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智能配電網運行狀態估計技術 版權信息
- ISBN：9787030687753
- 條形碼：9787030687753 ; 978-7-03-068775-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能配電網運行狀態估計技術 本書特色
主要內容包括：配電網量測裝置優化布點，混合量測環境下的配電網狀態估計，基于同步相量量測的配電網快速狀態估計，配電網運行狀態評估與趨勢預警等方面。
智能配電網運行狀態估計技術 內容簡介
本書介紹同步相量測量技術在配電網中的應用, 重點論述配電網狀態 估計與運行狀態評估方法。全書分為三篇: **篇介紹配電網量測環境分析與測量裝置優化配置問題 ; 第二篇闡述混合量測環境下配電網狀態估計方法, 包括傳統的靜態狀態估計與動態狀態估計, 以及基于人工智能技術的狀態估計 ; 第三篇闡述配電網運行狀態評估方法, 涉及配電網的結構脆弱性分析、運行狀態不確定性分析以及孤島檢測等方面。
智能配電網運行狀態估計技術 目錄
目錄
“智能電網技術與裝備叢書”序
前言
第1章 緒論 1
1.1 配電網及同步相量測量技術發展現狀 1
1.2 配電網狀態估計研究現狀 2
1.3 配電網運行狀態評估研究現狀 5
參考文獻 7
**篇 配電網量測環境分析與測量裝置優化配置問題
第2章 配電網混合量測環境特性分析 11
2.1 考慮同步相量量測的配電網量測環境分析 11
2.1.1 同步相量量測數據特點 11
2.1.2 配電網量測環境特性 11
2.2 同步相量測量裝置功能及在配電網中的應用 12
2.2.1 同步相量測量裝置研究現狀 12
2.2.2 同步相量測量技術在配電網狀態估計中的應用 12
2.3 基于數據差異的混合量測數據融合 14
2.4 配電網狀態估計的可觀測性 15
2.5 本章小結 17
參考文獻 17
第3章 配電網同步相量測量裝置優化配置 19
3.1 考慮節點電壓越限特性的配電網同步相量測量裝置優化配置 19
3.1.1 配電網節點電壓越限概率評估 19
3.1.2 考慮節點電壓越限特性的配電網同步相量測量裝置多階段*優配置 21
3.2 計及狀態估計精度的配電網同步相量測量裝置優化配置 22
3.2.1 計及狀態估計精度的配電網同步相量測量裝置優化配置模型 22
3.2.2 蝙蝠算法 23
3.2.3 差分進化算法 25
3.3 配電網同步相量測量裝置多目標優化配置 27
3.3.1 多目標優化原理與Pareto*優解 28
3.3.2 配電網同步相量測量裝置多目標*優配置模型 28
3.3.3 多目標二進制蝙蝠算法 29
3.3.4 多目標二進制差分進化算法 30
3.4 算例分析 33
3.4.1 算例系統 33
3.4.2 考慮電壓越限特性的測量裝置配置 34
3.4.3 計及狀態估計精度的測量裝置配置 36
3.4.4 基于多目標優化的多目標優化測量裝置配置 37
3.5 本章小結 40
參考文獻 40
第4章 配電網狀態估計的靈敏度分析 42
4.1 靈敏度分析計算方法 42
4.1.1 局部靈敏度分析 42
4.1.2 全局靈敏度分析 43
4.1.3 基于MCS的全局靈敏度指標計算方法 44
4.1.4 基于SPCE的全局靈敏度指標計算方法 45
4.2 配電網狀態估計的全局靈敏度分析及應用 48
4.2.1 配電網狀態估計的不確定性因素 48
4.2.2 基于SPCE的配電網狀態估計GSA 49
4.3 算例分析 51
4.3.1 算例系統 51
4.3.2 基于SPCE的GSA 53
4.3.3 系統運行狀態變化對全局靈敏度指標的影響 57
4.3.4 基于GSA的測量裝置配置方案 59
4.4 本章小結 60
參考文獻 61
第二篇 混合量測環境下配電網狀態估計方法
第5章 配電網靜態狀態估計 65
5.1 含同步相量量測的配電網三階段狀態估計建模 65
5.1.1 配電網三階段狀態估計模型 65
5.1.2 含同步相量量測的三階段狀態估計模型 67
5.1.3 交直流混合配電網三階段狀態估計模型 68
5.2 基于三階段模型的配電網靜態狀態估計方法 73
5.2.1 基于拉格朗日松弛法的靜態狀態估計 75
5.2.2 基于交替方向乘子法的靜態狀態估計 77
5.2.3 交直流混合配電網分布式狀態估計方法 79
5.3 算例分析 83
5.3.1 配電網狀態估計 83
5.3.2 交直流混合配電網狀態估計 84
5.4 本章小結 87
參考文獻 88
第6章 配電網動態狀態估計與加速策略 89
6.1 動態狀態估計介紹 89
6.2 動態狀態估計模型 89
6.2.1 狀態空間模型 90
6.2.2 配電網潮流計算方法 92
6.2.3 快速動態狀態估計架構 93
6.3 動態狀態估計計算的異構并行 94
6.3.1 異構并行技術概述 94
6.3.2 稀疏存儲技術 95
6.3.3 CUDA并行編程模型 96
6.4 異構并行加速方法 98
6.5 算例分析 99
6.6 本章小結 103
參考文獻 103
第7章 數據驅動的配電網狀態估計方法 105
7.1 離線學習和在線狀態估計的總體框架 105
7.2 基于改進生成對抗網絡的數據生成方法 106
7.2.1 生成對抗網絡基本原理 107
7.2.2 基于DCGAN的注入功率樣本生成 109
7.3 基于深度神經網絡的配電網狀態估計方法 110
7.3.1 神經網絡基本原理 110
7.3.2 DNN-MMSE狀態估計器 114
7.3.3 DNN離線訓練 115
7.4 算例分析 116
7.4.1 算例數據 116
7.4.2 基于DCGAN的注入功率樣本生成結果 117
7.4.3 基于深度學習的配電網狀態估計結果 121
7.5 本章小結 125
參考文獻 126
第三篇 配電網運行狀態評估方法
第8章 配電網運行狀態不確定性度量 129
8.1 配電網潮流計算模型 129
8.1.1 DG控制方式及建模 129
8.1.2 常規配電網的潮流計算 133
8.1.3 孤島微電網的潮流計算 134
8.2 配電網概率潮流計算 136
8.2.1 可再生能源及負荷概率模型 137
8.2.2 考慮源荷不確定性的配電網概率潮流計算 139
8.3 算例分析 140
8.3.1 孤島微電網潮流計算 140
8.3.2 孤島微電網概率潮流計算 145
8.3.3 孤島微電網潮流的全局靈敏度分析 154
8.4 本章小結 159
參考文獻 160
第9章 配電網結構脆弱性及供電能力評估 161
9.1 考慮變結構特性的配電網安全供電能力分析 161
9.1.1 配電網事故后果嚴重程度評估 162
9.1.2 配電系統網架結構強弱評估 164
9.1.3 配電系統供電能力評估 164
9.2 計及孤島支撐能力的配電網自愈能力分析 165
9.3 算例分析 167
9.3.1 配電網供電能力分析 167
9.3.2 配電網自愈能力分析 169
9.4 本章小結 173
參考文獻 173
第10章 基于同步相量測量的孤島檢測方法 174
10.1 基于深度學習與高階多分辨率奇異譜熵的孤島檢測方法 174
10.1.1 高階奇異譜分析 174
10.1.2 SAE算法 177
10.1.3 有監督的微調過程 178
10.1.4 Softmax分類器 178
10.2 光伏并網與孤島仿真系統 180
10.2.1 仿真環境及參數設定 180
10.2.2 控制策略 180
10.3 算例分析 182
10.3.1 仿真波形分析 182
10.3.2 MSHOSSE計算結果分析 185
10.3.3 孤島檢測結果分析 186
10.3.4 檢測盲區分析 188
10.3.5 基于深度學習孤島檢測方法的可解釋性分析 188
10.4 本章小結 190
參考文獻 191
“智能電網技術與裝備叢書”序
前言
第1章 緒論 1
1.1 配電網及同步相量測量技術發展現狀 1
1.2 配電網狀態估計研究現狀 2
1.3 配電網運行狀態評估研究現狀 5
參考文獻 7
**篇 配電網量測環境分析與測量裝置優化配置問題
第2章 配電網混合量測環境特性分析 11
2.1 考慮同步相量量測的配電網量測環境分析 11
2.1.1 同步相量量測數據特點 11
2.1.2 配電網量測環境特性 11
2.2 同步相量測量裝置功能及在配電網中的應用 12
2.2.1 同步相量測量裝置研究現狀 12
2.2.2 同步相量測量技術在配電網狀態估計中的應用 12
2.3 基于數據差異的混合量測數據融合 14
2.4 配電網狀態估計的可觀測性 15
2.5 本章小結 17
參考文獻 17
第3章 配電網同步相量測量裝置優化配置 19
3.1 考慮節點電壓越限特性的配電網同步相量測量裝置優化配置 19
3.1.1 配電網節點電壓越限概率評估 19
3.1.2 考慮節點電壓越限特性的配電網同步相量測量裝置多階段*優配置 21
3.2 計及狀態估計精度的配電網同步相量測量裝置優化配置 22
3.2.1 計及狀態估計精度的配電網同步相量測量裝置優化配置模型 22
3.2.2 蝙蝠算法 23
3.2.3 差分進化算法 25
3.3 配電網同步相量測量裝置多目標優化配置 27
3.3.1 多目標優化原理與Pareto*優解 28
3.3.2 配電網同步相量測量裝置多目標*優配置模型 28
3.3.3 多目標二進制蝙蝠算法 29
3.3.4 多目標二進制差分進化算法 30
3.4 算例分析 33
3.4.1 算例系統 33
3.4.2 考慮電壓越限特性的測量裝置配置 34
3.4.3 計及狀態估計精度的測量裝置配置 36
3.4.4 基于多目標優化的多目標優化測量裝置配置 37
3.5 本章小結 40
參考文獻 40
第4章 配電網狀態估計的靈敏度分析 42
4.1 靈敏度分析計算方法 42
4.1.1 局部靈敏度分析 42
4.1.2 全局靈敏度分析 43
4.1.3 基于MCS的全局靈敏度指標計算方法 44
4.1.4 基于SPCE的全局靈敏度指標計算方法 45
4.2 配電網狀態估計的全局靈敏度分析及應用 48
4.2.1 配電網狀態估計的不確定性因素 48
4.2.2 基于SPCE的配電網狀態估計GSA 49
4.3 算例分析 51
4.3.1 算例系統 51
4.3.2 基于SPCE的GSA 53
4.3.3 系統運行狀態變化對全局靈敏度指標的影響 57
4.3.4 基于GSA的測量裝置配置方案 59
4.4 本章小結 60
參考文獻 61
第二篇 混合量測環境下配電網狀態估計方法
第5章 配電網靜態狀態估計 65
5.1 含同步相量量測的配電網三階段狀態估計建模 65
5.1.1 配電網三階段狀態估計模型 65
5.1.2 含同步相量量測的三階段狀態估計模型 67
5.1.3 交直流混合配電網三階段狀態估計模型 68
5.2 基于三階段模型的配電網靜態狀態估計方法 73
5.2.1 基于拉格朗日松弛法的靜態狀態估計 75
5.2.2 基于交替方向乘子法的靜態狀態估計 77
5.2.3 交直流混合配電網分布式狀態估計方法 79
5.3 算例分析 83
5.3.1 配電網狀態估計 83
5.3.2 交直流混合配電網狀態估計 84
5.4 本章小結 87
參考文獻 88
第6章 配電網動態狀態估計與加速策略 89
6.1 動態狀態估計介紹 89
6.2 動態狀態估計模型 89
6.2.1 狀態空間模型 90
6.2.2 配電網潮流計算方法 92
6.2.3 快速動態狀態估計架構 93
6.3 動態狀態估計計算的異構并行 94
6.3.1 異構并行技術概述 94
6.3.2 稀疏存儲技術 95
6.3.3 CUDA并行編程模型 96
6.4 異構并行加速方法 98
6.5 算例分析 99
6.6 本章小結 103
參考文獻 103
第7章 數據驅動的配電網狀態估計方法 105
7.1 離線學習和在線狀態估計的總體框架 105
7.2 基于改進生成對抗網絡的數據生成方法 106
7.2.1 生成對抗網絡基本原理 107
7.2.2 基于DCGAN的注入功率樣本生成 109
7.3 基于深度神經網絡的配電網狀態估計方法 110
7.3.1 神經網絡基本原理 110
7.3.2 DNN-MMSE狀態估計器 114
7.3.3 DNN離線訓練 115
7.4 算例分析 116
7.4.1 算例數據 116
7.4.2 基于DCGAN的注入功率樣本生成結果 117
7.4.3 基于深度學習的配電網狀態估計結果 121
7.5 本章小結 125
參考文獻 126
第三篇 配電網運行狀態評估方法
第8章 配電網運行狀態不確定性度量 129
8.1 配電網潮流計算模型 129
8.1.1 DG控制方式及建模 129
8.1.2 常規配電網的潮流計算 133
8.1.3 孤島微電網的潮流計算 134
8.2 配電網概率潮流計算 136
8.2.1 可再生能源及負荷概率模型 137
8.2.2 考慮源荷不確定性的配電網概率潮流計算 139
8.3 算例分析 140
8.3.1 孤島微電網潮流計算 140
8.3.2 孤島微電網概率潮流計算 145
8.3.3 孤島微電網潮流的全局靈敏度分析 154
8.4 本章小結 159
參考文獻 160
第9章 配電網結構脆弱性及供電能力評估 161
9.1 考慮變結構特性的配電網安全供電能力分析 161
9.1.1 配電網事故后果嚴重程度評估 162
9.1.2 配電系統網架結構強弱評估 164
9.1.3 配電系統供電能力評估 164
9.2 計及孤島支撐能力的配電網自愈能力分析 165
9.3 算例分析 167
9.3.1 配電網供電能力分析 167
9.3.2 配電網自愈能力分析 169
9.4 本章小結 173
參考文獻 173
第10章 基于同步相量測量的孤島檢測方法 174
10.1 基于深度學習與高階多分辨率奇異譜熵的孤島檢測方法 174
10.1.1 高階奇異譜分析 174
10.1.2 SAE算法 177
10.1.3 有監督的微調過程 178
10.1.4 Softmax分類器 178
10.2 光伏并網與孤島仿真系統 180
10.2.1 仿真環境及參數設定 180
10.2.2 控制策略 180
10.3 算例分析 182
10.3.1 仿真波形分析 182
10.3.2 MSHOSSE計算結果分析 185
10.3.3 孤島檢測結果分析 186
10.3.4 檢測盲區分析 188
10.3.5 基于深度學習孤島檢測方法的可解釋性分析 188
10.4 本章小結 190
參考文獻 191
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智能配電網運行狀態估計技術 節選
第1章 緒 論 1.1 配電網及同步相量測量技術發展現狀 由于能源和環境的雙重約束，我國在大力發展分布式電源、電動汽車充換電設施及需求響應資源。在這樣的目標背景下，配電網也將發生重大變革：大規模分布式電源接入配電網，電動汽車充電負荷快速增長，電網與用戶供需互動日益頻繁，使配電網出現源荷智能化、網絡電力電子化等新特征，配電網的源、網、荷具有更強的時空不確定性，呈現出常態化的隨機波動性和間歇性。另外，還有潛在的微網、孤島等運行形態。圖1-1展示了新形勢下配電網的運行特點。 圖1-1 新形勢下配電網的運行特點 這一系列新形勢將給配電網的發展帶來挑戰：大規模分布式電源、電動汽車接入及用戶與電網供需互動，極大地增加了配電系統的復雜程度與管控難度。在配電網層面新能源隨機性的影響顯著，動態負荷波動的無序性特征明顯，源荷具有更強的時空不確定性，給配電網安全可靠運行帶來巨大挑戰。從感知角度而言，系統運行狀態難以準確快速刻畫；同時，源-網-荷運行特征更加復雜，安全運行難以準確描述。從控制角度來說，準確性差，缺乏主動控制能力。對配電網的準確感知是實現合理優化控制的前提條件。 配電網運行狀態是指在一定時間與空間尺度下，由系統和設備運行狀況、環境、市場及主體行為等因素所構成的系統狀態。配電網運行狀態感知則是基于廣域量測系統及多種數據庫，采用數據挖掘、動態狀態辨識、運行狀態分析、可視化等技術，實現配電系統運行關鍵動態數據的測量、處理和分析，達到對主要運行行為的測量、辨識和顯示，實現對當前配電網運行狀態的獲取和理解。 傳統配電網的量測體系主要基于監控與數據采集(supervisory control and data acquisition，SCADA)系統。SCADA數據不具有統一時標，因此在源荷動態特性明顯的配電網中，其量測數據的同步性與準確性無法得到保障，難以準確地獲取新形勢下的配電網運行狀態。同步相量測量裝置(phasor measurement unit，PMU)基于全球定位系統(global positioning system，GPS)，能夠賦予系統內全局量測數據統一的時標，同時能夠直接測量配電網中的相量信息，使量測數據同步性與準確性均能夠得到保障。由于前期受限于投資成本，PMU裝置的相關研究與應用主要集中在輸電網層面；微型化、低成本同步相量測量技術的發展和應用，為保障新形勢下配電網的安全可靠運行提供了重要的新方法、新手段。 如何以適應配電網需求的PMU技術為基礎，研究下一代配電網自動化系統關鍵支撐技術，保障配電網安全可靠運行，已經成為能源及電力系統領域的重大科學命題。因此，本書將針對大量分布式新能源接入、強波動源荷場景下的配電網，挖掘PMU量測特點及應用優勢，對配電網安全運行狀態的快速、準確感知問題進行深入研究。 1.2 配電網狀態估計研究現狀 配電網狀態估計作為配電管理系統的重要組成部分，其主要功能是利用系統量測數據，根據*佳估計準則排除偶然的錯誤信息和少量不良數據，估計或預報系統運行狀態，并為配電管理系統的高級應用軟件提供完整可靠的實時數據。因此，高效、可靠的配電網狀態估計有利于保證配電管理系統的正常工作并發揮其功能，從而*終提高配電網運行的安全性和經濟性。 目前，在高壓輸電網調度控制方面，狀態估計方法已進行了深入研究和廣泛應用。但與輸電網相比，配電網存在眾多不同的特點。例如，①配電網結構復雜，點多面廣；②三相線路不對稱，分支多且線路阻抗比值較大；③存在大量單相和兩相負荷，三相負荷不平衡；④配電網測量裝置少，實時量測數據不足，存在大量負荷功率偽量測等。因此，現有的輸電網狀態估計方法不能直接應用于配電網。另外，現有的配電網狀態估計方法主要通過負荷歷史數據估計或預測的負荷功率偽量測來改善系統的可觀測性，其狀態估計性能和結果精度難以滿足新形勢下配電調度系統的需求。因此，深入研究適合配電網自身特點的三相狀態估計方法勢在必行，這具有重要的研究價值和現實意義。 配電網狀態估計是在給定配電網結構的條件下，利用量測數據的冗余度來提高系統實時信息的可靠性與完整性，估計或預報系統的實時運行狀態。配電網狀態估計可直接利用的實時量測數據主要是節點電壓幅值、支路電流幅值和少量的功率量測，而且在配電網狀態估計研究初期受配電網自動化水平低的影響，通常無法采集到負荷節點功率量測。為了有效地利用冗余的量測數據，配電網狀態估計需要綜合考慮配電網模型和系統量測量特征，建立相應的量測方程來處理各種不同類型的量測量，保證狀態估計結果的準確性。因此，配電網狀態估計問題的重難點是如何根據配電網模型和量測配置特點，建立相應的量測方程，并按照*佳估計準則快速、準確地獲得*佳估計值。 1.網絡模型 我國配電網接線方式主要有三相三線制和含中性線的三相四線制兩種方式。針對配電網三相不平衡問題，國內外文獻現已深入地研究了兩種配電網的三相模型，其中，配電網三相潮流模型的研究文獻較多，配電網三相狀態估計方法研究則相對較少，且主要側重于研究三相三線制配電網狀態估計。目前，直接研究三相三線制和三相四線制混合系統的狀態估計方法的文獻十分少見，而這種結構在我國電力系統中則十分常見，如10kV/380V電網等。 2.負荷模型 配電網狀態估計中使用的量測數據包括實時量測、虛擬量測和偽量測。實時量測是由SCADA或PMU實時采集變電站和關鍵負荷節點的量測量，具體包括電壓幅值、電流幅值、節點注入功率、支路功率量測等；虛擬量測是無須測量裝置即可得到且能保證總是正確的數據，如配電網中聯絡節點的零注入功率；偽量測(pseudo measurement)則是根據經驗或歷史數據人工增加且實際上不存在的量測，其精度較低。實用中，對于沒有配置測量裝置的負荷節點，為滿足系統可觀測性經常要求根據經驗或歷史數據(如通過營銷系統獲得的滯后數據)人工增加注入功率量測。 在配電網自動化水平較低時，同時兼顧經濟性和實際可行性，配電網實時量測配置較少，一般只是在配電網變電站和部分關鍵節點配有測量裝置，所以系統實時量測數據不足，特別是大量負荷節點無法獲得功率量測。為了使量測系統具有足夠的冗余度，保證系統的可觀測性和提高狀態估計精度，在配電網狀態估計中需要解決的關鍵問題是如何處理系統量測，特別是負荷功率偽量測。 3.配變電源節點狀態估計模型 在配電網狀態估計中，由于配電網結構復雜且規模龐大、實時量測信息少，以及各條饋線除了變電站根節點外無電氣聯系，現有研究文獻一般是把變電站節點作為根節點對各條饋線分別進行狀態估計。 在正常情況下，配電SCADA系統能夠及時地獲得變電站節點的實時量測信息，包含三相節點電壓幅值、三相支路功率和三相支路電流幅值量測。在配電網三相潮流計算過程中一般是將變電站節點或饋線根節點處理為平衡節點，假設三相電壓對稱且已知，在潮流計算過程中選取變電站節點電壓作為相位參考而不參與迭代計算。在配電網三相狀態估計中，現有文獻對變電站節點的處理方法類似于三相潮流計算中的處理方法，認為變電站電源節點的實時量測信息精度較高，都假設變電站高壓側節點的三相電壓對稱且已知，在狀態估計求解過程中不參與迭代計算。 4.配電網狀態估計算法 電力系統狀態估計算法就是根據狀態估計的量測方程和系統所有量測量，按照*佳估計準則獲取系統*優狀態估計值的計算方法。根據狀態變量的選取不同，配電網狀態估計算法可以分為以節點電壓為狀態變量、以支路電流為狀態變量和以支路功率為狀態變量的方法。同時隨著新理論技術的發展，也出現了其他新的配電網狀態估計方法。 (1)以節點電壓為狀態變量：該類方法將節點電壓作為狀態變量，可以說是廣義的潮流計算方法，通過建立雅可比矩陣，迭代求解目標函數。基于*小二乘法類算法的狀態估計模型簡單，計算效率較高，保證了有效性、無偏性、一致性和穩健性，能適應多種類型的網絡及量測。但是由于雅可比矩陣在每次迭代中都要重新計算且不對稱，導致計算量大、計算時間長。因此后續研究引入了量測變換技術，將電壓、電流幅值和功率量測等效變換成節點注入電流相量量測，從而實現量測雅可比矩陣常數化。但是，利用量測變換得到的等效量測并非真實量測，而且電壓電流幅值量測權重與電壓電流相量量測權重的變換過程并不等價，也將影響狀態估計效果。 (2)以支路電流為狀態變量：該類方法以支路電流相量為狀態變量，利用量測變換方法將負荷功率量測和支路功率量測等效轉換為相應的負荷電流相量量測和支路電流相量量測。但該方法難以處理電壓幅值量測，對于存在大量電壓幅值和支路電流幅值量測的情況，該方法估計效果較差。 (3)以支路功率為狀態變量：與基于等效支路電流量測變換的思想類似，這類方法利用量測變換技術，將節點注入功率轉換為等效支路功率量測，得到三相解耦的雅可比常數陣，因此，該方法能夠有效地處理大量的功率量測，且不要求有功和無功成對出現。但是這類方法*早提出時只適用于僅有實時功率量測的系統，且沒有給出電壓和電流幅值量測的處理方法。 現代配電網節點數多、規模大，對快速配電網動態狀態估計而言，計算結果的時效性非常重要，因此對于快速動態狀態估計的計算時間有著嚴格的要求。目前，單核中央處理器(central processing unit，CPU)的頻率已經超過了3GHz，目前主頻的提升空間已經不大，因此現代的動態狀態估計算法需要引入并行算法發揮現代計算機架構的多核CPU與圖形處理器(graphics processing unit，GPU)的運算能力，縮短狀態估計時間。 相對于串行計算，并行計算可以劃分為時間并行和空間并行。時間并行指的是流水線并行，空間并行包括指令并行、數據并行和線程并行。時間并行指流水線技術，讓多個處理過程在時間上相互錯開，輪流重疊地使用同一套硬件設備的各個部分，以加快硬件周轉而贏得速度。空間并行則導致兩類并行機的產生，分為單指令流多數據流(single instruction multiple data，SIMD)和多指令流多數據流(multiple instruction multiple data，MIMD)，常用的串行機也稱為單指令流單數據流(single instruction single data，SISD)。MIMD類的機器又可分為常見的5類：并行相量處理機(parallel vector processor，PVP)、對稱多處理機(symmetrical multi processor，SMP)、大規模并行處理機(massively parallel processor，MPP)、工作站機群(cluster of workstations，COW)、分布式共享存儲處理機(distributed shared memory，DSM)。隨著GPU及相應接口的出現，大型電力系統的狀態估計有了新的方法。對于節點數眾多而支路數和節點數接近的配電網，其導納矩陣是稀疏的，為基于CPU+GPU的異構并行計算提供了良好的條件。 綜上所述，現有的配電網狀態估計方法在模型方面，主要存在的問題是未能綜合考慮網絡結構特點和各種量測類型及特征；在算法方面亟須解決的難題是物理量量測利用或變換、量測權重分配或權值函數的選取等問題；在計算機程序設計方面需要利用并行計算/分布式計算進行加速，提高狀態估計的計算效率。隨著配電網的發展和系統規模的擴大，配電網的運行狀態更加復雜，對配電網狀態估計方法也提出了更高要求，因此迫切要求進一步完善和創新。 1.3 配電網運行狀態評估研究現狀 當前階段，國內外對配電網運行狀態評估的研究主要聚焦于配電網運行的安全性、可靠性以及經濟性等。文獻[1]和[2]對主動配電網運行狀態的各項狀態指標進行了分析研究，構建了綜合評估指標體系與方法；文獻[3]和[4]將安全域方法應用于配電系統，建立了基于
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