配電網多諧波源識別方法的研究.pdf

1、隨著國民經濟的快速發(fā)展以及電力市場的逐步形成,電能質量問題在許多國家己經引起了電力部門和用戶的廣泛關注。諧波問題是電能質量問題的一個重要方面。一方面,我國電力工業(yè)蓬勃發(fā)展、電力負荷急劇增長,電力電子器件的廣泛應用以及非線性和沖擊性負荷的大量接入使得電網被注入大量的諧波分量,導致電網電壓及電流波形產生了嚴重的畸變;另一方面,現(xiàn)代社會快速發(fā)展,高度自動化和智能化的工業(yè)用電設備對供電質量的要求也越來越高。因此,為了提高電能質量,快速有效地治理

2、諧波,減少諧波污染,提高電網的用電效益并改善電氣環(huán)境,必須首先對電網進行諧波源識別,確定諧波源注入電網的諧波電流大小。
　　目前國內外諧波源識別技術主要根據量測點個數分為基于多點測量和單點測量兩種?；诙帱c測量的方法主要包括神經網絡法和諧波狀態(tài)估計法等。神經網絡法中模型對訓練樣本依賴性較大,而且其聯(lián)接權矩陣易受電網運行情況影響,缺乏靈活性和適應性。諧波狀態(tài)估計法是在不知道諧波源具體信息的情況下,利用安裝在選定母線和線路上的同步量測

3、設備所提供的數據,根據一定的估計準則,推斷整個電網的諧波電壓與諧波電流狀態(tài),分析找出系統(tǒng)中的諧波源。此方法相對來說比較有效,但需要整個電網的拓撲結構及元件的電氣參數,且元件模型必須準確,否則對估計結果影響較大?；趩吸c測量的方法主要是圍繞對系統(tǒng)和用戶諧波阻抗的估算來展開?，F(xiàn)在主要使用的方法為“非干預式”方法中的波動量法、線性回歸法。波動量法是根據PCC處諧波電壓、電流波動量的比值來估計諧波阻抗,這就要求測量精度高或測量值有足夠大的波動。

4、線性回歸法通過PCC處的諧波電壓、電流值估算系統(tǒng)諧波阻抗,計算簡單實用。最新提出的偏最小二乘法能夠克服變量相關性對系統(tǒng)建模的不良影響,但未考慮測量值中存在較大誤差或其他異常值時的情況。
　　本文根據各方法優(yōu)缺點的分析,提出了多點測量條件下的基于盲源分離—獨立分量分析的諧波源識別方法和單點測量條件下的基于穩(wěn)健偏最小二乘法的諧波發(fā)射水平評估方法。多點測量條件下,所用到的盲源分離法能夠在源信號不可測及混合系統(tǒng)特性未知的情況下恢復出無法直

5、接觀測的各個原始信號。由于 ICA能夠去除分量間的低階相關性和高階相關性,使它們被分解為若干個互相獨立的成分,因此本文采用快速ICA來實現(xiàn)盲源分離?；诳焖買CA的盲源分離法能夠在電力網絡的拓撲結構和電氣參數未知的情況下,只利用母線上的測量數據就能分離出電力系統(tǒng)的諧波源,求出諧波源注入電網的諧波電流大小,并根據快速 ICA求解得到的代表關注節(jié)點諧波電壓與諧波源電流的關系的混合矩陣,跟蹤計算關注節(jié)點上各諧波源對電壓畸變的貢獻量。單點測量條

6、件下的穩(wěn)健偏最小二乘法是將快速MCD與偏最小二乘法結合,利用快速MCD中的穩(wěn)健協(xié)方差矩陣來提高偏最小二乘法對建模數據中異常值的免疫力。通過穩(wěn)健偏最小二乘回歸算法求解回歸系數,由回歸系數映射出系統(tǒng)諧波阻抗,并跟蹤計算用戶的諧波發(fā)射水平。
　　在IEEE14節(jié)點的測試系統(tǒng)上對基于盲源分離—快速獨立分量分析的諧波源識別方法進行了Matlab仿真分析。本測試系統(tǒng)中,含有3個諧波源和3個測量點,將測量點作為關注節(jié)點,每個諧波源均含有5、7、

7、11次諧波分量。根據仿真結果,快速ICA算法分離出來的估計信號和實際注入電網的諧波電流的波形是非常相近的。再對波形數據進行誤差和相關系數分析,各次諧波電流的估計誤差均在3％以內,而相關系數是在0.9左右,說明ICA算法能很好地識別出電力系統(tǒng)中諧波源產生諧波的大小。最后,根據估計的諧波電流計算關注節(jié)點上各諧波源對電壓畸變的貢獻百分比。
　　單點測量條件下,分別對利用偏最小二乘法(不含異常值、含異常值情況)和穩(wěn)健偏最小二乘法(含異常值