PMU测量单元对电力系统动态状态估计影响研究--《华北电力大学》2015年博士论文
PMU测量单元对电力系统动态状态估计影响研究
【摘要】：为提高电力系统稳定性并提高能量管理系统(Energy Management System, EMS)电力系统的监测和控制成为电力系统越来越重要的功能。状态估计是EMS的基本功能之一,能为系统运行人员更好的估计出系统运行的状态。动态状态估计(Dynamic state estimation, DSE)作为一种状态估计方法,可以通过电力系统上阶段的状态值预测出系统下个阶段的状态值(一步领先)。随着技术的发展,同步相量测量单元(Phasor Measurement Unit, PMU)成为电力系统控制中心中的EMS系统里实现系统实时监测的主要测量元件。本文重点分析了系统正常运行状态、系统负荷突变以及系统坏数据监测的等情况下PMU在动态状态估计(DSE)以及鲁棒动态状态估计(Robust Dynamic State Estimation, RDSE)中的作用及影响。为增强PMU在DSE和RDSE中的应用,本文提出了一种将PMU测量的电力解耦为有功电流和无功电流的电流解耦测量方法并将该方法应用到WLS状态估计解耦公式中。本文使用IEEE标准30母线系统分析了PMU装置位置的不同对状态估计造成的影响。分析中,在IEEE标准30母线系统中安装了2个PMU装置,其中一个PMU安装在参考母线上,并通过改变另一个PMU的安装位置来分析PMU安装位置对状态估计造成的影响。本文以定义的安装PMU的参考母线的电压角度为基准,并以此基准计算其他母线的电压角度。在动态状态估计研究中,使用了加权最小二乘(WLS)估计方法进行了相关研究。在鲁棒动态状态估计中,使用M-估计二乘线性化(QL)方法和均方根估计方法进行了相关研究。并研究了使用迭代重新加权最小二乘估计法(IRSL)进行M-估计,增加M估计问题的解决方法。为了预测系统下一时刻的状态,在DES模型中使用了一种霍尔特双指数平滑方法来计算该模型中的参数。此外,在数据滤波中使用了扩展卡曼滤波方法以获得系统的最优估计效果。通过在系统母线中增加扰动来模拟系统的动态过程并假定系统功率因数恒定。仿真测量误差通过添加具有零平均值和标准误差的正态分布误差函数获得。通过测量数据计算SCADA系统和PMU装置的权重。本文所提的方法分别在IEEE标准14母线测试系统和IEEE标准30母线测试系统中进行了算例分析。通过潮流计算程序获得测量数据并通过Matlab程序对结果进行分析。本文分析了PMU在动态状态估计和鲁棒动态状态估计中的影响,消除了各种情况下被估计状态的平均误差并减小了被估计电压幅值和相角的波动。当测量数据中存在坏数据时,系统将不能正常运行,但是通过PMU可使系统重新正常运行。此外,改进了M-估计在存在坏数据时的应用情况。比较了在有无PMU两种情况下DSE算法和RDSE算法的性能。通过在不同母线上安装单一PMU研究了PMU安装位置对状态估计结果正确性的影响,并研究了安装多个PMU装置对状态估计的影响。最后,分析了PMU在不同权重下对状态估计的影响。
【学位授予单位】：华北电力大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2015【分类号】：TM732
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关注微信公众号足踝生物力学动态仿真器的多轴运动和力协同控制系统--《上海交通大学》2013年硕士论文
足踝生物力学动态仿真器的多轴运动和力协同控制系统
【摘要】：足踝复合体参与人体运动，是人体的最终负重部位，其生物力学的研究在足踝病机理、人工假体、矫形、鞋具开发等领域具有重要的意义和作用。探讨人体足踝各组成部分之间的力学作用关系，包括相对运动和相互作用力关系以及使足踝完成正常步态和各种复杂运动时肌肉力的时间历程变化规律成为亟待研究的课题。而完成这些研究，需要研制多功能人体足踝运动和动力学模拟及测量装置（即足踝生物力学动态仿真器），实现活体测量无法进行的试验，同时获得活体试验无法得到的力学和运动学参数。
本论文针对自行研制的足踝生物力学动态仿真器（以下简称步态仿真器）的控制问题，提出一套完整的多轴控制算法，使仿真器在模拟自由度、模拟时间、模拟精度、负荷重量、调试效率等指标上和国际同行相比具有竞争力。具体来说完成了对步态仿真器动力学建模、模型验证、控制策略设计和仿真、仿真器控制系统的软硬件平台搭建以及控制算法的实验验证。
首先，基于对人体足踝步态过程的理解，在Matlab中对仿真器的输入（多个电机位移的时间历程曲线）与输出（足底多个方向地面反力的时间历程曲线）间的关系进行建模并分析了各个分量的敏感度。通过相同输入下的模型与实际仿真器的输出对比，修正并验证了该动力学模型。
其次，提出迭代学习的控制方法来控制上述多输入多输出、强耦合的仿真器，根据PID型迭代学习控制中学习参数选取的问题，提出使用模糊控制的方法来动态地整定PID参数。控制算法在Matlab建立的模型中进行了仿真，证明了其能保证控制的收敛性和较快的收敛速度。
然后，根据控制系统的指标搭建了控制系统的软硬件，包括电机、电机控制器、运动控制板卡、数据采集卡、传感器的选型；利用MFC开发具有力采集、运动和力控制、实验数据记录、分析及可视化的软件；在Matlab中实现了控制算法的核心。
最后，基于上述控制系统的软硬件平台完成了迭代学习控制以及带模糊整定的PID型迭代学习控制的实验，通过分析和对比控制算法的效果对控制算法做出评价。实验结果表明经过4-5次的迭代学习，仿真器可以在5s的时间内完成一个支撑相的模拟，三个方向的足底反力（F_z、F_y、F_x）都具有重复性和可控性，在小于550N的人体重量下F_z和F_y的输出曲线与目标曲线的均方根误差分别收敛到模拟负载的4%和20%。
据此，迭代学习控制方法可使步态仿真器具有较强的力学模拟能力，提高了仿真器的智能性，为后续进一步提高模拟速度和精度奠定了良好的基础。本论文的研究得到了国家自然科学基金项目资助（项目编号）。
【学位授予单位】：上海交通大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2013【分类号】：R318.01
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