自适应重合闸的应用与评价

自动重合闸的应用建立在绝大多数线路故障为瞬时性的基础上,在出现冰冻等自然灾害的情况下,其盲目重合的弊端将突显,而自适应重合闸通过故障性质的判别可以弥补这一缺陷.在自适应重合闸评价方法应增加正确不重合率指标,但在当前在线的故障性质判别方法并不成熟的前提下,可沿用常规重合闸的评价方法,但不应据此错误理解自适应重合闸所产生的效益.还探讨了自适应重合闸的可控性以及试运行中应注意的事项.     

一种基于ANFIS的配电网故障分类方法及其适应性分析

基于自适应神经模糊推理系统,利用配电网系统故障后产生的丰富的暂态信号,设计了一种用于谐振接地配电系统故障分类方法。在PSCAD/EMTDC中建立了仿真模型,分别仿真研究了该方法在不同信噪比、电弧故障、不同负荷水平以及不同系统等效阻抗四种工况下的适应性。通过仿真结果得出,在电弧故障和不同系统等效阻抗两种工况下,分类方法具有较强的适应性;而在信噪比较低以及负荷加重工况下,分类的准确性和过渡电阻的大小相关。提出应增加滤波器环节和增加重负荷工况下的训练样本以提高分类方法的准确性。     

基于多目标粒子群算法的无源电力滤波器优化设计

综合考虑滤波装置的总费用、谐波电压畸变率和谐波电流残留率等设计目标,提出一种基于改进多目标粒子群算法的无源滤波器优化设计新方法.改进了传统的粒子群算法,引入快速排序法构造非支配集、精英集归档技术和拥挤度算子概念,提高了算法的寻优速度和精度.最后通过对具体工程算例的计算,表明了该方法的优越性和有效性.     

带并联电抗器同杆双回输电线路故障特性研究

针对一端和两端带并联电抗器的超高压同杆双回输电线路,分析故障相并联电抗器电压的测量值与实际计算值以及中性点小电抗电压特性,提出一种基于故障相并联电抗器电压的计算值与实际测量值之差同中性点小电抗器电压的幅值比来实现区分失压可恢复绝缘故障与失压不可恢复绝缘故障的判别原理。利用该方法可以区分失压可恢复绝缘故障与失压不可恢复绝缘故障,具有较高的灵敏度。利用EMTP对瞬时性故障与永久性故障时故障相并联电抗器的电压特性进行了大量的仿真,结果表明该方法能够有效地判别故障的性质,可靠地实现同杆双回输电线路自适应重合闸。     

距离保护躲过渡电阻能力研究

通过分析线路出口故障时过渡电阻对距离保护的影响,比较传统型距离保护、自适应距离保护、神经网络距离保护的优缺点,利用南水电厂到泉水电厂双端电源供电系统进行PSASP仿真研究分析。对仿真线路进行大量试验以获得相关数据信息,计算出倾斜角。把仿真线路测得的数据结合已经计算出的倾斜角一起输入到三层BP网络进行训练,以获得一个训练好的三层BP网络。当线路发生短路时,通过把线路的实时测量数据输入到已训练的BP网络中,ANN就能估算出倾斜角,以实现人工神经网络在自适应距离保护的应用。证明基于人工神经网络的自适应距离保护具有更好的躲过渡电阻特性。     

基于模糊自适应形态滤波器和S变换的暂态电能质量扰动检测

提出一种基于模糊自适应形态学滤波器与S变换结合的暂态电能质量扰动检测方法。该方法根据数学形态学理论和模糊控制原理构造一种模糊自适应形态学滤波器,对扰动波形进行预处理,以滤除信号中的随机、脉冲等多种噪声,可较好地保留信号的基本特征,对于滤波后的信号波形,利用S变换幅值包络线对暂态电能质量扰动起止时间进行检测。最后通过对噪声背景下含电压骤升、电压中断和电压骤降电磁暂态现象的电压信号进行仿真验证,结果表明该方法具有计算简单、快速和准确的特性和优点。     

基于自适应粒子群优化的SVM模型在负荷预测中的应用

为了提高电力系统短期负荷预测精度,针对传统支持向量机(SVM)模型在负荷预测中存在的参数的选取问题,提出一种新的预测模型:用改进的自适应粒子群优化算法寻求SVM模型的最优参数.经典粒子群算法是一种全局优化算法,在此基础上提出改进的粒子群算法(FAPSO)并对其进行收敛性测试,将基于改进粒子群算法FAPSO优化的SVM模型用于短期电力负荷预测,实例仿真结果表明该预测模型精度高于传统SVM预测模型,具有一定实用价值.     

基于ARMA误差修正和自适应粒子群优化的SVM短期负荷预测

利用最小二乘支持向量机( LS-SVM)进行短期负荷预测的精度及其泛化性能很大程度上取决于其参数选择.对于支持向量机中的核参数和惩罚系数C采用基于适应度函数惯性权重自适应调整的粒子群优化算法进行选择.在对LS-SVM回归模型参数优化的基础上,建立自回归滑动平均(ARMA)误差预测模型来修正负荷预测结果从而提高预测精度.选择某地区夏季96点负荷数据作为训练样本和测试样本进行分析,并且选择SVM模型进行对比,实验结果表明,同标准的SVM回归模型相比,APSO-ARMA-SVM负荷预测模型能明显改善预测精度,能够推广到电价预测等其他预测领域.     

距离保护躲过渡电阻能力研究

通过分析线路出口故障时过渡电阻对距离保护的影响,比较传统型距离保护、自适应距离保护、神经网络距离保护的优缺点,利用南水电厂到泉水电厂双端电源供电系统进行 PSASP 仿真研究分析.对仿真线路进行大量试验以获得相关数据信息,计算出倾斜角.把仿真线路测得的数据结合已经计算出的倾斜角一起输入到三层 BP 网络进行训练,以获得一个训练好的三层 BP 网络.当线路发生短路时,通过把线路的实时测量数据输入到已训练的 BP 网络中,ANN 就能估算出倾斜角,以实现人工神经网络在自适应距离保护的应用.证明基于人工神经网络的自适应距离保护具有更好的躲过渡电阻特性.     

扰动转移分布因子及风电对超前调度直流潮流约束的关键扰动分析

风电并网规模的扩大增加了电力系统运行中的不确定性,使电力系统调度决策的复杂性增强.在此背景下,就风电场输出有功功率随机扰动对支路潮流的影响问题进行了探讨,推导出准实时运行条件下节点注入有功功率扰动量对支路潮流变化量的扰动转移分布因子(Disturbance Shift Di stribution Factor,DSDF).并以此说明对于超前调度所计及的直流潮流约束,各风电注入节点有功功率随机扰动所形成的扰动集合中的关键扰动必包含在一个具有2N(其中N表示风电注入节点数)种扰动情况的子集中,该分析为设计具有鲁棒性的超前调度方法提供了理论依据.通过对烟台电网实际系统的随机模拟试验表明了观点的正确性.