[发明专利]一种离网光伏电站内部谐波负荷指数预测方法

说明书

技术领域

本发明属于光伏发电技术领域，特别涉及一种离网光伏电站内部谐波负荷指数预测方法。

背景技术

电力系统及其中众多的发电和储能设备组成了一个复杂的系统，如何根据光伏电站运行特点进行离网光伏发电系统直流网络谐波汇集指数评估，使光伏电站都能发挥最大效益，同时也使系统都能最有效、最快速的利用电网资源。现有的离网光伏发电系统直流网络谐波汇集指数评估的特点是忽略光伏电站设备的相互作用及其与外界环境的作用过程，光伏电站系统内各个系统独立进行谐波分析。存在互相间的分析不能协调同步，不能有效利用电网资源，评估准确度不高的技术问题。因此，对光伏电站运行参数及气象环境参数进行实时监测，并根据监测参数对离网光伏发电系统直流网络谐波汇集指数进行预测计算，根据计算结果实时地对光伏电站运行策略进行控制，能够有效提高光伏系统的电能质量，显著提高区域电力系统可靠性与经济性。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种评估准确度高，能够有效提高光伏系统的电能质量，显著提高区域电力系统可靠性与经济性，具有更高可靠性和经济性的离网光伏电站内部谐波负荷指数预测方法。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案包括以下步骤：

a、建立离网光伏电站内部谐波负荷指数演化时间序列；

b、构建测量数据时间序列的m维相空间；

c、相空间重构后的遗传-蚁群混合算法处理；

d、离网光伏电站内部谐波负荷指数计算。

为有效实施本发明，进一步地，所述的步骤a中所述的时间序列在一系列时刻toxb₁,toxb₂，...,toxb_n，得到逆变器输出电压变化率oxb1、逆变器等效阻抗oxb2、直流侧电压变化率oxb3、温度oxb4、光照强度oxb5：

其中，n为自然数，n＝1,2,…。

进一步地，所述的步骤b中，构造一组m维向量。

yoxb_i+1＝ψ(yoxb_i,yoxb_i-τ,...,yoxb_i-(m-1)τ)，其中，τ为延迟时间，其中(i＝1,2,...,k_5n)，m为嵌入维数。

进一步地，所述的步骤c中，建立带有惩罚因子和约束函数目标函数：

y_oxb＝min f_mb(oxbx_i)+g_cf(oxbx_i)+r_ys(oxbx_i)

其中，式中oxbx_i(i＝1,2,...,w_5n)为w_5n个优化变量，f_mb(oxbx_i)为目标函数，g_cf(oxbx_i)为目标函数的惩罚因子，r_ys(oxbx_i)为目标函数的约束项。

进一步地，所述的步骤c中，还包括采用遗传算法寻找初始源点到所有节点的初始次优路径。

进一步地，所述的步骤c中采用蚁群算法模型解的表示：P_i(h_i)＝P_i⁰+(P_i¹-P_i⁰)×h_i,h_i∈[0,1]

其中，设P₁,P₂,...,P_d为次优路径经过的节点，节点对应的自由连接线依次为L_i，设P_i⁽⁰⁾和P_i⁽ⁱ⁾为L_i的两个端点h_i为比例参数，d为节点数。蚁群算法的解即表示为(h₁,h₂,...,h_d)。

进一步地，所述的步骤c中还包括当前结点i到下一节点j的状态转移概率p_i,j的计算，公式为：