基于监测点数据分析的风电场电压暂降预警研究

对风电场电压暂降指标进行深入数据挖掘并给出适当预警,可及时发现电网中已存在或潜在的电能质量问题并加以改善。利用改进的AHP法确定电压暂降各个特征量的权重,结合改进的欧氏距离法计算出风电场并网点电压暂降监测数据、自设等级限值以及前一段时间电压暂降均值的距离系数,进而快速准确地对风电场电压暂降干扰的真实水平做出及时预警。通过实例分析,证明了所提方法的实用性和高效率,可将其有效应用于电能质量异常数据预警系统。     

基于云物元分析理论的电能质量综合评估模型

针对电能质量综合评估的特点,将层次分析法、熵权法和均方差法相结合得到电能质量综合评估中各项指标的权重值。充分考虑电能质量分类等级边界值的随机性和模糊性,综合云模型的不确定推理特性与物元分析理论兼具定性定量分析的优点,提出了基于云物元分析理论的电能质量综合评估模型。通过建立电能质量综合评估的标准云物元模型,计算待评物元与标准云物元模型之间的关联度,在此基础上定义了置信度系数,使得所提方法具有同时给出电能质量综合评估结果和评估结果置信度信息的优点。实际算例分析验证了该模型的优越性和有效性。     

考虑不确定性的电压暂降不兼容度和影响度评价指标及方法

随着敏感性用电设备的大量使用,电压暂降已经成为最重要的电能质量问题之一。合理、准确评估电压暂降的严重程度和电压暂降对敏感设备造成的影响,不仅能够用来衡量系统供电质量的优劣,而且也是电力市场环境下电能按质论价的前提。为合理、准确地评估电压暂降的严重性,将不确定性表示方法应用于电压暂降严重性评估中。采用云模型描述电压暂降幅值特征和设备电压耐受能力;将正态云模型的期望曲线作为隶属函数,采用模糊安全事件隶属函数方法描述设备受电压暂降影响可能出现的故障状态。建立了一种用云模型表示和计算的电压暂降不兼容度和影响度指标,以反映电压暂降的严重性和对设备造成的影响程度。用配电网电压暂降仿真模型进行仿真分析,给出了评估结果,验证了方法的可行性和合理性。     

考虑风电场出力不确定性的电压暂降评估

为评估风电场的接入对电压暂降的影响,提出一种考虑风电场固有不确定性的电压暂降评估方法。基于尾流效应的影响,以风速作为机群划分指标,建立风电场的等值模型。利用风电场出力的概率模型,将风电场的出力划分为几种场景,在此基础上得到风电场出力的不确定性对电压暂降影响的评估结果。基于PSCAD对IEEE 30节点进行仿真,仿真结果与未考虑风电场不确定性的结果进行比较,发现所提评估方法得出的暂降评估结果更结合实际,更能满足工程实际需要。     

基于可拓云理论的电能质量综合评估模型

针对电能质量综合评估中存在不确定性因素的特点,全面考虑电能质量分类等级边界信息的随机性和模糊性,利用云模型的不确定推理特性和可拓学中的物元理论兼具定性、定量分析的优点,提出了基于可拓云理论的电能质量综合评估数学模型。集成层次分析法、熵权法和均方差法确定电能质量各项指标的综合权重值。建立电能质量综合评估标准云物元模型,计算待评物元与标准云物元模型之间的云关联度,引入信息熵理论确定电能质量等级。在此基础上定义了可信度因子,使得所提出的方法在给出电能质量综合评估结果的同时能够提供评估结果的可信度信息。实际算例分析验证了所提出方法的优越性和有效性。     

考虑指标关联性的电能质量综合评估

针对电能质量指标间的关联性,提出一种电能质量综合评估方法。首先,分析了电能质量指标间的关联性,并运用网络层次分析法建立权重模型,计算各指标关联权重;然后,将不同量级且不同量纲的评价指标值标幺化,再按照成本型数据归一化处理,得到决策矩阵;最后,运用多目标格序理论,建立以理想电能质量指标值为顶元素及底元素的格结构,对电能质量进行综合评估。实例分析了某风电场5个不同电压等级的电能质量情况,验证了所提方法的准确性与可行性。     

风电场并网电能质量分析与实例分析

对风电场对电网并网时的电能质量评估方法进行了研究。简要分析了风电场并网对电能质量的影响,依据国家相关标准给出了风电场并网电能质量评估指标及其计算方法,提出由风电场并网引起的并网点处电压偏差、谐波电流和谐波电压以及电压波动与闪变的计算方法与步骤。基于某风电场的实际数据说明了上述评估方法的具体实施步骤。为进行风电场并网时的电能质量评估计算提供了参考依据。     

物元理论和证据理论相结合的电能质量综合评估

针对电能质量综合评估中存在的不确定性及主观性,提出了一种基于物元理论和证据理论相结合的电能质量综合评估方法。该方法运用可拓学中的物元理论建立电能质量的物元模型,利用关联函数将电能质量各项评估指标与各个质量等级的评价区间之间的隶属关系定量化,并将其进行归一化处理,进而获得各指标的基本信度函数;然后利用熵权法与G1法相结合的复合赋权法确定电能质量各评估指标的权重,用来修正原始证据的基本信度函数,在此基础上,利用证据组合规则对其进行融合,从而得到电能质量的综合评估结果。实例计算表明,该方法最大限度地减少了评估过程中的不确定性,能够得到更精确、客观的综合评估结果。     

基于可拓学的电能质量综合评价

将可拓学与层次分析法相结合,提出了电能质量评估的新方法。用可拓学中的物元理论对电能质量进行物元分析,建立3种物元模型,然后结合可拓学中的相关函数理论,将3种物元模型的关系进行量化,形成关联值矩阵;用层次分析法(AHP)得到电能质量各指标的权重;最后结合关联值矩阵和指标权重能够得到最终的电能质量综合评价等级。用基于可拓学的综合评价方法对公共连接点(PCC)的电能质量进行了综合评价,实际算例表明这种方法能够有效地区分电能质量等级,并对电能质量进行定性和定量评价。     

灰色理论在电能质量综合评估中应用

重点探讨了电能质量综合评估中指标权重和评估方法2个方面.为了克服单一赋权方法的缺陷,获得科学的权重系数,首先计算样本数据的熵值以取得客观权重,将AHP法进行改善以获取主观权重,然后通过线性加权得到电能质量分项指标的组合权重.以电能质量国家标准为依据建立标准矩阵,对样本数据进行灰色关联分析,并结合综合权重求取各样本的关联度;通过比较数据样本和标准样本关联度的大小以确定样本的等级.计算结果表明组合赋权方法得到的各指标的权重更加客观、全面,采用灰色关联分析的电能质量综合评估结果更加科学、准确.     

基于逆向云的电能质量扰动综合评估方法

充分考虑扰动分类等级边界值具有的随机性和模糊性,结合云模型的不确定推理特性与物元分析理论的优点,提出了一种基于逆向云发生器的电能质量扰动综合评估模型。通过逆向云发生器建立电能质量扰动综合评估的标准模型,在此基础上通过实时的数据分析,对现有模型进行实时修正,使得扰动综合评估模型具有更强的实时性。针对电能质量扰动综合评估的特点,将层次分析法、灰色聚类评估法相结合得到扰动综合评估中各项指标的权重值使得扰动综合评估结果可信度更高。对金属厂的中频炉和牵引变电站的试验分析验证了该模型的优越性和有效性。     

考虑系统与敏感负荷兼容性的电压暂降指标

针对电压暂降对用户的影响和电力市场按质论价的需求,论证了评估电压暂降的必要性,并对国内外电压暂降评估现状进行了全面而客观的分析。在此基础上,提出了一种考虑供电系统和敏感负荷兼容性的电压暂降干扰性量化评估方法。该方法从系统的角度考虑的同时,以ITIC和SEMI F47曲线为参考从敏感负荷的角度考虑,通过层次分析法(AHP)确定各影响因素的常数权重,利用灰色关联分析(GRA)求得关联系数,并与常数权重相结合获取可变权重,最后得到电压暂降样本与标准电压的关联度,其值越小表明电压暂降干扰越严重。与电压暂降能量指标相比较得出,该方法能够精确反映电压暂降真实的干扰水平。     

基于组合赋权-灰色关联的电能质量综合评估方法研究

为了提高电能质量综合评估的客观性、科学性,笔者提出一种综合主、客观权重的组合赋权方法。采用AHP的一种改进方法获取样本数据的主观权重,计算样本数据的熵值获取客观权重,然后通过乘法合成法得到电能质量分项指标的组合权重。建立以电能质量国家标准为依据的标准矩阵,结合组合权重对样本数据进行灰色关联分析求取样本的关联度;通过比较标准样本和数据样本关联度的大小确定样本的等级。实例验证表明,组合赋权法得到的指标权重更加客观、全面,采用灰色关联分析的电能质量综合评估结果更加科学、准确。     

考虑分功率区间的风电场电能质量综合评估方法

随着大规模风电接入电力系统及电力用户对电能质量的要求越来越严格,准确全面地对电能质量综合评估对实现风电场电能质量按质定价越来越具有重要意义。本文提出一种考虑分功率区间的风电场电能质量综合评估方法。首先,利用层次分析法对电能质量指标在分功率区间下的数据进行加权,并考虑短板效应对低指标权重放大;然后,以风电场规模及无功补偿设备容量配置作为输入数据,利用数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)计算各风电场的电能质量综合评估结果;最后,某省网主要风电场电能质量DEA评估。结果表明,本文所提方法更准确全面。     

计及负荷耐受度的电压暂降综合评估指标研究

随着PC、继电器、变频设备等敏感负荷的大规模使用,诸如电压暂降等暂态电能质量问题日益凸显,在一些敏感设备占比较高的高新工业园区,针对电压暂降事件的投诉日益增多。针对此问题,在对国内外电压暂降评估现状进行全面而客观的分析的基础上,进行了计及负荷耐受度的电压暂降综合评估指标研究。首先通过蒙特卡洛法对多致因因素导致的暂降事件进行模拟,得出各个节点的电压暂降特征量的期望值,由此计算系统侧暂降事件的严重程度。然后根据敏感度概率模型针对不同类型的敏感负荷计算设备的暂降期望值,结合各类型敏感负荷在总负荷中的占比计算负荷侧指标,最后通过变异系数法提取系统侧指标和负荷侧指标的权重得到综合评估指标。     

基于大数据分析的暂态电能质量综合评估方法

运用基于大数据处理架构的Naive Bayes分类方法提出了暂态电能质量评估方法,将数据来源扩展至电网运行监测数据、电力用户数据和公共信息数据等方面,并将评估结果按严重程度分为暂态正常状态、短时电压暂降状态、短时深度电压暂降状态、短时电压失压状态。基于MapReduce架构,设计分布式Naive Bayes算法实现状态分类。在分类器训练阶段,对海量历史数据进行分布式学习,周期性地生成评估规则库并部署到所有评估节点。在状态评估阶段,各评估节点基于流处理框架快速生成实时评估样本,并根据当前规则库实时地得出评估结果。试验结果表明,所提出的基于大数据分析的暂态电能质量评估方法是可行,在准确率和处理速度上都取得了较好的效果。     

最小二乘意义下主客观评价一致的电能质量综合评估

综合考虑不同专家对电能质量指标重要程度的偏好差异以及负荷对指标的敏感度不同,提出了基于最小二乘意义下主客观评价一致的电能质量综合评估方法。首先利用层次分析法进行主观赋权,再根据评价指标在不同被评价对象中的差异,采用变异系数法得到反映指标客观特性的权重系数,最后基于最小二乘法求得综合反映主客观的权重系数。定义了电力系统标准电压,用此组合权重并基于灰色关联分析法,计算待评估电压与标准电压的关联度,并将其进行等级划分。在PSCAD环境下搭建了系统模型,基于MATLAB编写相应的电能质量评估程序,对两个不同电压等级的4条母线电压进行了综合评估,并与木桶原理方法得到的评估结果进行了比较,证明了该方法的合理性和实用性。     

考虑设备敏感特性的单次电压暂降事件分级评估方法

对于单次电压暂降事件,得到其评估值后,在没有比较基准的情况下,无法直观地知晓其严重程度。本文提出了考虑设备敏感特性的单次电压暂降事件分级评估方法。在暂降能量指标的基础上,根据典型的设备耐受曲线的严重性评估结果拟合设备免疫水平概率分布函数;计算单次事件引起设备的故障概率,基于层次分析法得到设备综合故障率;利用设备故障率构造修正函数来修正暂降能量指标,基于电网中490组历史暂降样本,通过对修正后的暂降能量指标进行概率统计分析,拟合其概率分布函数,计算其概率分位数,作为比较基准值;根据单次事件修正后的评估指标与基准值的大小关系建立电压暂降严重性评估等级。通过对电网中100组实测暂降样本进行分级评估,将暂降能量指标修正前后的结果进行对比,验证了本文方法能有效地克服暂降能量指标的过度评估,并且评估结果更加直观、合理。     

考虑设备耐受特性的能量指标分级评估

考虑用户设备电压耐受特性对评估结果的影响,提出了一种考虑设备耐受特性的改进能量指标的系统侧电压暂降分级评估方法.首先,进行了能量指标的比较基准值以及不确定区域内暂降事件严重程度差异性刻画不足的分析;然后,基于电压耐受曲线构建比较基准值与权重系数,建立改进能量指标评估模型,进而对暂降事件严重性进行等级划分;最后,使用该方...     

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。