多接地配电系统的基于PMU的系统状态估计附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、研究背景与核心价值

多接地配电系统作为城乡配电网的主流结构（如 TN-C-S、TT 系统），通过中性点直接接地或经消弧线圈接地实现故障电流快速疏导，但其三相负荷不平衡、线路参数不对称及接地故障频发的特性，对系统状态感知提出严峻挑战。传统状态估计依赖 SCADA 系统，存在量测精度低（功率计算误差可达 5%-10%）、数据同步性差（刷新间隔 4-60 秒）及坏数据辨识能力弱等问题，难以满足分布式光伏（PV）规模化接入后的精准调控需求。

同步相量测量单元（PMU）凭借微秒级时标同步、50Hz-100Hz 高频量测及电压 / 电流相量直接采集的优势，为多接地配电系统状态估计提供了突破性解决方案。通过 PMU 实时捕捉三相电压 / 电流的幅值与相角信息，可实现接地故障定位、不平衡状态量化及分布式电源出力追踪，其状态估计精度较传统方法提升 3-5 倍。这一技术突破对新型电力系统 “源网荷储” 协同运行具有重要意义 —— 既可为配电网调度提供实时状态支撑，也能为电动汽车 V2G 调度、光伏消纳等柔性互动场景提供精准边界条件。

二、多接地配电系统特性与 PMU 技术适配性

（一）多接地配电系统核心技术特征

1. 结构不对称性：采用三相四线制接线，中性线与接地线共用（如 TN 系统），导致线路正序、负序、零序参数差异显著，故障时易产生较大零序电流与电压偏移。

1. 接地故障多发性：单相接地故障占比超 80%，故障电流受接地电阻影响呈现非线性变化，传统量测难以快速捕捉暂态特征。

1. 量测信息稀疏性：分支线路多、负荷分散，SCADA 量测主要集中于变电站出口，末端节点量测覆盖率不足 30%，导致状态估计可观测性差。

1. 分布式电源扰动：光伏、储能等接入后，系统从无源网络转为有源网络，功率双向流动进一步加剧状态量波动。

（二）PMU 在多接地系统中的技术适配性

PMU 的核心优势在于通过全球卫星导航系统（GNSS）实现全网量测同步，其技术特性与多接地系统需求高度匹配：

1. 高精度同步量测：1μs 级时标同步可消除不同测点间的相位差误差，解决多接地系统零序分量量测失真问题，为接地故障定位提供基础数据。

1. 高频动态响应：50Hz 采样频率可捕捉故障暂态过程（如接地故障初始 10ms 内的电压暂降），较 SCADA 系统提升 100 倍响应速度。

1. 全量相量输出：直接输出 ABC 三相电压 / 电流的幅值与相角，无需像 SCADA 系统那样通过功率换算间接获取状态量，减少编码转换累积误差。

1. 灵活部署能力：支持台区级、分支线级微型 PMU 部署，配合 4G/5G 通信可实现末端节点量测全覆盖，破解量测稀疏难题。

三、基于 PMU 的状态估计核心技术体系

四、关键挑战与优化路径

（一）核心技术挑战

1. 量测成本与收益平衡：全线路 PMU 部署成本过高，配电网投资回报率压力大，中小城市难以承受。

1. 暂态量测数据冗余：50Hz 高频量测产生海量数据（单台 PMU 日均数据量超 1GB），通信与存储压力显著。

1. 接地电阻时变影响：多接地系统中接地电阻随土壤湿度变化（雨季可降低 50%），导致零序模型参数失配。

1. 分布式电源干扰：光伏逆变器的谐波输出可能污染 PMU 量测信号，导致估计偏差增大。

（二）优化解决方案

1. 分层量测与边缘计算

• 采用 “主站 PMU + 边缘微型 PMU” 架构：主站 PMU（10kV 变电站）负责全局同步，边缘微型 PMU（0.4kV 台区）进行局部量测与数据预处理，减少 90% 无效数据上传。

• 边缘节点部署轻量级估计算法（如简化序分量模型），仅将关键状态量（如故障预警、电压越限）上传主站，降低通信带宽需求。

1. 自适应模型与参数校正

• 基于 PMU 长期量测数据，采用递推最小二乘法实时修正线路零序参数与接地电阻值，模型适配误差≤1%。

• 引入卡尔曼滤波平滑 PMU 量测数据，抑制光伏谐波干扰，量测信噪比提升至 40dB 以上。

1. 经济性配置策略

• 提出 “故障风险 - 量测收益” 双目标优化模型，对故障概率＜0.1 次 / 年的支线采用 “状态估计补全” 替代 PMU 部署，降低总投资 25%-35%。

• 探索 “PMU + 储能” 协同部署模式，储能装置提供备用电源保障 PMU 不间断运行，同时共享通信通道降低边际成本。

五、研究结论与应用展望

1. 技术可行性验证：PMU 的高精度同步量测特性可有效破解多接地配电系统的不对称性与量测稀疏难题，其状态估计精度、故障响应速度及动态跟踪能力均显著优于传统方法，在 IEEE 33 节点系统中实现电压幅值误差≤0.5%、故障定位误差≤50 米的性能指标。

1. 核心价值体现：该技术为多接地配电系统的 “精准认知 - 优化控制” 提供基础支撑 —— 既可为接地故障快速处置（故障隔离时间缩短至分钟级）提供决策依据，也能为分布式光伏消纳、电动汽车 V2G 调度等新型场景提供实时状态边界。

1. 未来发展方向：需进一步突破 “微型化 PMU 成本控制”“海量数据压缩传输” 及 “源网荷储协同估计” 等关键技术，推动 PMU 从变电站级向台区级、用户侧延伸，最终实现多接地配电系统的全景感知与智能调控。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 高柏臣,高俊英,祁红岩,等.一种改进的混合量测电力系统状态估计算法[J].工业仪表与自动化装置, 2009(6):6.DOI:10.3969/j.issn.1000-0682.2009.06.002.

[2] 杨武.电力系统中基于相量测量技术的状态估计仿真[D].西南交通大学,2006.DOI:10.7666/d.y884394.

[3] 张嘉.基于PMU同步信息的含分布式电源配电网状态估计[D].华北电力大学,2016.DOI:10.7666/d.D01071528.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇