CN114896745B 考虑单线故障多阶段大规模多目标pmu优化配置方法 （河北工业大学）

考虑单线故障多阶段大规模多目标PMU优化本发明涉及电力系统监测、PMU优化配置领规模多目标PMU优化配置方法，获取配电网络的量单元PMU优化配置模型；采用大规模多目标优化算法求解所述配电网络的多目标PMU优化配置方案集中选择出一个灵活的多阶段PMU部署方2系统节点被观测数标准差最小为优化目标分别构采用大规模多目标优化算法求解所述配电网络的多目标PMU优化配置模型，得到配电方案是否都满足使系统处于全局可观测状态并将不满足条件的方案更新为满足条件的部将更新后的n个部署方案以及各节点部署PMU的成本导入到所述的这些部署方案的各目标函数值并按照大规模多目标优化算法的筛选将优势个体作为父代进行模拟二进制交叉或变异产生子代并将子代更新为满足约束经过gmax次迭代后，大规模多目标优化算法筛选出的优势个体将作为配电网络的PMU采用主观和客观相结合的模糊决策方法，从最优部署方2.如权利要求1所述的考虑单线故障多阶段大规模多目标PMU优化配置方法，其特征3.如权利要求1所述的考虑单线故障多阶段大规模多目标PMU优化配置方法，其特征34.如权利要求1所述的考虑单线故障多阶段大规模多目标PMU优化配置方法，其特征i表示连接到节点i的支路数；5.如权利要求1所述的考虑单线故障多阶段大规模多目标PMU优化配置方法，其特征ij表示当部署在第i个节点的PMU发生故障时，第j个节点的状态变量，其值为16.如权利要求1所述的考虑单线故障多阶段大规模多目标PMU优化配置方法，其特征4[0003]以GPS为时间基准的同步相量测量单元(PMU)不仅满足电力系统数据采集与监测对地域广阔的电力系统运行状态进行实时监测和分析，为电力系统的实时控制和运行服配电系统节点被观测数标准差最小为优化目标分别构建[0010]采用大规模多目标优化算法求解所述配电网络的多目标PMU优化配置模型，得到56[0034]所述采用大规模多目标优化算法求解所述配电网络的多目标PMU优化部署模型，部署方案是否都满足使系统处于全局可观测状态并将不满足条件的方案更新为满足条件解出这些部署方案的各目标函数值并按照大规模多目标优化算法的筛选条件选出优势个[0037]将优势个体作为父代进行模拟二进制交叉或变异产生子代并将子代更新为满足个灵活的多阶段PMU部署方案，包括：先通过层次分析法确定每个目标函数的主观权重系[0041]本发明在保证配电网络具有全局可观性的前提下，寻找用尽可能少的PMU部署成7被观测数标准差最小为优化目标分别构建对[0051]采用大规模多目标优化算法求解所述配电网络的多目标PMU优化配置模型，得到8[0075]进一步地，所述采用大规模多目标优化算法求解所述配电网络的多目标PMU优化部署方案是否都满足使系统处于全局可观测状态并将不满足条件的方案更新为满足条件解出这些部署方案的各目标函数值并按照大规模多目标优化算法的筛选条件选出优势个[0078]将优势个体作为父代进行模拟二进制交叉或变异产生子代并将子代更新为满足9[0083]PMU是智能电网的重要组成部分，基于GPS统一授时的PMU采集的数据断面同步误即使不在所有节点上部署PMU也可以实现系统全局可观测，因此没有必要在所有节点都部署PMU。同时基尔霍夫定律和欧姆定律在零注入节点上的应用也可以显著减少系统中所需[0084](1)部署PMU的节点直接可观测，连接到该节点的节点电压和[0086]本发明的思路是：由于电网企业可能无法一次性部署足够数量的PMU以满足配电系统在单线PMU故障的约束条件下保证系统的全局可观性，因此将这一约束条件转换为目被观测数标准差最小为优化目标分别构建对[0098]配电网络拓扑结构错综复杂，不同的节点配置PMU的成本不尽相同且无需在所有节点上配置PMU也可实现系统全局可观测，因此PMU放置已成为一个重要的经济优化问题。[0106]为了在提高配电系统在PMU单线故障情况下的可观测性的同时衡量其经济性，本发明将PMU单线故障下系统保持全局可观测性这[0110]如果配电系统不能在每次PMU单线故障时都保持全局可观测性，则需要计算每次[0114]随着配电系统抵御PMU单线故障能力的增加，可能会在系统的某些部分产生非常[0119]本发明的目的是在保证配电系统全局可观测性的约束条件下，以PMU部署费用最[0124]S5采用模糊决策方法从最优部署方案集里选择一个灵活的、可随PMU部署成本变[0126]主观权重系数可以由经验丰富的专家直接给出，或者采用AHP层次分析法等方案