【状态估计】基于随机方法优化PMU优化配置(Matlab代码实现)

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📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 文献来源

🌈4 Matlab代码、数据、文章讲解


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💥1 概述

相量测量单元 (PMU) 收集高精度电压和电流数据,以监控电力系统的性能。但是,在电源系统内的每条总线上实施PMU的成本很高。最佳PMU放置(OPP)对于最大限度地减少实施的PMU数量同时保持网络的完全可观察性变得必要。本文考虑了优化PMU放置时总线连接的弹性。首先,开发图形和数学模型。接下来,采用机会约束规划的技术来创建考虑N-1偶然性的随机模型。最后,通过应用随机规划技术,使用IEEE 1996可靠性测试系统对模型进行测试。

文献来源:

image.gif

https://ieeexplore.ieee.org/document/8973553

image.gif

Optimal PMU Placement Using Stochastic Methods | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore

📚2 运行结果

image.gif

image.gifimage.gif

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image.gifimage.gif

本文仅展现这两个部分。

部分代码:

user = input('Enter a value from 0 to 1: ');

if isempty(user)

   user = 0.95;

   disp('Default value used: 0.95');

   disp(' ');

end

%iterations

disp('How many tests would you like to run? (For example: "100".)');

user2 = input('Enter a greater than 10: ');

if isempty(user2)

   user2 = 50;

   disp('Default value used: 50');

   disp(' ');

end

%%    STOCHASTIC:

tb = 73;    %total number of buses

tzib = 40;  %total number of zero-injection buses

tbc = 107;  %total number of bus connections (120, considering the 12 doubles)

tzibc = 99; %total number of zero-injection bus connections

%load probability of branch failures

%duration data [2] has been divided by 8760 to get a percentage of annual time offline

🎉3 文献来源

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]M. Mandich, T. Xia and K. Sun, "Optimal PMU Placement Using Stochastic Methods," 2019 IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM), Atlanta, GA, USA, 2019, pp. 1-5, doi: 10.1109/PESGM40551.2019.8973553.

🌈4 Matlab代码、数据、文章讲解

https://ttaozhi.com/t/p.html?id=qNdLzLkhe2

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