【摘 要】
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随着分布式电源的并网,将为电网带来更多的电能质量问题。接入不同类型分布式电源及配电网不同运行状态下产生的电能质量扰动信号各不相同。本文首先搭建基于光伏、风机的IEEE配电网系统提取电能质量扰动信号,其次将对含分布式电源的配电网电能质量扰动进行分析。其中主要包含电能质量扰动检测、电能质量扰动分类、电能质量扰动治理三方面。在电能质量扰动检测方面:本文采用改进局部均值分解(LMD,local mean
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随着分布式电源的并网,将为电网带来更多的电能质量问题。接入不同类型分布式电源及配电网不同运行状态下产生的电能质量扰动信号各不相同。本文首先搭建基于光伏、风机的IEEE配电网系统提取电能质量扰动信号,其次将对含分布式电源的配电网电能质量扰动进行分析。其中主要包含电能质量扰动检测、电能质量扰动分类、电能质量扰动治理三方面。在电能质量扰动检测方面:本文采用改进局部均值分解(LMD,local mean decomposition)算法对微电网中电能质量扰动进行检测。通过对单一、复合扰动信号时频域分析,验证了该算法具有较高精度,但改进中对于数据处理计算要求提高,提高了算法的运行时间。为克服该缺陷,本文提出了基于VMD初始化S变换的检测算法,利用变分模态分解(VMD,variational modal decomposition)可以设置迭代次数避免了LMD的缺点。通过对配电网9类扰动信号进行检测,发现该算法在配电网混合动力系统的电能质量(PQ,power qualiry)检测上更具优势,并为后续的PQ分类提供了初始信号。在电能质量扰动分类方面:对两种基于PQ扰动分类的算法应用进行了深入研究,探讨了不同分类算法的优劣长短。采用(FCM,fuzzy c-mean)模糊C均值聚类的数据初始化相对要求较低,只需提取部分主要特征信息即可完成准确的分类。利用去趋势波动分析进行PQ扰动分类,该算法具有较高的识别精度操作简单,在不使用传统分类器的情况下,利用二维或三维散点图可以很容易地解释PQ事件。在电能质量扰动治理方面:搭建了基于并联有源滤波器(SAPF,shunt active power filter)和动态电压调节器(DVR,dynamic voltage regulator)的混合动力治理系统,该混合动力治理系统包含光伏、风机,用以模拟新能源产生的PQ扰动。提出了一种与SAPF相结合的智能控制算法,使用人工智能技术进行管理,同时在光伏和风能系统中实现最大功率点跟踪(MPPT,maximun power point tracing)。利用模糊逻辑、神经网络和自适应神经模糊推理系统控制算法对SAPF的动态性能进行优化,对电能质量扰动进行治理。将线性、非线性负载输出侧谐波畸变率降至0.20%、2.05%,满足配电系统对于电能质量的要求。
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