多谐波源定位及谐波责任量化区分方法综述

谐波源的准确辨识对推动谐波奖惩机制的有效实施和谐波治理具有重要的意义。随着电网中多谐波源共存的情况日益普遍,一次针对单个谐波源进行辨识的研究思路已不再适用。为此,从多谐波源定位和谐波责任量化区分2个方面入手,对国内外的研究现状进行了归纳与总结。首先,介绍了谐波状态估计的数学模型以及应用该理论进行多谐波源定位的基本原理和具体方法,并指出这些方法存在的局限性;其次,在定义谐波责任指标的基础上,分2类研究场景梳理了多谐波源谐波责任的量化区分方法,并对相关研究的共性问题进行了分析;然后,结合电力电子化配电网中谐波呈现的动态时变特征,阐述了解决上述问题的最新研究进展;最后,提出该领域目前所面临的挑战,对未来需要深入探究的方向做出了展望。     

计及用户类型的电能质量区间评估方法

现有电能质量评估方法往往仅根据单个测量点处单一时间断面的数据进行评估,而且较少考虑用户类型。针对此提出一种计及用户类型的电能质量区间评估方法。首先建立含稳态与暂态指标的电能质量评估指标体系,并考虑各项指标在时间域和空间域中的不确定性,采用区间数对其进行描述。然后结合不同类型用户对电能质量的需求差异,利用改进层次分析法确...     

基于主客观组合赋权法的低压配电网电能质量能耗综合评估

电能质量恶化导致低压配电网能耗明显增加,而目前多数研究局限于单一电能质量指标对单一电网设备能耗造成的影响,缺乏整体性分析。对此文章提出一种基于主客观组合赋权法的低压配电网电能质量能耗综合评估方法。考虑当前低压配电网中的典型电能质量指标和能耗设备,构建电能质量能耗综合评估指标体系;采用改进层次分析法确定主观权重,采用变异系数法确定客观权重,综合考虑主观、客观权重对各项指标进行组合赋权;基于组合权重值建立电能质量能耗综合评估模型。实际算例分析验证了该方法的有效性,评估结果也更加准确、合理。     

考虑多主体利益与需求响应的分布式电源优化配置

传统的分布式电源规划仅考虑单一利益主体,且未考虑需求响应,无法兼顾各市场主体的利益需求且忽略了负荷的调节能力。针对以上问题,提出了一种考虑多主体利益和需求响应的分布式电源优化配置模型。首先,结合电源侧的环境成本和用户侧的需求响应,分别以分布式电源发电企业、配电公司、电力用户的净收益最大为目标,建立各自的优化配置模型。其次,根据三者的利益关系,构建可同时兼顾三者净收益的综合优化目标,并采用二阶锥规划方法进行求解。最后,以IEEE33节点配电网作为算例,结合某地区电网的实际数据进行仿真分析。结果表明:所提出的优化配置模型可有效提升各主体的整体经济效益,并且可保证主体间的利益均衡,有助于提升电力市场的活力。     

基于无相位谐波监测数据的谐振源辨识方法

针对电网中大量谐波监测数据因缺乏相位信息难以实现电网谐振监测的技术难题,提出了一套计及主导系数、相关系数及敏感度指标的电网谐振源辨识方法。首先,基于多谐波源谐振分析模型,分析了谐振状态下谐波参数的相关特性与回归特征,提出了计及主导系数的强主导谐振状态判别方法。其次,论证了强主导谐振状态下的谐波阻抗特征及数据特征,构建了融合机理模型和谐振数据特征的电网谐振状态及谐振源辨识方法。最后,基于建模仿真和工程案例验证,在背景谐波对母线谐波电压贡献率小于20%的工况下,敏感谐振支路和敏感谐波源的耦合谐波阻抗测量偏差小于2%,所提方法能够准确辨识谐振状态及谐振源。     

基于CBR试验的隧道弃渣级配碎石细观力学参数研究

级配碎石广泛应用于高速公路路面基层填料,作为测定路基土及路面材料强度的重要手段——加州承载比(CBR)试验可反映路基或路面结构层的承载能力。基于颗粒流软件PFC^3D对CBR试验展开细观参数影响研究,并借助PFC^3D中力链模型对试样内力演化进行观测,探讨颗粒刚度比k_n/k_s、摩擦系数μ、法向黏结强度T_σ、切向黏结强度S_σ等颗粒细观参数对试验结果的影响。研究结果表明：颗粒刚度比k_n/k_s对CBR值无显著影响,摩擦系数μ和颗粒黏结强度T_σ均与CBR值呈线性正相关。另借助黏结强度比T_σ/S_σ,对比切向与法向黏结强度对CBR试验结果的影响,得出切向黏结强度S_σ对CBR值影响较大;切向黏结强度S_σ主确定接触键切向塑性,法向黏结强度T_σ主控制其表面法向黏附性。     

基于改进粒子群优化算法和极限学习机的锂离子电池健康状态预测

锂离子电池健康状态(SOH)的准确预测能够保障电池安全稳定的运行。针对目前SOH预测模型准确性不高的问题，提出了一种改进粒子群优化算法(IPSOVP)和极限学习机(ELM)的SOH预测模型。首先，对电池数据进行分析，选择能够映射SOH变化趋势的健康特征；然后，采用Pearson相关系数分析法选出与SOH具有极高相关性的3个健康特征作为模型的输入，SOH作为输出；利用IPSOVP算法对ELM进行优化，建立IPSOVP-ELM模型进行SOH预测；最后，利用NASA电池数据集对IPSOVP-ELM模型进行验证，并与ELM模型、PSO-ELM模型、反向神经网络(BP)以及长短期记忆网络(LSTM)模型进行比较。实验结果表明，IPSOVP-ELM模型误差稳定在2%以内，具有更高的预测精度和鲁棒性，性能更好。     

考虑相位分布特征的多谐波源叠加方法

为克服随机多谐波源叠加系数计算需同步采样的技术瓶颈，提出一种考虑谐波电流相位分布特征的多谐波源叠加方法。首先，构建多谐波源叠加模型，分析谐波叠加原理及存在问题；其次，分析满足正态分布的相位角特征参数对叠加系数的影响机理，并采用蒙特卡罗法建立标准差与叠加系数的量化关系，提出考虑谐波源个体相位分布特征参数的叠加系数计算方法；最后，通过应用验证，谐波叠加结果计算误差较国标推荐方法降低了80%以上，为多谐波源叠加的工程化应用提供了新方法。