基于最小变异系数的配电网电压暂降源模型识别方法

提出了一种基于最小变异系数的配电网电压暂降源模型识别故障定位方法。该方法通过获得配电网中各个节点短路时监测点所测得的电压暂降特性,建立在不同故障类型条件下的电压暂降源识别模型,根据实际配电网发生故障时监测点所测得的电压暂降数据,用电压不平衡度公式区分出故障类型后,再与相应故障类型的电压暂降源识别模型进行比对,得到最小平均变异系数的区段则具有最大概率为故障区段。该方法将配电网故障选线和配电网故障区段定位融合在一起,经EMTDC仿真验证,有较高的准确性和有效性。     

基于直流扰动功率的直流配电网电压暂降源定位

电压暂降源定位对解决相应供用电双方纠纷及责任认定等起到重要作用。提出一种基于直流扰动功率法的直流配电网电压暂降源定位方法,分析了导致直流配电网电压暂降的典型原因,将故障状态分解为正常状态和扰动状态的叠加,建立直流扰动功率与扰动源位置之间的对应关系,根据直流扰动功率的正负来判断暂降源的位置。在Simulink平台上搭建了直流配电网暂降分析仿真模型,分别对直流配电网的外部交流电网故障与内部故障引起的电压暂降进行源定位分析。仿真实验结果表明,该方法可有效完成直流配电网电压暂降源的定位,具有应用范围较广、可靠性高的优点。     

基于改进S变换的复合电压暂降源识别特征分析

电压暂降是较常见、影响较大的电能质量问题,识别电压暂降扰动源对改善和治理电压暂降具有重要意义。分析了由线路短路故障、感应电动机启动、变压器投入等单一电压暂降扰动源和复合电压暂降扰动源引起的电压暂降现象,提出采用改进S变换分析复合电压暂降扰动源识别特征。根据基频幅值曲线和2~5倍基频幅值和曲线,从统计量、熵和能量等方面构建电压暂降识别特征指标,将这些特征指标作为支持向量机的输入实现对不同类型电压暂降扰动源的分类识别。仿真结果表明,采用改进S变换构建电压暂降识别特征指标比标准S变换在电压暂降扰动源分类识别上效果更好。     

配电网中电压暂降源定位技术分析

电压暂降因在电网中具有传播性使得如何定位暂降源变得复杂,而电压暂降源的定位对电能质量故障监测、诊断及其缓解策略的制订至关重要。配电馈线中电压暂降高频率发生,使得如何定位暂降源成为亟需解决的技术问题。暂降源从发生机理上可归结为故障和非故障两大类。文章阐述了暂降源的定位技术的历史及其发展情况,并分析和比较了配电网现有的电压暂降源定位检测算法,给出了各自的定位判据和适用范围,概括并分析了故障类电压暂降源定位的通用判据,展望了电网中暂降源定位技术工作。     

基于μPMU和二分搜索法的辐射状配电网电压暂降源定位

快速准确地定位电压暂降源,对提高供电可靠性和明确供需双方责任具有重要意义。文中提出一种基于微型同步相量测量装置(micro-phasor measurement unit,μPMU)和二分搜索法的辐射状配电网电压暂降源精确定位方法,首先利用装设μPMU的分层电路求解暂降源电流,在各分层电路分别假设暂降源电流注入各母线节点,进而计算末端母线虚拟电压变化量,并与实测的末端母线电压变化量求误差,根据误差大小确定暂降源邻近母线。然后在暂降源邻近母线相邻区段的中点设置虚拟母线,利用二分搜索法快速缩小定位区间,实现暂降源的精确定位。最后在MATLAB中利用IEEE 33节点模型对文中方法进行验证,结果表明该方法对辐射状配电网中不同位置、不同类型的电压暂降源定位精度高,且具有一定的抗干扰能力。     

分布式发电对配电网电压暂降的影响

针对有分布式电源接入的配电网的特点建立了电压暂降分析模型,选择具有代表性的算例对配电网中电压暂降问题进行了仿真分析。研究了分别以同步发电机和逆变器为并网接口的分布式电源在不同条件下抑制电压暂降的能力。由仿真结果可以看出,分布式电源的类型和控制策略、系统网络参数以及扰动源与监测点之间的电气距离都会对电压暂降产生一定的影响。     

基于配电网的复合电压暂降源分类与识别新方法

为了对配电网含有谐波情况下的复合电压暂降源进行分类与识别,提出了一种基于特征值综合法的复合电压暂降源分类与识别新方法。首先根据不同复合电压暂降源所引起的电压暂降波形特征的不同,定义三相电压不平衡度,将含单相接地类的复合电压暂降源与感应电机启动和变压器投入相复合的电压暂降源进行区别。然后定义交叉不平衡度并结合二次谐波电压含量对含单相接地类故障中的各类复合电压暂降源进行区分。最后利用马氏距离与概率神经网络相结合的方法对各类复合电压暂降源的故障顺序进行识别,进而形成完整的复合电压暂降源种类和故障顺序识别新方法。通过仿真实验对所提方法进行了验证,结果表明该方法能够很好地对复合电压暂降源的种类和故障顺序进行分类识别,且识别正确率高于96%。此外,所提出的分类方法还与EMD能谱熵和概率神经网络相结合的方法进行了对比分析,对比结果表明,所提方法的识别效果明显优于后者。     

计及光伏LVRT的改进电压暂降源定位方法

电压暂降是发生频次多、影响最为严重的电能质量问题,其扰动源定位对解决电压暂降导致的供用电双方经济纠纷等起到重要作用.针对光伏电源低电压穿越时的电流和阻抗特性,本文提出了改进的距离阻抗继电器暂降源定位法,给出修正判据,改善含DG复杂配电网的电压暂降源定位可靠性.仿真实验结果表明,该修正定位方法能更可靠地定位出含光伏配电网...     

基于BAS-BP分类器模型的电压暂降源识别

为提高不同电压暂降扰动源的识别正确率,对电压暂降进行有效治理,提出一种利用天牛须搜索(BAS)算法和反向传播(BP)神经网络构建BAS-BP分类器模型的电压暂降源识别方法。文中应用改进S变换提取16个特征指标,组成电压暂降源识别指标体系,为消除冗余信息对分类结果的影响,利用组合赋权法筛选出9个指标作为分类器的输入量。通过BAS算法对BP神经网络的初始权值和阈值寻优,构建BAS-BP分类器模型,实现对配电网不同类型电压暂降源的识别。仿真结果表明,该分类器模型具有一定的抗噪能力与适用性,并且与常规分类器模型相比,具有更好的分类效果。     

基于小波熵和概率神经网络的配电网电压暂降源识别方法

分析了短路故障、感应电动机启动和变压器投运引起电压暂降的原理及各类电压暂降的特征,提出一种基于小波熵(wavelet entropy,WE)和概率神经网络(probability neural network,PNN)的电压暂降源识别方法。提取信号的小波能谱熵和小波系数熵特征向量,并将其输入概率神经网络,实现电压暂降源的自动识别。利用Matlab/Simulink建立简单配电网的仿真模型进行验证,结果表明,基于小波熵和概率神经网络的方法能很好地识别电压暂降源。