新型电能质量干扰源的研究

介绍了两种传统类型的电能质量干扰源。就其不足之处,提出了一种新型的电能质量干扰源设计方案。该干扰源采用了DSP技术和双环控制方法,实现逆变器干扰量的快速准确输出控制,可以实现大容量输出。对该方案进行了仿真和实验研究,结果表明,此干扰源可以产生多种对称或不对称的波形畸变、电压跌落等电能质量干扰,并且结构简单易实现,从而验证了该干扰源的有效性。     

电能质量监测的发展趋势与新型电能质量监测仪的研制

随着电能质量对国民经济的影响逐渐加大和电能质量研究的逐步深入,对电能质量关注的焦点也已经不仅仅是电压、频率和谐波等各种稳态指标,人们想得到关于电能质量更为准确的实时信息,比如瞬时扰动和暂态谐波等,同时也要求电能质量监测系统提供更为直观的分析结果,以利于对电能质     

广州配电网干扰源普测及其电能质量分析

为掌握配电网大型干扰源引起的电能质量状况,对广州配电网开展了一次有针对性的大规模干扰源测量。测量包括对15个110 k V变电站10 k V专线用户侧的29个典型电能质量干扰源完整工况下的周期进行监测,然后对测量数据进行统计分析并找出广州配电网大用户普遍存在的电能质量问题。结果表明:部分大用户所在监测点谐波和电压闪变含量严重超标、三相不平衡等问题严重。因此,需及时开展相关治理工作并把超标的监测点作为长期监控对象。     

电能质量控制中心与统一电能质量调节器的研究

现代社会的迅猛发展对电能质量提出了更高要求，电能质量问题的研究成为相关领域研究的热点。在对日本学者提出的FRIENDS(Flexible，Reliable and Intelligent Electricale Nergy Delivery System)供电新技术中的电能质量控制中心QCC(Quality Corttrol Center)进行深入研究的基础上进一步扩展了QCC的功能，明确了它的基本类型和结构。同时还对QCC中的关键部件统一电能质量调节器UPQC(Unified Power Quality Conditioner)进行了深入研究，明确了它的多重电能质量调节功能，给出了一种典型的UPQC拓扑电路，并利用H∞控制技术实现了其综合的电压、电流波形跟踪补偿，给出了满意的仿真结果。     

牵引变电所新型电能质量调节器的研究

提出了一种牵引变电所新型电能质量调节器的拓扑结构和原理。其特点是：电能质量调节器的补偿对象是变电所，而不是变电所的一个供电臂；将电压型三相变流器应用到牵引电网的两相电路中，通过变流器的直流环节沟通牵引电网上、下行供电臂，从整体上调节牵引变电所的电能质量；在补偿无功功率和谐波电流的同时，调节两供电臂的有功电流，使变电所达到负载平衡状态，达到补偿负序电流的目的。仿真结果验证了该电能质量调节器的可行性。     

光伏规模化并网的电能质量复合控制策略研究

为了充分发挥并网逆变器结构及功能上的潜在优势,研究将滤波及无功补偿功能融入光伏电站逆变器中,同时实现有功并网、谐波抑制、无功补偿及电压补偿等多功能复用。在研究了逆变器控制策略以及微电网电能质量特性和控制方法后,对光伏电站拓扑结构进行了改进。在此基础上提出了一种基于逆变器动态剩余容量的无功分配策略,对并联逆变器和串联逆变器的控制策略进行详细讨论。运用该控制策略有效地实现了光伏规模化并网的电能质量复合治理,并用PSCAD/EMTDC软件通过实例仿真验证了控制策略的正确性和有效性。     

典璀干扰源电能质量特性分析与治理措施研究

大量非线性、冲击性及不对称负荷的使用引起了供电电能质量的恶化,干扰了电网的安全运行及电网中设备的正常工作。了解不同干扰源的电能质量特性,对于评估干扰源接入电网后引起的电能质量问题以及制定相应的治理措施具有重要的意义。对电网中多种典型干扰源如电弧炉、轧机、中频炉、电气化铁路牵引负荷、化工负荷及电石炉的电能质量特性进行了分析、归纳和总结,     

基于微电网的电能质量问题研究

针对微电网规模较小以及多种形式电源的介入,受外界条件影响大的问题,分析了微电网环境下所面临的主要电能质量问题,提出采用功率电流双环控制技术、静止无功补偿器调压技术、发电并网逆变器滤波技术、微电网与配电网无功发生器联合运行的无功电压调节技术进行微电网环境下的电能质量控制。     

统一电能质量调节器的结构及控制策略综述

统一电能质量调节器（UPQC）能够解决多数电能质量问题,受到国内外电力研究者的广泛关注。对当前UPQC的拓扑结构类型和控制方法进行了综述。一方面,以物理结构为原则从逆变器的功能结构、供电系统方式、装置的系统配置及装置的直流母线电压的提供方式4个方面对UPQC的电路结构进行分类与综述;另一方面,将UPQC的控制部分分为3层:以补偿目标为基础的上层系统级、实施控制目标的中层装置级以及将调制信号产生脉冲的底层器件级,并针对这3层进行综述,最后探讨了UPQC的发展前景及存在的若干问题。     

三相四线系统并联电能质量补偿器的新型控制方法

控制技术是应用逆变器在配电网实现电能质量补偿的关键。提出一种基于参考电压矢量平移的新型三维空间矢量调制方法，用来控制三电平三桥臂中点引出式逆变器，实现三相四线系统中的并联电能质量补偿。与三相三线系统中的两维空间矢量调制不同，这种新型三维空间矢量调制方法基于α—β—O变换，利用零序分量补偿中线电流。—所提出的控制方法用在三相四线系统中的并联电能质量补偿器中，Matlab下的仿真结果表明这一控制方法可以使并联补偿器同时完成抑制谐波、补偿无功和中线电流的综合功能。通过与三维α—β—O滞环控制方法补偿效果的比较，证明三维空间矢量控制方法可以在较低的开关频率下达到更好的补偿效果。     

含分布式电源的配电网电能质量扰动源定位研究

针对含分布式电源的配电网产生的电压骤降、短路、高斯噪声以及电源产生的谐波输出等一系列问题,提出了一种精确判断扰动源位置的方法,旨在提高电能质量水平。根据分布式发电机配电网的拓扑结构和电能质量监测信息,利用离散小波Mallat变换提取高频扰动的分量,根据高频扰动能量的正负对扰动的方向进行判断。同时采用遗传算法,利用高频扰动能量来设置扰动权重因子,突出强信号在定位过程中的作用,从而对扰动源进行精准定位。仿真结果表明,此方法准确性比较高且容错性较好,对电能质量监测仪的安装位置和个数方面,也具有指导意义。     

基于H桥级联拓扑结构的中压电能质量扰动源研究

提出一种基于H桥级联拓扑结构的高压电能质量扰动源主电路拓扑方案,能够分别实现电压及电流的扰动输出。该拓扑在输出高次谐波时,采用叠波PWM调制,可以降低开关器件的等效开关频率,从而降低损耗。重点研究了该拓扑输出非整数倍谐波电流时直流电压波动的机理,针对该扰动源提出一种简单有效的直压控制策略,并通过仿真验证了相关算法。     

具有容错能力的电能质量扰动源定位方法

为改善传统符号型定位方法的不足,实现扰动信息不可靠时扰动源的准确定位,提出一种基于遗传算法的电能质量扰动源定位方法。通过对扰动信号高频分量产生机理的分析,利用小波变换提取高频分量,将高频扰动能量的极性作为扰动方向判别的依据,给出了一种扰动方向判别的通用算法。根据系统拓扑结构及监测点布置情况,建立了扰动源定位优化模型,将扰动源定位问题转化成为0-1整数规划问题,采用遗传算法进行求解。仿真结果表明该方法具有定位准确,容错能力强等优点,为扰动源定位问题提供了一种新的解决思路。     

基于预测机制的电能质量扰动检测方法研究

通过对现有各种扰动监测算法的研究和比较,提出了一种基于线性预测机制的时间域电能质量扰动检测方法.将待分析的电网信号通过由线性预测机制得到的误差预测滤波器,当电网中发生电能质量扰动时,预测信号波形会在扰动发生及结束时刻产生突变,使得所提检测算法能够及时检测到电网中发生扰动信号的起始时刻和持续时间.仿真和试验结果表明了所提方法能准确检测电压暂升、暂降等变化相对缓慢且延续时间也相对较长的暂态扰动信号,对电压骤降等变化时间极为短暂的瞬时性扰动信号依然具有良好的监测效果.     

基于链表和矩阵算法的电能质量扰动源自动定位

为实现配电网络中发生电能质量扰动事件时的扰动源自动、精确定位,提出一种基于链表和矩阵运算的电能质量扰动事件源三级自动定位算法.采用有根树和链表共同描述网络的拓扑结构,并基于遍历搜索算法自动生成系统链路信息表和监测覆盖矩阵.利用链表法进行扰动馈线子区域的快速预判后,基于矩阵算法实现扰动事件源的初步判定,并定义“虚拟电能质...     

单一电能质量扰动的分类识别研究

电能质量扰动的分类识别对电能质量综合治理具有重要意义,为此提出了一种基于粒子群优化极限学习机的电能质量扰动分类新方法。利用小波变换将扰动信号做10层分解,提取有效区分扰动信号类型层数的能量差、能量差平均值及能量差的标准差作为特征向量,并将扰动信号与正常信号的均方根作为补充,减少输入向量维度。提出采用极限学习机训练误差作为粒子群的适应度函数来优化隐含层神经元个数,在提升分类速度的基础上保持较高的分类精度。经仿真验证表明,该方法能够准确有效地识别常见的7种扰动类型,相比于传统的BP神经网络具有较高的分类速度。     

基于S变换的暂态电能质量扰动检测

针对暂态电能质量扰动信号特性,提出了一种基于S变换(S-Transfom)的信号分析法.S变换是由连续小波变换和短时傅立叶变换相结合发展而来,引入了宽度与频率成反向变化的高斯窗,不仅具有与频率相关的分辨率,更具有良好的时频特性,是一种有效的非平稳信号分析方法.通过算例验证了S变换在暂态电能质量扰动信号分析中,可提供有效、准确的分析结果.     

基于ISSA-XGBoost的电能质量扰动识别方法研究

针对传统电能质量扰动(power quality disturbances, PQDs)识别中特征提取有冗余,识别精度不高等问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)优化特征选择和极致梯度提升(eXtreme gradient boosting, XGBoost)的电能质量扰动识别方法。首先对电能质量扰动信号进行S变换,提取61种电能质量特征。再通过ISSA同时选择最优特征子集和XGBoost中最优参数,剔除冗余特征,提高识别精度。最后根据优化后的最优特征子集和XGBoost实现电能质量扰动的识别。仿真结果表明,所提出的方法能有效选择最优特征子集,对噪声环境下的19种电能质量扰动信号进行高效识别,并且具有较高的识别精度。     

基于S变换的电能质量扰动特征提取

电能质量扰动识别是电能质量检测系统的重要组成部分,也是进一步采取适当措施对其进行治理和控制的前提和依据。通过对扰动信号的S变换提取出扰动信号基频和高频特征,从而实现对电能质量扰动的分类,并通过S变换后的基频和高频特征分别提取出扰动信号前后的瞬时振幅以及扰动起始、终止时刻。实验结果表明,S变换可准确检测出电能质量扰动信号所属类别和扰动特性,以及扰动信号的起始、终止时刻。