电压暂降频次两点估计随机评估方法

暂降域求解方程是关于故障距离的高阶非线性方程,求解时统一考虑敏感设备耐受电压、系统母线正常运行电压等随机因素是难点。针对此问题,提出了基于两点估计法的电压暂降频次评估方法。该方法综合考虑了以上两个随机因素,以各随机变量的高阶矩构造估计点,通过较少的确定计算获得频次的期望值。对IEEE30节点系统仿真分析,并与蒙特卡罗法比较证明,频次的两点估计法在具有较高精度的同时,计算时间成倍减少,体现了精度高、计算量少的优点;相比原有理想确定性模型,评估结果量化了不同随机扰动特征的影响,具有适应性好、符合客观实际的特点,有一定的工程实用价值。     

基于改进K-means聚类的配电网电压暂降频次估计法

传统考虑保护动作特性的电压暂降频次估计法需要获取详尽的保护配置信息,然而配电网保护配置多样,在不同因素如过渡电阻、运行方式、故障类型等的影响下,阶段式保护各级保护区可能产生较大变化,采用传统方法对电压暂降持续时间进行评估可能会产生较大误差.文中提出一种基于改进K-means聚类的配电网电压暂降频次估计方法,在未知线路保护配置基础上,基于电压暂降历史监测数据与保护动作信息,采用改进K-means聚类算法,对电压暂降幅值-持续时间进行聚类分析,推断线路保护配置情况,计算保护动作时间与保护动作电压.根据计算结果,在考虑不同故障类型、不同运行方式及不同过渡阻抗的情况下进行配电网电压暂降频次估计.在IEEE RBTS-6母线测试系统的母线5配电网中进行仿真,验证了文中方法的有效性和优越性.     

基于过程性能指数的电压暂降严重程度评估新方法

将电压暂降事件与敏感设备的电压耐受特性曲线相结合,综合考虑幅值、持续时间和暂降频次三要素的作用,提出利用过程性能指数评估电压暂降对敏感设备的影响程度.首先根据幅值和持续时间计算单一事件相对于电压耐受特性曲线的严重程度指数,然后结合暂降频次计算电压暂降严重程度指数的均值和标准差,最后根据均值和标准差计算电压暂降过程性能指数、年电压暂降过程性能指数,作为评估电压暂降对敏感设备影响程度的指标.通过仿真,验证了该方法的实用性和正确性.     

基于改进K-means聚类的配电网电压暂降频次估计法

传统考虑保护动作特性的电压暂降频次估计法需要获取详尽的保护配置信息,然而配电网保护配置多样,在不同因素如过渡电阻、运行方式、故障类型等的影响下,阶段式保护各级保护区可能产生较大变化,采用传统方法对电压暂降持续时间进行评估可能会产生较大误差。文中提出一种基于改进K-means聚类的配电网电压暂降频次估计方法,在未知线路保护配置基础上,基于电压暂降历史监测数据与保护动作信息,采用改进K-means聚类算法,对电压暂降幅值-持续时间进行聚类分析,推断线路保护配置情况,计算保护动作时间与保护动作电压。根据计算结果,在考虑不同故障类型、不同运行方式及不同过渡阻抗的情况下进行配电网电压暂降频次估计。在IEEE RBTS-6母线测试系统的母线5配电网中进行仿真,验证了文中方法的有效性和优越性。     

一种电压暂降对敏感设备影响程度评估的新方法

提出利用电压暂降强度指标评估电压暂降对敏感设备的影响程度.首先定义电压暂降容忍差的概念,确定实际电压暂降幅值与其对应持续时间的电压暂降容忍限值的偏差,反映单一事件对敏感设备的影响程度,然后结合年暂降频次计算出电压暂降容忍差的均值和标准差,最后根据均值和标准差计算出电压暂降强度指标、总电压暂降强度指标,作为评估电压暂降对敏感设备影响程度的指标.该方法考虑各电压暂降容忍差值的大小以及分布情况,有效避免了单一事件影响程度过大带来的误判.通过实例计算,将电压暂降强度指标、总电压暂降强度指标与系统平均有效值波动频率指标(SARFI-Curve)、能量指标进行对比,验证了该方法的有效性和实用性.     

考虑母线电压时变区间特性的电压暂降频次评估

电压暂降前母线电压是影响暂降频次评估精度的重要因素之一.根据正常运行情况下母线电压的时变区间特征,用电压幅值区间数矩阵和时间权重因子确定不同电压曲线下的故障前电压,基于区间分析和解析式法提出电压暂降频次区间评估方法,根据电压在区间内的分布规律,以蒙特卡罗法模拟的电压暂降频次的期望值作为评估定量值.对IEEE 30节点系统的仿真证明了方法的正确性和完备性.与传统方法相比,区间评估结果量化了不同电压曲线对电压暂降频次评估的影响,随机模拟的暂降频次期望值减少了评估结果误差,为合理安排电压运行曲线和选择最佳用户接入点提供了理论依据,具有一定理论和工程应用价值.     

基于过程免疫力和优化K近邻估计的配网电压暂降频次估计

配电网重合闸失败导致用户短时间遭受连续多次电压暂降,给电压暂降持续时间评估带来挑战。此外,配电网故障率高,故障分布差异大,对电压暂降幅值评估影响显著。因此,本文提出一种基于过程免疫时间(PIT)和优化K近邻(KNN)估计的配电网电压暂降频次估计方法;提出了基于PIT曲线的连续电压暂降聚合方法,根据过程参数变化曲线分析工业过程在连续电压暂降下的后果状态,基于线性化PIT曲线求解连续电压暂降等效持续时间;提出了基于优化KNN算法的线路故障分布估计法,基于历史故障样本数量,采用交叉验证法自适应寻找最优KNN参数,估计线路故障分布概率密度函数,进而提出配电网电压暂降频次估计方法。最后,应用IEEE RBTS-6测试系统母线5配电网验证了所提方法。     

基于过程性能指数的电压暂降严重程度评估新方法

将电压暂降事件与敏感设备的电压耐受特性曲线相结合,综合考虑幅值、持续时间和暂降频次三要素的作用,提出利用过程性能指数评估电压暂降对敏感设备的影响程度。首先根据幅值和持续时间计算单一事件相对于电压耐受特性曲线的严重程度指数,然后结合暂降频次计算电压暂降严重程度指数的均值和标准差,最后根据均值和标准差计算电压暂降过程性能指数、年电压暂降过程性能指数,作为评估电压暂降对敏感设备影响程度的指标。通过仿真,验证了该方法的实用性和正确性。     

考虑沿暂降域边界线故障分布的电压暂降随机预估方法

当前实际配电网线路沿线存在多种故障分布,但现有电压暂降随机预估方法仅单一考虑均匀故障分布。针对沿线不同故障分布特性,提出了考虑沿电压暂降域边界线故障分布的电压暂降随机预估方法。根据给定的电压暂降阈值,通过求解发生故障时系统线路的临界点,计算敏感负荷母线的电压暂降域。在确定的暂降域范围内分析边界线的分布情况,沿边界线分别采用三类常见线路故障分布（指数分布、正态分布与均匀分布）计算敏感负荷母线的电压暂降频次,并对预估结果进行对比。最后,以IEEE30节点标准测试系统为算例,验证了所提电压暂降随机预估方法的有效性。     

有源配电网故障场景下的电压暂降仿真与评估方法研究

针对含有分布式电源的配电网进行电压暂降仿真与评估问题,提出基于点估计法的电压暂降仿真与评估方法。首先建立故障信息模型,包括对故障线路率、故障点、故障类型、故障持续时间、故障阻抗等,以及分布式电源输出功率的随机模型,然后基于点估计法将随机概率密度问题转换为多个确定性问题。通过计算随机变量的期望、标准差、三阶中心矩,利用Cornish-Fisher级数来表示每个节点电压暂降的概率密度函数,以及计算电压暂降指标SARFI,发现网络的薄弱环节。通过对含两个不同类型分布式电源的IEEE13-bus和IEEE 33-bus系统的测试,并与Monte Carlo法进行对比,证明了算法的有效性。通过对不同类型风机模型的应用,证实了该文提出算法的可行性和高效性。