电网结构对电压暂降传播的影响及其量化分析方法

有效的电压暂降治理方法对减少用户经济损失起着重要的作用。现有电压暂降治理方法基于随机预估等方式获取电网各节点的电压暂降水平,从而针对暂降严重的节点进行治理,但这些方法仅能量化暂降水平的大小,难以分析造成暂降严重的根本原因,治理效果亟待提高。其本质原因在于忽视了电压暂降在电网中的传播规律和电网结构对电压暂降的影响机制。为此,对电压暂降受电网结构属性的影响进行分析并对其量化方法开展研究。首先,基于电网故障模型分析电压暂降幅值与电网结构的关系,并将监测周期内多次故障下电网所有节点电压平均幅值构成的序列定义为电压暂降模式,以挖掘电压暂降受电网结构属性的影响;然后,通过分析电压暂降的传播特性,从电网拓扑属性和物理属性出发提出电压暂降结构性指标,从电网节点规模程度、聚集程度、传播效率和支撑能力等不同的方面量化电网结构对电压暂降的影响;最后,提出电压暂降受电网结构影响程度的综合评估方法,为电网侧电压暂降治理提供决策支持。基于IEEE 30节点系统的仿真结果验证了所提方法能够反映电网结构对电压暂降的影响规律,以敏感用户接入电网的规划为例,验证了所提结构指标有助于从电网侧治理电压暂降问题,并能够对优质供电园区的电网规划与重构、电网运行方式反演、电压暂降传播途径抑制等措施提供决策支持。     

基于多元线路特征因素融合的电压暂降严重程度评估

现有电压暂降严重程度评估方法未充分考虑多元线路特征因素对输电线路故障概率的影响,从而导致评估结果出现较大误差。由此,本文提出了基于多元线路特征因素融合的电压暂降严重程度评估方法。首先,基于线路历史故障数据,采用关联规则量化多元线路特征因素对线路故障的影响程度。然后,通过改进D-S证据理论融合多元线路特征因素建立准确的线路年故障概率模型;并采用基于最大熵模型的故障点法评估节点的电压暂降水平。最后,提出了一种同时考虑系统侧电压暂降严重程度和用户敏感设备耐受特性的综合电压暂降严重程度指标用于评估节点电压暂降严重程度。通过与某区域电网实际电能质量监测数据对比,本文所提方法的准确率可达到90%以上。同时通过与未充分考虑线路特征因素的评估案例对比,所提方法的准确率明显提高。因此,在进行电压暂降严重程度评估时,综合考虑线路特征因素可以有效的提高评估结果的准确率。     

基于并行计算的电压暂降仿真分析技术研究

评估地区电网电压暂降风险对于保障用户电力可靠供应至关重要,当前使用电力系统综合分析程序(PSASP)进行区域电网电压暂降仿真时存在仿真效率低、耗时长等问题,因此,提出一种基于并行计算的电压暂降仿真分析方法,使用PSASP软件能快速评估地区电网各母线节点的电压暂降严重程度,为治理地区电网电压暂降问题提供重要的技术手段。实际应用表明,本文所提方法能有效解决大型电网电压暂降仿真效率问题,为暂降治理提供决策支撑。     

在线监测系统ITIC曲线暂降严重程度评估方法

现行ITIC曲线标准中通过统计低压敏感设备受电侧电压暂降特征分布来评估电压暂降造成的影响,但直接使用电能质量在线监测的中高压暂降数据可能造成较大的评估误差。针对上述问题文章提出了一种在线监测系统ITIC曲线暂降严重程度评估方法,用以在缺乏低压侧电压数据情况下提高电压暂降严重程度评估的准确性。首先根据变压器的序分量传递特性对电网侧与设备侧之间的暂降传递进行分析,其次结合DFT运算对录波数据进行处理求取设备侧的暂降数据,然后以ITIC曲线对低压设备进行暂降严重程度及设备暂降后状态评估,最后通过案例分析进一步验证了评估方法的有效性。     

考虑多维特征刻画的电压暂降严重程度评估方法

随着高新技术的发展,越来越多的新型用电设备对暂降波形的不同特征敏感,因此迫切需要改进电压暂降严重程度评估方法。由于目前电压暂降特征刻画方法仅计算暂降幅值和持续时间2个基本特征,暂降严重程度评估结果无法有效反映设备受暂降的影响程度。为此,从电网侧暂降严重程度评估的角度出发,提出一种考虑多维特征刻画的电压暂降严重程度评估方法。针对现有暂降严重程度评估方法存在的诸多问题,提出电网侧电压暂降多维特征刻画方法和用户侧典型耐受曲线模式库。根据监测波形中提取的多维特征值与典型耐受曲线所对应敏感特征向量的相似性建立隶属度函数评估综合严重程度。最后,基于电网实测数据对文中方法的有效性进行验证,结果表明该方法能够有效反映不同暂降特征对敏感设备的不同影响程度,且相较于传统方法在少量敏感设备耐受曲线的前提下评估准确度更高,更适用于电网侧暂降严重程度评估。     

基于改进FP-Growth和AHP算法的电压暂降影响度分析

为了准确评估电压暂降对设备和用户造成的影响后果,提出一种基于改进FP-Growth算法和层次分析法（AHP）的数据挖掘分析方法来评估电压暂降影响度。选取电压暂降特征属性并对其进行分类,结合电压暂降影响度指标构建数据挖掘分析框架;采用改进的FP-Growth算法对电压暂降事件进行关联规则挖掘,有效提升了数据挖掘的效率;通过层次分析法构建关联规则匹配模型,评估电压暂降影响度,提高了评估结果的准确性。最后,通过实例分析验证了所提方法的实用性。     

电压暂降系统指标的监测节点数量选择与评估方法

准确评估电压暂降水平是理解与改善电压暂降问题的前提。虽然IEEE Std 1564 — 2014标准已为电压暂降系统指标的计算提供了建议,但考虑实际电网无法在所有节点均安装监测装置,如何确定其数量并提出适用于不均匀数据的评估方法是尚未解决的难题。为此,针对监测节点数量与抽样方法的确定展开研究。考虑实际电网监测数据存在分布不均匀的问题,提出一种改进的密度偏差抽样方法。基于误差幅度指标,建立满足不同给定误差要求下的监测节点数量解析式。基于监测节点样本数据,采用均值方法计算得到系统指标的估计值。IEEE 118节点系统的仿真结果表明,所提方法既能够在抽样过程中保留原始监测数据的电压暂降信息,又能基于给定误差得到评估所需监测节点数量的估算值;相比于现有系统指标评估方法,所提评估方法具有更小的估计误差。     

综合考虑系统与设备侧的节点电压暂降评估

针对从供需两侧评估电网节点电压暂降水平的需求,提出考虑系统和设备侧的节点电压暂降严重程度评估方法。首先,根据系统与设备评估重点构建指标:基于累积/互补累积分布函数、严重性指标及暂降统计表定义节点平均电压暂降影响度指标,与电压暂降频度指标共同构建系统侧指标集;由节点综合电压耐受曲线及能量损失公式构造节点综合故障率作为设备侧指标,再形成兼顾系统和设备侧的综合评价指标集。其次,对指标集赋权,并采用基于马氏距离的逼近理想点(TOPSIS)法刻画节点电压暂降严重程度,在IEEE 30节点系统仿真,并使用所提方法评估节点电压暂降严重程度,实现了电压暂降薄弱节点的辨识。最后,通过模糊C均值聚类方法对不同组合指标进行评估合理性分析,结果证明文中所提方法能解决单一指标评价片面的问题。     

电压暂降事件分类及短路类型识别研究

随着现代化敏感电力电子设备的广泛应用以及新型电力负荷的迅速发展,电能质量问题日益受到关注,其中最为突出的就是电压暂降。为了更好地研究电压暂降对电力系统的影响,文中首先根据来源电压暂降事件进行分类,主要来源包括短路故障、大型电机启动和雷电等。接下来对短路故障引起电压暂降进行识别,使电压暂降系统能够根据监测到的暂降波形识别出短路故障类型。最后通过江苏电网电压暂降监测系统中的数据波形的案例分析,归类到4种典型短路故障分类,验证了文中算法的可行性。     

基于随机森林算法的电压暂降特征量预测研究∗

电压暂降是发生概率较高、对电力用户影响较严重的一类电能质量问题,准确地对敏感用户开展特征量指 标评估十分重要.基于此,提出了一种基于随机森林算法的用户侧暂降类型的特征量评估方法,首先根据电网侧和用 户侧的暂降数据建立随机森林回归预测模型,然后对模型进行参数设置优化,最后对用户侧电压暂降特征量数据进行 预测.利用云南某地区配电网实测数据进行的与多项式预测算法的对比分析表明了随机森林算法用于电压暂降特征量 预测的优越性.     

计及雷击情况的基于PDT-SVM暂降源辨识方法研究

目前,电压暂降已成为影响最突出的电能质量问题之一,为有效分析雷击对电网暂降的影响程度,对雷击导致电压暂降的情况进行了详细分析,准确辨识了包括雷击导致暂降情况在内的4种暂降类型,为合理划分暂降责任提供重要依据。文中首先分析了雷击故障导致暂降的有效值波形与普通短路故障之间的区别,归纳了短路故障、雷击、变压器投切及感应电机启动4种暂降类型电压有效值波形的特点,引入5个暂降电压特征指标,并建立了暂降类型辨识特征矩阵。然后采用基于粒子群聚类优化的决策树支持向量机(PDT-SVM)分类器对4种暂降类型进行辨识。分类器的训练与测试数据均来自电网实测暂降电压数据,与工程实际密切贴合。最后,算例分析结果验证了算法的有效性和准确性。     

基于平均点线距的电压暂降系统级评估方法

为系统比较不同区域电压暂降的严重程度,从电网电压暂降整体水平出发,提出了系统级的电压暂降严重程度评估方法。该方法通过聚类分析确定持续时间区段,求取不同持续区段内残余电压的中位数并绘制中位数线。随后提出平均点线距指标以量化评估各个区域电压暂降严重程度,并根据不同区域的指标分布特征进行电压暂降水平等级划分。某市实际监测数据的评估验证了所提方法的正确性与合理性。该方法能在大量监测数据中有效提取不同区域电压暂降的严重程度信息,从残余电压和持续时间2个维度实现电压暂降的系统级评估,有利于区域间电压暂降水平的对比。     

基于平均点线距的电压暂降系统级评估方法

为系统比较不同区域电压暂降的严重程度,从电网电压暂降整体水平出发,提出了系统级的电压暂降严重程度评估方法。该方法通过聚类分析确定持续时间区段,求取不同持续区段内残余电压的中位数并绘制中位数线。随后提出平均点线距指标以量化评估各个区域电压暂降严重程度,并根据不同区域的指标分布特征进行电压暂降水平等级划分。某市实际监测数据的评估验证了所提方法的正确性与合理性。该方法能在大量监测数据中有效提取不同区域电压暂降的严重程度信息,从残余电压和持续时间2个维度实现电压暂降的系统级评估,有利于区域间电压暂降水平的对比。     

基于互近似熵的电压暂降波形匹配方法

随着越来越多电压暂降敏感设备接入电网,因电压暂降干扰带来的直接及间接经济损失日趋严重,这对供电质量提出了更高要求,准确识别暂降源是治理电压暂降问题中必不可少的步骤。文中分析了各类短路故障引起的电压暂降类型及其经变压器传变后暂降波形的变化情况,并根据理论分析建立各类暂降的标准样本波形。提出了一种基于互近似熵原理的电压暂降源辨识方法,通过计算实测波形与样本波形之间的互近似熵,直接进行相似度匹配,实现故障暂降类别的准确识别,并利用电网实测数据对该方法进行验证。结果表明该方法与实际工程相贴合,具有很强的实用性。     

用麦也尔电弧模型分析雷击引起的电压凹陷

雷击是当前电力系统面临的最严重的事故和故障原因。雷击在电力系统中产生过电压,该过电压如果超过电气设备的绝缘水平,就会导致系统故障,因此研究雷击引起的电压凹陷对于实际电力系统具有重要的理论价值和现实意义。侧重探讨配电网络由雷击引起的几种电压凹陷,即雷击引起的绝缘子闪络、保护间隙击穿续流、电弧接地引起的电压凹陷。由于电弧现象的复杂性,使得在以往的数字仿真中,仅仅用理想短路或者一个线性电阻来模拟接地故障电弧,大大降低了仿真结果的可信度。为解决这个问题,依据麦也尔电弧数学模型,给出了接地故障电弧的精确数字仿真模型。     

基于数据挖掘与改进灰靶的电压暂降严重度分析与评估

针对电压暂降评估问题,提出一种基于互信息与改进灰靶理论的电压暂降严重度数据挖掘分析方法。提出暂降距离和交叉影响域指标,考虑电压暂降的多种特征属性建立严重度评估框架;构建互信息网络模型对电压暂降进行数据挖掘,利用连接权提取关联规则构成电压暂降知识库,对全网电压暂降严重度水平进行初步分析,避免了基于支持度和置信度的传统数据挖掘方法产生的冲突规则问题;提出靶心度的改进计算方法,结合数据挖掘所得的全网暂降严重度水平,建立电压暂降严重度条件搜索模型进行变电站暂降严重度评估,解决了匹配结果多重化的问题,提高了电压暂降评估的准确性。算例分析验证了所提方法的可行性。     

配电系统电压跌落幅值估算分析

电力市场的快速发展及敏感负荷的逐年增多，要求发展相关的评估指标和方法，来衡量整个配电网络或者评估不同馈线之间的暂态电能质量优劣。然而实际系统中不能保证对每一个点都进行实时监测，因此必须根据己知的不完整监测数据来准确地估计其余各未知点的电压跌落幅值。为了解决该问题，提出了“电压跌落幅值估算”的概念，并且基于最小二乘原理发展了实用的幅值估算算法，该算法通过判断故障相位，搜索故障路径，估计出未知点的电压跌落幅值。理论分析和仿真表明，该算法的提出为配电系统电压跌落的状态评估和数据统计提供了有力的保障。     

基于典型波形特征与改进DBSCAN的电压暂降同源识别方法

针对电网内单次短路故障可能触发多条母线上的电能质量监测装置记录电压暂降波形,造成电压暂降录波数据冗余、电网电压暂降水平过估计的问题,提出一种基于典型波形特征与改进基于密度的有噪空间聚类(DBSCAN)的电压暂降同源识别方法。首先,提出综合倾斜因子、波形相似度和持续时间三维特征,综合刻画电压暂降同源性;同时,研究电压暂降经多级变压器的传播特性,推导出13种变压器相电压等效传递矩阵,并提出基于Bhattacharyya距离的波形相似度计算方法。其次,利用共享近邻点(SNN)改进DBSCAN,对由三维特征构成的矩阵进行同源聚类,提出基于电网节点总数和监测点总数的聚类参数计算方法,实现电压暂降同源识别。应用实测数据和IEEE 30节点系统仿真数据进行验证,结果证明了所提方法的正确性和有效性。