[发明专利]一种基于节点谐波电压幅值的主导谐波源定位方法有效
申请号: | 201910403814.2 | 申请日: | 2019-05-15 |
公开(公告)号: | CN110174589B | 公开(公告)日: | 2021-03-09 |
发明(设计)人: | 郭敏;金庆忍;姚知洋;楚红波;刘路 | 申请(专利权)人: | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 |
主分类号: | G01R31/08 | 分类号: | G01R31/08 |
代理公司: | 南宁东智知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 45117 | 代理人: | 裴康明;黎华艳 |
地址: | 530023 广西壮*** | 国省代码: | 广西;45 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 节点 谐波 电压 主导 定位 方法 | ||
本发明属于谐波源定位技术领域,具体涉及一种基于节点谐波电压幅值的主导谐波源定位方法,只需要配电网节点处测量的谐波电压数据、配网和负荷的参数,即可重构求解出配网内各节点处的谐波注入电流,从而达到主导谐波源的精确定位。与第一类方法相比,本发明仅需要几秒钟的时间即可实现精确的谐波源定位,快捷高效;相较于基于状态估计的方法,本发明不受嫌疑区域限制,可降低误判几率;相较于已提出的基于稀疏表示的定位方法,本发明不受背景谐波源的影响,且不需要主导谐波源可能位置的约束条件。经仿真实验验证,本发明具有良好的抗噪性,且N‑1稳定性较好。
技术领域
本发明属于谐波源定位技术领域,具体涉及一种基于节点谐波电压幅值的主导谐波源定位方法。
背景技术
近几年,现代电力电子技术推动柔性直流输电、新能源发电技术迅速发展,配电网中不仅包含电弧炉、电气化铁路等传统的非线性负荷,还包含大量整流设备,由此导致电力系统中谐波污染问题日益严重,这给配电网的经济运行及用户的安全用电造成了极大的影响。为有效治理电力系统中的谐波污染,保证配电网的经济运行及用户的安全用电,主导谐波源的精确定位至关重要,在此基础上才能进一步实现谐波污染责任的具体判定,解决谐波争端。
目前,谐波源的定位方法研究大致分为两个方向:其一是基于等效电路模型的定位方法,针对公共耦合点(Point of Common Coupling,PCC)处的电气量进行计算分析的方法,如谐波功率潮流方向法和基于谐波阻抗的方法等;其二是利用多节点的测量数据,通过算法分析实现谐波源定位的方法。第一类方法只能在某一节点处判断主导谐波源所在侧,在实际应用中需要首先判断谐波源可能区域,或对所有节点进行逐一排查,虽然原理简单但繁琐且成本较高;第二类方法则可避免对所有节点的逐一检查,利用广域测量数据实现谐波源定位,更具有工程研究价值和实际意义,因而受到越来越多相关学者的关注。鉴于第一类方法的原理与特点在其他文献中已有详尽阐述,这里仅简单介绍第二类定位方法。
第二类定位方法依据其采用算法原理的不同可分为:基于状态估计的方法、基于人工智能算法的方法和基于稀疏表示的定位方法。文献:Heydt,G.T.《Identification ofharmonic sources by a state estimation technique》首次提出基于状态估计的定位方法,利用监测数据对整个系统网络进行谐波状态估计,估算出各节点的谐波电压及支路谐波电流,从而判断谐波源的位置。文献:Du Z P,Arrillaga J,Watson N R,et al.《Identification of harmonic sources of power systems using state estimation》和文献:Meliopoulos A P S,Zhang F,Zelingher S《Power system harmonic stateestimation》从量测量和状态变量两方面改进了谐波状态估计法,然而基于状态估计的方法需要初步判断谐波源的嫌疑区域,一旦该步骤出现问题将会导致误判。文献Jain S K,Singh S N《Low-Order Dominant Harmonic Estimation Using Adaptive WaveletNeural Network》、Ferrero A,Prioli M,Salicone S《A fuzzy,metrology-soundapproach for the identification of the sources injecting periodicdisturbances in electric networks》、Saxena D,Bhaumik S,Singh S N《Identification of Multiple Harmonic Sources in Power System Using OptimallyPlaced Voltage Measurement Devices》分别提出了基于人工神经网络、模糊逻辑和群智能方法的谐波源定位方法,虽然可以达到快速精确的定位,但需要大量的训练样本,在工程上难以实现。文献:Liao H.《Power System Harmonic State Estimation andObservability Analysis via Sparsity Maximization》、林达斌,江亚群,黄纯,黄娟.《一种新的谐波、间谐波参数估计算法》、杨源,林圣,臧天磊,何正友,张钧,黄文《基于改进稀疏表示法的谐波源定位》提出了基于稀疏表示的定位方法,利用了谐波源的空间稀疏性,通过谐波注入电流的范数最小化求解电流向量,从而得到主导谐波源位置。但基于稀疏表示的定位方法受背景谐波源的影响较大,且将主导谐波源的位置局限于某几个节点处,这与实际中谐波源的随机性不符。
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