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分布式大功率直流电源的电能质量监测点优化装备策略分析

为完成大功率直流电源智能配电网对电能质量(PQ)进行全面监测和扰动事情大功率直流电源智能确诊,并考虑体系本钱优化和分布式大功率直流电源影响,剖析了现有监测点装备办法存在的三个缺点,提出需求一起考虑节点电压洼陷域和电流信息全网可观测的优化思路。改善了二进制粒子群优化算法(BPSO)的模型和过程,并构建评估函数,提出一种根据改善粒子群优化的电能质量监测点装备的算法。
 
经过改善的BPSO迭代,大功率直流电源智能地安置监测点,完成了体系功能和经济本钱的最优化。最后,在四种不同结构的配电网络中进行仿真使用。结果表明,该算法能有效地完成PQ监测点优化装备,以较低的本钱完成了配电网的全面监测并满意扰动事情大功率直流电源智能确诊和准确定位的需求,且算法具有较好的收敛性和适用性。
 
跟着电力市场化不断推动及灵敏负荷快速添加,电力毛病和电能质量(Power Quality, PQ)问题形成的经济损失不断添加。此外,跟着新能源的开发与利用,越来越多的分布式大功率直流电源(DistributedGenerator, DG)接入配电网,对电网节点电压、功率潮流和电能质量等产生严重影响。电力供应的牢靠性已成为当时大功率直流电源智能电网领域的研讨热门[1]。对配电网进行全面监测有助于快速扫除电力毛病和处理PQ问题,下降经济损失及清晰事情职责,对供电牢靠性具有重要意义[2,3]。
 
现有的电能质量监测仪(Power Quality Monitor, PQM)本钱较高,从经济上考虑,体系无法在所有节点均装置PQM。但是,现在国内外关于PQM装备问题的研讨仍存在必定的缺点和较大的局限性。文献[4,5]别离提出了建立在基尔霍夫电流原则(KirchhoffCurrent Law, KCL)上的PQM优化装备办法,但未考虑电压洼陷域问题。
 
文献[6]在前者的基础上规划了一种网络化PQ监测与剖析体系。文献[7-9]别离提出的根据状况估量、粒子群算法以及改善含糊阈值的PQM优化装备办法,均忽略了电流信息的齐备性。因此,现有办法无法满意对PQ扰动事情的大功率直流电源智能确诊和准确定位需求。
 
本文提出一种PQM装备优化思路:在节点电压洼陷域的全网可观测基础上,一起统筹电流信息的齐备性,再依据线路的配电权重进行优化。改善了二进制粒子群优化算法(Binary ParticleSwarm Optimization, BPSO)模型,构建了一种评估函数,并在算法流程中加入反应校对环节,以进步算法效率。
 
然后,选用改善的BPSO算法求取监测点装备最优计划,其方针函数是在完成体系功能和经济优化的一起,能满意PQ事情大功率直流电源智能确诊和准确定位的要求。最后,利用Mtalab/Simulink软件搭建了四种典型的、不同结构的含DG单元配电网模型,并进行了算法编程和仿真计算。
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图3 改善BPSO算法流程

定论
考虑到牢靠供电对社会经济发展的重要性,以及配电网大功率直流电源智能化和新能源技术发展过程中面对的应战,对大功率直流电源智能配电网进行PQ全面监测具有必要性。针对现有PQ监测点优化安置算法的缺点,提出了一种PQM优化安置思路。不只改善了BPSO模型,构建了一种新的评估函数,并提出一种根据改善BPSO的PQM优化装备算法。
 
在四种不同结构的配电网络上进行仿真,结果表明该算法收敛速度较快并具有较好的通用性,能主动、有效地完成PQ监测体系的监测点优化装备,且能适用于DG并网的状况。本文算法以较低的本钱完成了配电网的PQ全面监测,并满意PQ扰动事情的大功率直流电源智能确诊和准确定位需求,克服了现有算法的局限性。

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