含新能源电力系统状态估计研究现状和展望

被引:65
作者
赵俊博
张葛祥
黄彦全
机构
[1] 西南交通大学电气工程学院
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助;
关键词
电力系统; 新能源; 并网; 模型; 状态估计; 可观测性分析; 不良数据辨识;
D O I
暂无
中图分类号
TM711 [网络分析、电力系统分析];
学科分类号
080802 ;
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。综述了系统拓扑结构处理、系统可观测性方法;对新能源并网模型进行了详细分类和概述;按照新能源并网方式对含新能源电力系统状态估计方法进行分类和详细分析;在对传统不良数据检测和辨识研究现状进行总结的基础上,分析了新能源并网后不良数据检测与辨识所面临的困难,同时给出了可能的解决方法。最后对新能源并网建模、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中值得研究的方向进行了展望。
引用
收藏
页码:7 / 20+34 +34
页数:15
相关论文
共 39 条
[1]   基于WAMS/SCADA混合量测的电力系统强跟踪滤波动态状态估计 [J].
李虹 ;
赵书强 .
电力自动化设备, 2012, 32 (09) :101-105+116
[2]   基于广义岭估计的电力系统谐波状态估计 [J].
牛胜锁 ;
梁志瑞 ;
张建华 ;
苏海锋 ;
吕云清 .
电力自动化设备, 2012, 32 (07) :94-98
[3]   基于风力发电机简化RX模型的电力系统状态估计 [J].
庞博 ;
卫志农 ;
孙国强 .
电网技术, 2009, 33 (19) :159-163
[4]   遗传算法在PMU优化配置中的应用 [J].
程涛 ;
黄彦全 ;
申铁 .
电力系统及其自动化学报, 2009, 21 (01) :48-51
[5]   含风力发电机组的配电网潮流计算 [J].
王守相 ;
江兴月 ;
王成山 .
电网技术, 2006, (21) :42-45+61
[6]   基于量测数据相关性的电力系统不良数据检测和辨识新方法 [J].
黄彦全 ;
肖建 ;
李云飞 ;
邵明 ;
黄庆 .
电网技术, 2006, (02) :70-74
[7]   电力系统动态状态估计的研究现状和展望 [J].
刘辉乐 ;
刘天琪 .
电力自动化设备, 2004, (12) :73-77
[8]   复杂电力系统一类连锁反应事故可靠性评估初探 [J].
别朝红 ;
王锡凡 .
电力系统自动化, 2001, (15) :25-28+42
[9]   新息图法拓扑错误辨识 [J].
周苏荃 ;
柳焯 .
电力系统自动化, 2000, (04) :23-27
[10]   状态估计中不良数据的混合检测辨识法 [J].
刘浩 .
电工技术杂志, 1999, (06) :18-21