基于改进扰动功率法的电压暂降源定位

面对引发电能质量问题的电压暂降,结合电力系统中常见的短路故障类型,提出一种改进的扰动功率法。取扰动电压和扰动电流的乘积作为扰动功率,根据线性电路的叠加原理,故障网络可以等效成正常状态和扰动分量的叠加,利用瞬时扰动功率或其半周波平均值的极性来定位暂降源,最后搭建模型,通过Matlab仿真,结果表明提出的改进的扰动功率法可以准确定位暂降源。     

一种基于扰动能量与功率谱的电容器组投切的定位方法

由于部分无功补偿装置本身的不成熟,容易产生误动现象,因此定位多条母线处的投切电容器组具有重要意义。以2条母线处电容器同时投切为研究对象,提出了一种利用扰动能量与功率谱作为特征,支持向量机作为智能分类器的定位方法。该方法首先使用扰动能量第一峰值的极性及其大小,判断电容器投切的主要区域;接着对区域内部分监测点的监测电压进行功率谱估计,计算所提出的2个特征指标;最后将这些特征量输入支持向量机,得到电容器投切的位置。在PSCAD/EMTDC中建立了简单配电网模型,仿真不同位置的电容器投切,测量母线电压暂态数据,所得数据导入Matlab进行处理,仿真结果表明,该方法对判定两两同时投切电容器组的位置具有较好的适应性,平均识别精度达到98.6%。     

基于能量函数的强迫功率振荡扰动源定位

持续的周期性小扰动会引发电力系统强迫功率振荡,其共振时的稳态表现形式与系统弱阻尼自由振荡非常相似。文中基于线性化的系统运动方程建立能量函数,分析了强迫功率振荡共振稳态时线性化系统中的能量转换特性,从能量变化的角度阐述了强迫功率振荡与系统弱阻尼自由振荡的区别。通过对2机系统的分析,阐述了借助系统中的能量转换特性识别强迫功率振荡扰动源所在位置的基本原理。基于结构保留的多机系统,将能量函数推广到关键支路和节点,以借助网络动态信息在线识别强迫功率振荡扰动源的大致方向或位置。4机2区系统和新英格兰10机39节点系统的仿真算例验证了所提出的方法的有效性。     

用小波变换和瞬时功率定位电能质量扰动源

为经济合理地精确定位电能质量扰动,根据监测点的电压电流波形,基于小波多分辨率,提出了一种扰动源定位新方法。该法首先对电压电流波形进行小波变换确定扰动的起止时刻,然后基于瞬时功率计算扰动功率和扰动能量,最后通过分析确定扰动源在监测设备的位置。针对电压暂降和电容器投切造成的扰动,运用此法分别依据ATP仿真数据和实际监测数据进行了分析,准确判断了扰动源在监测点的位置。结果表明,只要电网中的监测设备足够多,依据对扰动源定位的方法可实现扰动源的精确定位。     

基于小波变换的电容器投切扰动源定位

随着敏感性电子设备的增多,电能质量问题已经受到电力系统和用户越来越多的关注。暂态电能质量问题日益突出,电容器投切造成的暂态扰动是其中较为常见的一种。对扰动源进行定位将有助于明确供用电双方的责任,通过监测到的电压电流瞬时值,在扰动功率定义的基础上,根据Parseval定理,采用小波变换计算扰动发生期间三相瞬时功率信号能量的变化。由能量变化极性的正负,并结合扰动功率的第一个峰值的极性．提出了判断电容器投切相对位置的新判据,仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于小波熵的电容器扰动识别和定位

对投电容器扰动识别和定位的方法进行了改进。针对其他此类方法的不足,比如在电压幅值低时投电容器扰动的识别、定位“可信度不高”等,文中通过提取小波变换的特定层的系数,对需要识别的电容器扰动的分解信号相对增强,而其他扰动的分解信号相对减弱,然后再提取熵特征值,结果表明它可以作为识别低电压时投电容器扰动的依据。在对电容器扰动进行定位时,参考了功率和能量定位法,并对其进行了改进。仿真分析证明,在电压幅值较低时,可以准确和可靠地对电容器扰动进行识别和定位。     

基于数学形态学的电能质量扰动检测和定位

数学形态学因其在保留信号突变点信息方面有很好的效果,因此常用于短时电能质量扰动的检测和定位,但基于数学形态学的部分方法仍存在对某些过零点扰动检测失效的缺点,文章分析了3种基于数学形态学的扰动检测和定位方法,即基于1阶求导和形态梯度的方法、基于形态梯度和软阈值处理的方法、基于dq分解和高帽变换的方法,通过仿真比较了3种方法在分析电压暂降、电压暂升、电磁暂态振荡等信号方面的适应性,结果发现基于dq分解和高帽变换的方法在检测过零点扰动时具有很好的效果,因此选取这种方法对实测扰动数据进行了检测和定位分析。结果表明,基于dq分解和高帽变换的方法能正确检测与定位出任一时刻发生的扰动,具有较好的适应性与可行性。     

基于广义S变换的暂态电能质量扰动定位与识别

S变换由于时频分辨率固定,从而导致定位暂态电能质量扰动的效果差。提出一种基于广义S变换的扰动定位新方法,利用高频处时间幅值曲线的突变点峰值进行定位检测,以提高扰动的定位精度。首先通过广义S变换得到扰动信号的模时频矩阵,然后利用高频处时间幅值曲线定位扰动的起止时刻,再根据最大频谱曲线、基频幅值曲线与定位结果提取四个识别特征量,最后基于分类规则树方法实现扰动信号的自动分类。仿真结果表明,所提出的定位方法简单直观,精度较高;提取的识别特征量少而有效,分类效果良好。     

基于耗散功率的区域电网强迫功率振荡扰动源定位

持续的周期性小扰动会引发电力系统强迫振荡,通过切除扰动原则可以使振荡迅速衰减。为了能够找到扰动源的具体位置,使振荡快速平息,对共振稳态时线性化系统能量转换特性进行了分析,结合实际电网扰动源自动定位存在的一些问题,对能量函数法进行了改进,提出了利用耗散功率进行扰动源识别的新方法。基于该方法,对4机2区系统、某实际大电网仿真模型以及广域测量系统(wide area measure system,WAMS)实测数据进行了仿真分析,结果表明利用耗散功率能够快速准确地确定强迫功率振荡扰动源的位置,说明了利用耗散功率进行扰动源识别方法的可行性以及对实际电网的适用性。     

基于数学形态学的电能质量扰动定位方法

提出了一种快速的电能质量扰动检测和定位的方法,在该方法中其检测输出量能够反映出扰动前后被检测电压幅值平方的变化,具有非常明显的检测效果。系统存在噪声的情况下,该方法同样适用。MATLAB／SIMULINK仿真结果证明了这两种方法的有效性。     

基于数学形态学与后差分算法的微网暂态电能质量扰动定位方法

微网技术优点突出,但是由于微网中分布式电源的自身特性、微网特殊的网络性质和运行特点都对微网的电能质量产生影响,特别是暂态电能质量扰动问题,扰动定位则是治理这一问题的基础和前提。为此,提出了基于数学形态学与后差分的微网暂态电能质量扰动定位方法。该方法首先用第一级形态滤波器对噪声进行预处理,并进行Park变换,将基频分量转换为直流分量,然后采用直线型结构元素的第二级形态滤波器进行消噪,最后采用后差分算法快速、准确定位扰动信号。MATLAB/SIMULINK仿真结果及分析表明,该方法简单、快速、准确,适合实时性要求较强的场合。     

基于形态-复小波暂态电能质量扰动检测及定位

针对暂态电能质量扰动的实际检测过程中,存在着较强的脉冲噪声和白噪声干扰,影响暂态信息准确提取的问题,设计了有效的滤波算法以在保留信号特征的前提下最大限度地抑制噪声干扰影响,该法是将基于数学形态学的广义形态滤波器作为复数小波变换的前置滤波单元,形成的一种新型形态-复小波变换综合检测算法。仿真结果表明,基于该算法的滤波器不仅可很好地解决电能质量扰动分析中滤除随机噪声和脉冲噪声的困难,还可较好地保持扰动信号的形状和特征。另外用Daubechies实小波构造了相应的正交紧支对称复小波,由其提供的复合信息可准确地检测出扰动并进行时间定位。分别用电压暂降、暂态振荡、短时谐波畸变及微小扰动对所提方法进行了数字仿真验证,结果证实了基于形态-复小波变换综合检测方法的正确性和有效性。     

基于能量函数的电网低频振荡及扰动源定位研究

由于电力系统稳定器在实际电网中的广泛配置,常规的离线小干扰计算分析已经难以得到负阻尼或弱阻尼的低频振荡模式.然而,实际系统中仍然频繁出现低频振荡现象,根据对大量事故的分析,发现多重扰动的发生以及周期性扰动源的存在都可能引发低频振荡.构造了基于联络线的能量函数,并将能量分解为振荡分量和准稳态分量,从而对多重扰动引起的系统低频振荡进行分析,以提供可供调度人员参考的动态安全信息;并将传统的支路势能分解为周期分量和非周期分量,利用非周期分量在网络中传播耗散的方向来实现周期性强迫扰动源的快速、准确定位.实际电网仿真算例验证了所提方法的有效性和可行性.     

基于改进小波能熵和支持向量机的短时电能质量扰动识别

提出了一种基于改进小波能熵和支持向量机(SVM)的短时电能质量扰动识别方法.首先对采样信号进行小波多分辨分解与重构处理,然后引入滑动时间窗算法,从时一频域结合分析的角度,选用高频带的小波系数进行特征提取;提出了改进小波能熵算法,并用此计算相应的熵值作为扰动特征量,将这些特征量作为SVM的输入,实现短时电能质量扰动的辨识.通过原始小波能熵与改进小波能熵的对比,仿真结果表明了改进算法的有效性.     

基于改进QPSO形态滤波器的电能质量暂态扰动检测

提出一种基于改进量子粒子群算法（QPSO）的形态滤波器,用于电能质量暂态扰动检测。首先对量子粒子群算法进行改进,利用混沌序列对粒子位置初始化以提高算法全局寻优能力,通过引入变异算子进一步避免算法过早收敛。然后将改进后的算法应用于形态学滤波器的结构元素的自适应优化中,结合结构元素的特点,寻找出属性最佳的结构元素从而提高滤波能力。结合仿真实验,研究了含有复杂多变噪声的环境下,发生电压骤升、电压骤降和电压中断暂态干扰现象时所构造改进滤波器的滤波性能。通过实验对比,证明所提方法具有快速、准确的特点,较传统的滤波方法有了很大的改善,提高了电能质量扰动检测的可靠性。