含DG的电力系统状态估计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着分布式发电（dg）的大规模接入，传统电力系统正在向智能电网快速演进。

分布式电源的并网运行，在提高能源利用效率、改善供电可靠性等方面发挥着积极作用，但同时也对电力系统的安全稳定运行带来了新的挑战。

电力系统状态估计作为电网安全稳定运行的基础，其对系统实时运行状态的准确感知对于确保电网安全、可靠和经济运行至关重要。

2. 本选题国内外研究状况综述

随着分布式电源渗透率的不断提高，含dg的电力系统状态估计已成为国内外学者研究的热点和难点。

1. 国内研究现状

国内学者在含dg的电力系统状态估计方面已开展了大量研究工作，并取得了一些成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.分布式电源出力及网络结构模型：针对分布式电源的出力特性，建立相应的数学模型，并分析分布式电源接入对配电网结构的影响，构建含dg的配电网拓扑模型。

2.含dg的电力系统状态估计方法：研究适用于含dg的电力系统的状态估计方法，包括传统状态估计方法的改进，例如，考虑dg出力的不确定性，研究基于加权最小二乘法的状态估计方法；以及基于人工智能算法的状态估计方法，例如，利用神经网络、深度学习等算法提高状态估计的精度和效率。

3.含dg的电力系统状态估计仿真平台搭建：选择合适的仿真平台，搭建含dg的电力系统仿真模型，并设置相应的系统参数和仿真环境，为后续的仿真分析提供基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真建模和实验验证相结合的研究方法。

1.首先，进行文献调研，了解国内外在含dg的电力系统状态估计方面的研究现状，为本研究提供理论基础和参考依据。

2.其次，分析分布式电源的出力特性，建立相应的数学模型，并分析分布式电源接入对配电网结构的影响，构建含dg的配电网拓扑模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.考虑分布式电源出力和负荷的随机性，提出一种基于加权最小二乘法的状态估计方法，提高状态估计的精度。

2.将人工智能算法应用于含dg的电力系统状态估计，提出一种基于深度学习的状态估计方法，提高状态估计的效率和鲁棒性。

3.构建含dg的电力系统状态估计仿真平台，对所提出的状态估计方法进行仿真验证，并与传统方法进行性能对比分析，验证所提方法的有效性和优越性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 葛少云,周京阳,孙宏斌,等.考虑主动配电网状态估计的分布式最优潮流计算方法[j].电力系统自动化,2021,45(14):43-51.

[2] 刘雨辰,郭庆来,段建国,等.计及多类型分布式电源出力相关性的状态估计方法[j].电网技术,2021,45(01):144-154.

[3] 谢小荣,王晓,戴远洋,等.基于改进cucumber算法的含虚拟量测的配电网状态估计[j].电力系统保护与控制,2020,48(09):45-53.