基于免疫算法的含分布式电源配电网的故障定位

分布式电源(DG)的接入,使传统配电网络拓扑结构从单电源辐射状网络变成复杂的多电源网络。在这种情况下,传统的故障定位算法已不再适用。针对这一问题,提出了一种新的基于故障电流的故障定位算法——免疫算法。首先,针对含DG的配电网,构建了适应多个分布式电源的故障电流编码方式和适应多个分布式电源的开关函数。其次,相比传统的遗传算法,免疫算法通过计算抗体的匹配程度和浓度对个体进行评价,并且增加了记忆单元保证了算法进化过程中抗体的多样性从而避免了遗传算法中的‘早熟’收敛问题。最后,通过Matlab建模仿真,验证了该算法适用于含分布式电源(DG)配电网的故障定位,并具有一定的快速性和容错性。     

移动式直流应急无线充电模块的磁芯优化设计研究

采用无线电能传输是开展移动式直流应急保障的有效途径。提出了一种适用于移动式直流应急无线充电模块的铁氧体磁芯设计和优化方法,可进一步提高发射器与接收器之间的未对准误差容限、降低磁芯损耗。当无线充电模块发射器与接收器之间存在未对准误差时,磁通密度不再均匀,磁芯损耗也随之增加。因而,应通过磁芯优化设计使得磁芯各处磁通均匀分布以及损耗降低。经综合考虑,提出了一种分段线性圆形和附加条形磁芯的优化结构,并提出基于有限元连续非线性规划优化算法,可使得磁通密度分布均匀和降低损耗。经仿真验证,与原始磁芯结构相比,优化后的圆形磁芯结构可降低单位体积磁芯损耗,另加附加条形磁芯优化后可使单位体积磁芯损耗降低39%,并且优化后的磁芯,单位损耗的磁芯体积可减少17. 5%。     

配电网自动化信息在不同传输协议下的性能分析

IEC61850标准可以为配电网自动化提供标准化、统一化的信息模型和信息交换模型,能有效解决终端的互操作性问题,但是仅仅解决了配电网自动化信息的描述问题,而相应的传输协议尚未得到统一规范,不同协议的传输性能缺乏定量化的分析手段。此外,随着IP网络在配电网自动化通信领域的不断推广,大量的配电网自动化信息可否在IP网络上进行传输也需要经过定量化的论证。针对这些问题,本文基于OPNET 仿真平台,对配电网自动化业务进行精细的建模,探讨了IEC60870-5-104和MMS+GOOSE等不同传输协议应用于配电网自动化信息传输的可行性,最后定量化地分析了不同传输协议下配电网自动化信息在IP网络中的传输性能。仿真结果表明,在IP网络中,IEC60870-5-104、MMS+GOOSE over TCP以及MMS+GOOSE over UDP三种传输协议的最大传输延时都在10ms以内,均能满足配电网自动化信息传输的实时性要求,但在遥测/遥信数据发送时间间隔较小的情况下,MMS+GOOSE over UDP的丢包率明显小于其余两种传输协议。#$NL关键词: IEC61850;配电网自动化;传输协议;IP网络;传输性能     

一种超宽电压范围隔离型DC-DC变流器研究

针对不同规格电动汽车的统一充电系统需求,研究2倍以上宽输出电压范围隔离型DC-DC变流器已成为该领域的热点。提出了一种隔离型的LLC串-并联模式变换拓扑及其设计方法,实现0.5~3.0倍的宽输出电压范围,且所有功率器件满足软开关运行。首先,利用半桥变模态控制,获得1.0倍以下电压增益;然后,利用PWM脉冲180°移相实现串-并联快速切换,实现1.0倍或2.0倍电压增益的转换;最后,通过变频结合PWM整流器直流电压调压功能,实现0.5~3.0倍宽电压增益的调节。样机实验结果表明:所提变流器利用上述策略,达到了预期的0.5~3.0倍增益,且实现软开关运行;此外,并联至串联切换过程时间非常短,仅300μs,串联至并联切换过程稍长,但也仅4.5 ms,适用于对电压增益范围要求较宽的应用场合。     

基于SVM机器学习算法的电能质量扰动分类与评估∗

目前大多数电能质量扰动分类方法都是基于对扰动数学表达式的分析,分析结果不能反映电力系统参数,如果电力系统有任何变化,结果也不能说明变化的好坏.对此提出了一种基于SVM机器学习算法的电能质量扰动分类评估方法.该算法应用机器学习算法SVM支持向量机对基于时域特性分析的扰动分类方法(TDCA法)提取的扰动特征量进行分类,在建立的IEEE 9节点标准模型中模拟所有常见的单一和复杂的电力系统干扰.这些干扰都是用TDCA法精确分类和评估的.仿真结果表明,该方法也可用于基于电力系统参数的电力扰动分类,并可以反映系统的参数,对后续系统参数调整具有很大的参考意义.     

基于自适应多尺度形态学和CEEMD的谐振接地故障选线研究

为解决小电流谐振接地系统的故障选线不准确的问题,提出了一种基于自适应多尺度形态滤波和互补集合经验模态分解(CEEMD)相结合的选线方法。利用自适应形态学滤波方法可以有效地抑制电力系统故障过程伴随的宽带白噪声和孤立脉冲噪声。去噪后通过比较故障线路与非故障线路经CEEMD分解和希尔伯特黄变换(HHT)的特征分量一阶差分极性与相位进行选线。与经验模态分解(EMD)和集成经验模态分解(EEMD)相比,CEEMD能够更好地减小模态混叠的影响,同时减小分解误差。在MATLAB仿真软件中,对不同故障位置、过渡电阻、故障初始角进行分析,对上述方法进行了验证。大量仿真表明,该方法不受初始故障角、故障位置及过渡电阻的影响。     

分布式电源备自投接线方式改进

针对分布式电源的特点,阐述电力系统内现有备自投装置在分布式电源运行下的不足,并对备自投接线方式进行了分析,制定了对应接线的改进方法,从而降低因分布式电源备自投装置不正确动作造成的停电、断电事故发生的可能性,提高电网供电可靠性。