电力系统多阶段PMU优化配置提升冗余度与可靠性

本文主要探讨了电力系统中相量测量单元（PMU）的优化配置问题，针对电网实际部署中难以一次性完成全部PMU安装的挑战。作者提出了考虑量测冗余度的多阶段PMU配置方法，旨在解决这一问题并提升系统的可观测性与稳定性。 首先，文章定义了系统量测冗余度的概念，这是一种衡量电力系统中测量设备分布和冗余程度的重要指标。通过计算方法，作者确保在每一阶段的配置过程中，尽可能地提高系统的量测冗余度，同时兼顾现有的PMU配置情况。这种方法将PMU的配置过程分为两个关键阶段：第一阶段目标是实现系统的全局可观测，确保电网的实时状态数据采集；第二阶段则聚焦于N-1故障情况下，即使部分线路或设备失效，也能保持对整个系统的有效观测，确保电网的稳定运行。 为了实现这一优化配置，文章采用了改进的遗传禁忌搜索算法。这种算法是一种优化算法，通过模拟自然选择和遗传机制，寻找最佳的PMU配置解决方案。作者运用此算法对新英格兰39节点和IEEE118系统进行了仿真分析，通过对大量可能的配置方案进行评估，得到了多阶段PMU优化配置的具体方案。 实验结果显示，考虑冗余度的多阶段PMU优化配置策略不仅能够使每阶段安装的PMU充分发挥其效能，而且有效地平衡了配置的经济效益和可靠性。这意味着在有限的预算下，可以最大程度地提高电力系统的安全性、稳定性和数据准确性，同时避免了资源的浪费。 这篇论文提供了一种实用的方法论，对于电力系统的规划者和工程师来说，对于如何合理、经济地部署PMU，以应对不断变化的电网需求具有重要的参考价值。通过计算方法、优化算法和实际案例研究，作者展示了如何通过量测冗余度的管理来提升PMU配置的效益，对于推动智能电网的发展具有深远的影响。