数据等等。
然而，这些测量设备存在着不便于使用、精度不高、可靠性不高和接线麻烦等限制，同时也限制了状态估计的应用范围和效果。
为了克服传统状态估计算法的缺陷，近年来，基于PMU（Phasor Measurement Unit）优化的电力系统状态估计算法受到了广泛的关注。
PMU是一种高精度的数字化测量设备，可以采集电力系统中各个节点的电压、电流、相角等多个参数，获得的数据信息具有高频、高精度、多元化等优势，克服了传统测量设备的不足，为电力系统的状态监控、控制和保护提供了新的可能性。
基于PMU优化的状态估计算法可以极大的提高电力系统的故障诊断和安全评估等方面的精度和效率，有着广泛的实际应用前景。
二、研究目标和内容本课题的研究目标是基于PMU优化的电力系统状态估计算法，旨在实现电力系统的实时监测、实时控制和实时保护。
具体的研究内容包括：1. 电力系统状态估计算法概述：对传统状态估计算法及其优缺点进行分析，以及PMU技术的特点与优势。
2. 基于PMU的电力系统状态检测：研究PMU数据采集的方法和技术，建立电力系统状态检测模型，实现电力系统故障诊断和安全评估。
3. 基于PMU的电力系统状态估计：构建基于PMU优化的电力系统状态估计模型，分析状态估计算法的优缺点和具体实现方法，验证算法的有效性并进行性能分析。
4. 基于PMU的电力系统实时监测与控制：实现电力系统故障快速定位和实时控制，有效提高电力系统的稳定性和可靠性。
基于PMU实测摇摆曲线的暂态稳定量化分析 EI收录
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基于PMU的配电网状态估计
基于PMU的配电网状态估计龙武;刘敏【摘要】配电网状态估计在了解配电网运行情况时起到至关重要的作用,向量测量单元(PMU)能为状态估计提供实时的同步数据.提出以支路电流为状态量,以PMU 采集的数据为量测量对配电网进行状态估计,并用IEEE33节点证明所提算法的有效性和可行性.【期刊名称】《贵州电力技术》【年(卷),期】2016(019)004【总页数】4页(P62-65)【关键词】支路电流;PMU;加权最小二乘法;状态估计【作者】龙武;刘敏【作者单位】贵州大学电气工程学院,贵州贵阳550025;贵州大学电气工程学院,贵州贵阳550025【正文语种】中文【中图分类】TM7随着社会的不断发展，需要对配电网的状态有更精确的了解，同时，实时性也变得越来越重要。
以前配电网的状态估计是用一相代替三相进行电力系统状态估计或是在没有使用PMU条件下的状态估计，采用这两种方式的状态估计是不准确的。
所以本文提出在配电网中使用PMU量测装置，将PMU提供的数据作为量测量对系统进行状态估计。
状态估计方法有智能算法[1]、加权最小二乘法[2-4]、卡尔曼滤波以及改进卡尔曼波法[4-5]、几何分析方法[6]等。
在上述文献中对配电网状态估计只是将输电网状态估计的方法稍加改造的应用，没有考虑到配电网的特殊性。
由于配电网各相的负荷和线路参数是不对称的，所以不能直接用输电网的方法，须采用三相状态估计才能配电网状态估计要求。
文献[7]提出了配电网三相状态估计方法，但是量测量较为传统，在配电网装有先进量测装置的今天，此方法就不能对量测量充分利用，就会造成资源的浪费。
文献[8]提出三相四线制台区的状态估计，此文中以各相及中性线的电压作为做状态变量，处理模型较为单一，此方法虽然解决低压农村三相四线制的配网状态估计，但对于10 kV以上三相三线的地区主干配网不能很好的变换应用。
文献[9]提出以三相支路电流极坐标为状态量的配电网三相状态估计，由于采用的是传统的量测量，所以在计算量测方程和雅克比矩阵时较为繁琐。
基于pmu的电力系统状态估计算法研究
基于pmu的电力系统状态估计算法研究基于PMU的电力系统状态估计算法是一种基于测量结果的电力系统状态估计方法，它可以精确、及时地估计出电力系统的状态信息，并可以有效地解决电力系统调度、控制以及运行调整等方面的难题。
如今，基于PMU的电力系统状态估计算法的研究和应用受到了广泛的关注。
本文将介绍基于PMU的电力系统状态估计算法的历史发展，分析基于PMU的电力系统状态估计算法在系统状态估计中的优势，并对基于PMU的电力系统状态估计算法在电力系统运行管理及状态估计相关应用方面做出探讨。
一、基于PMU的电力系统状态估计算法的历史发展基于PMU的电力系统状态估计算法是20世纪80年代由美国电力公司电气研究所（Electric Power Research Institute，EPRI）提出的，其最初的目的是用于高容量直流输用系统的状态监视和控制，随着电力系统的发展，PMU状态估计技术也得到了迅速发展，并在电力系统中的应用越来越广泛。
根据Fang和Huang的研究，主要有六大方面的状态估计算法：特征向量分解（C-FVD）、最小二乘法（LS）、状态量预测滤波器（SPF）、双稳态估计器（DSE）、模糊状态估计器（FSE）和状态异步估计器（SAE）。
二、基于PMU的电力系统状态估计算法的优势由于基于PMU的电力系统状态估计算法可以提供高精度估计结果，因此在电力系统状态估计中具有独特的优势：（1）可以有效地降低系统的噪声抑制，并且可以精确地估计出状态量，进而控制电力系统的运行。
（2）可以有效地解决电力系统状态调度、控制和运行调整等问题，得到更好的运行效果。
（3）通过实时精确的电力系统估计，可以有效地检测和预测系统发生的故障，同时可以及时根据诊断结果采取有效措施，防止故障的发生。
三、基于PMU的电力系统状态估计算法在电力系统运行管理及状态估计应用中的探讨基于PMU的电力系统状态估计算法在电力系统的调度、控制、监测和状态估计方面具有重要的应用。
电力系统中基于PMU的故障诊断方法研究
电力系统中基于PMU的故障诊断方法研究随着电力系统的规模日益扩大，系统中发生故障的概率也越来越高。
这些故障会导致电力系统停运，给供电企业和用户带来很大的经济损失和不便。
因此，研究故障的诊断方法是电力系统领域的重要研究方向之一。
而基于PMU的故障诊断方法是当前电力系统中研究得比较多的一种方法。
PMU（Phasor Measurement Unit）原名“相量测量装置”，是一种新型的数字化电力测量仪器。
它能够对电力系统中各个关键部位的电压、电流等重要参数进行高精度、高速度的采集。
利用PMU采集的数据，可以对电力系统中发生的各种故障进行实时的监控和诊断。
在电力系统中，各个设备之间是相互关联的。
如果一个设备发生故障，就可能导致系统的其他设备也发生故障，最终导致系统崩溃。
因此，实时监测和诊断系统中的故障是非常必要的。
而PMU作为一种高精度、高速度的电力测量仪器，可以为系统的故障诊断提供重要的数据支持。
基于PMU的故障诊断方法主要包括两个方面：故障诊断算法和监测设备的部署。
首先来看故障诊断算法。
目前已经研究出了多种基于PMU的故障诊断算法，其中比较常用的有基于小波变换的方法、基于模式识别的方法、基于统计学方法等。
这些方法都有各自的优缺点，需要根据实际情况选择合适的方法。
例如，基于小波变换的方法适用于非平稳电力信号的分析；而基于模式识别的方法则适用于识别一些常见的故障模式。
除了算法之外，PMU的部署也是故障诊断的关键。
要想利用PMU对电力系统进行故障诊断，就需要在电力系统中合理地部署PMU设备。
PMU的部署需要考虑多个因素，包括监测的区域、监测的设备、PMU之间的时间同步等。
在部署PMU 时，需要充分考虑这些因素，选择合适的设备位置和数量，以最大限度地发挥PMU的诊断功能。
总体来说，基于PMU的故障诊断方法是电力系统中一种重要的诊断手段。
PMU的高精度、高速度的电力测量功能可以为故障的监测和诊断提供重要的数据支持。
基于PMU的状态估计的研究
基于PMU的状态估计的研究郑相华,米增强,赵洪山,梁海平(华北电力大学电力工程系,河北保定071003)摘要:传统的状态估计是基于单相纯正弦模型的,但实际电力系统的三相并不是完全对称,这就导致了传统的状态估计存在着固有的误差。
随着基于G PS同步相量测量单元(P M U)的应用和计算机技术的发展,该文提出了一种以P M U为基础的三相状态估计和谐波状态估计算法以消除这种固有误差。
利用P M U的电压幅值测量值和相角测量值与SC ADA原有的测量值构成的混和量测系统一起用于状态估计,从而提高网络的可观测性及状态估计的精度,来弥补传统状态估计的不足。
所以这种算法可根本解决系统三相不平衡和状态向量非纯正弦带来的误差问题。
最后讨论了对该算法的评估方法。
关键词:相量测量单元(P M U); 状态估计; 谐波; 电力系统中图分类号:T M71 文献标识码:A 文章编号:100324897(2004)17200162040 引言电力系统状态估计自从20世纪60年代应用于电力系统以来,日益受到人们的重视。
当前调度自动化水平正在不断提高,状态估计已经成为E MS或DMS管理软件的重要组成部分。
但传统的状态估计限于技术的原因,在进行状态估计时,对网络结构进行了简化。
它是基于单相单频非同步模式的。
这种模式基于以下两种假设:1)所有的电压、电流的频率固定,波形是纯正弦的。
2)系统运行在三相平衡条件下,系统网络是只有正序的三相对称系统。
但是,实际电力系统大都是运行在三相不完全平行、结构不完全对称的状态下。
所以,传统状态估计模型与系统的实际情况并不完全符合。
这就导致了传统状态估计其本身所固有的缺陷。
随着G PS技术及基于G PS的PMU测量技术的发展和数字采样传输技术的进步,本文提出了一种新的状态估计方法。
这种方法是基于三相同步测量模型的,它要求对电压电流的波形同步测量。
G PS 可应用于同步,它可提供小于1μs的精确量,这样就可有效地避免时间偏差。
中医舌诊图谱数据库网站的建立与研究
Science &Technology Vision科技视界1中医舌诊图谱数据库网站的建立的意义中医舌诊图谱数据库网站是通过收集中医舌诊图谱,并按中医舌象诊断证治规律所研发的网站,该网站的建立,可以使得中医的诊断学习不用再局限于情景教学,能够实现超越于时间和地点的学习。
该网站的建立主要是为了中医舌诊课程的教学,也可用于中医舌诊自学及中医舌诊实训课程。
目前我校有用于中医辩证学习的文锋-Ⅲ中医辩证系统和中医脉诊学习的脉诊仪,但是一直以来都没有专门针对于中医舌诊学习的相关软件,目前国内有一些中医诊断的课件,其中包含中医舌诊的内容,也有一些中医舌诊图谱。
没有专门独立的中医舌诊系统软件。
在更多的中医院校里,在中医诊断课件中的中医舌诊一般来说内容比较简单,多为一些网上可收集到的典型的舌诊图谱,比较概念化和模式化,对学生的中医舌诊技能提高作用不大。
而且多为舌象图谱的展示,不具备中医舌诊技能考核的功能。
而当个人生病后,想通过现有的网上的舌诊图谱进行个人诊断更是难上加难。
首先网上的图谱大多是比较典型的图谱,由于个体的差异很难找到适合自己的图谱;其次,即使找到了适合自己的图谱,却发现给出的诊断结论却是不尽相同。
该网站的建立不仅可以用在学习上,也可以用在病人对个人的自我诊断上。
所以该网站的建立具有很重要的意义。
2中医舌诊图谱数据库网站的建立的技术路线该网站的建立首要工作是中医舌诊图谱的收集工作。
然后是整理,最后是网站的建立。
中医舌诊图谱数据库建立后,对舌诊图谱按中医诊断舌色、舌质、舌苔等舌诊方法对舌诊图谱进行分类整理。
最后制作成具有学习、考核等功能的舌诊系统软件,用户可以通过软件对自己的舌象进行辨别和简单的自我健康状况的分析。
技术路线如图1所示。
图13中医舌诊图谱数据库网站的建立的过程3.1中医舌象图谱的收集中医舌诊图谱数据库网站首先要有大量的典型的中医病态舌象图谱,针对不同舌色、舌质、舌苔都要有足够数量的典型舌象图谱。
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