文献综述（或调研报告）：
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1故障可观性的PMU优化布点的研究现状
目前，在电力系统中的每一个节点处都安装PMU是不太经济可行的办法。因此，研究如何在最佳的位置配置一定数量的PMU来实现某一个应用目标具有非常重要的研究意义。目前的PMU优化配置大都是针对单一应用目标的，其中研究最为广泛的是保证整个系统的可观性，因为系统只有在完全可观的前提下才能够进行状态估计的计算。除此之外还要保证故障下可观。
3.1.1满足全网完全可观下的优化配置研究
为实现系统完全可观的PMU优化配置，国内外学者进行了很多研究。2004年B. Xu和Ali. Abur提出了整数规划法来获得最优PMU的位置0，但该方法在考虑零注入时，引入了近似值。2008年Gou B提出了一种线性整数规划法0，该方法分别给出了考虑传统量测和不考虑传统量测时的PMU配置结果。其中，传统量测包括支路功率和注入功率。为了在配置时考虑零注入的影响，文献0把零注入模型添加到线性整数规划中，并利用该模型获得了考虑零注入时的 PMU的位置，但该模型并没有考虑零注入不作为PMU安装位置的情况。
应用比较广泛的另一种寻优方式是利用启发式的优化算法，包括遗传算法0[0，模拟退火法00，禁忌搜索法00等。这种优化算法的本质是一种迭代思想，包含了大量的矩阵运算，因此运算量大，运算时间长0。另一种方式是基于系统的拓扑模型来获得PMU的位置，如深度优先搜索法00，最小生成树法0。这些方法都能获得使系统完全可观的PMU位置，但其均无法在量测数量和运行时间上同时达到最优，且其中某些算法多样性差。如深度优先搜索法虽然运行时间短，但其需要较多的PMU数量，大约占节点总数的40%，而且只能获得一种配置方案0。另外，这些方法并没有考虑零注入节点的影响。相对于启发式的优化算法，利用系统的拓扑模型实现PMU配置的方式更加的直观。
3.1.2保证故障下可观的优化配置研究
为了保证系统在线路中断和单一量测损失的情况下，系统依然可观。在配置PMU时，考虑这些因素的影响，文献0采用线性整数规划法来获得单一量测损失下的PMU配置方案。文献0既考虑了单一量测损失，又考虑了单条线路中断对PMU配置的影响，利用修改的粒子群算法得到PMU的配置结果，但该方法具有较高的运算时间。文献0考虑了量测通道限制对系统可观性的影响，利用细胞遗传算法得到了在不同量测通道限制下的PMU的配置结果。
3.2考虑故障可观的PMU优化布点模型
在考虑故障可观的PMU优化布点模型中，PMU配置主要完成故障可观的应用功能，需要将应用功能对PMU装置的需求转化为相应的数学表达式形式，形成相应的数学约束条件，从而与优化目标函数----PMU配置数目或安装总费用最少相结合，最终完成考虑故障可观的PMU优化布点模型的建模和求解。
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