基于滑模控制的暂态电压扰动源容错性定位方法与流程

文档序号:11111720阅读:328来源:国知局
基于滑模控制的暂态电压扰动源容错性定位方法与制造工艺

本发明涉及一种适用于含分布式电源复杂配电网的、基于滑模控制的暂态电压扰动源容错性定位方法,属电气工程和电能质量领域。



背景技术:

近年来,随着电力市场化和电力敏感负荷的增加,电能质量问题引起的经济损失日益增多,对引起电能质量问题的扰动源进行定位已成为当前国内外的研究热点。暂态电压扰动源(Transient Voltage Disturbance Source,TVDS)是造成电能质量问题的重要原因,通过电能质量监测装置(Power Quality Monitor,PQM)对扰动信号进行采集、分析和处理,实现TVDS的智能诊断和精确定位,进而帮助快速解决电能质量问题和明确责任,具有重要意义。同时,以新能源为基础的分布式电源(Distributed Generator,DG)并入配电网已成为必然趋势。然而,含分布式电源配电网的节点电压、功率潮流和扰动信号受到DG并网的影响,使得TVDS的精确定位面临新的难题。

现有的暂态电压扰动源定位方法,存在容错性较差的局限。其中一些定位方法过于依赖PQM的扰动方向判别的绝对可靠性,无法处理PQM误判情况;另外一些定位方法虽然考虑了信度问题和DG影响,但无法有效解决“在扰动源位置未知的情况下处理分流能量的难题”。因此,现有的暂态电压扰动源定位方法难以满足含DG复杂配电网中扰动事件的智能诊断和精确定位需求。目前,已有相关成果主要集中在电能质量的扰动识别、监测点配置和扰动定位等几个研究方面:申请号为CN201510113962.2提出了一种基于不完全S变换的电能扰动识别与定位方法,CN201510223195.0提出了一种基于证据理论的电能质量扰动源定位方法,CN201610304497.5提出了一种基于多证据融合的电压暂降源定位方法,CN201510701578.4提出了一种基于改进PSO算法的电能质量扰动源容错定位方法,CN201510313399.3和CN2016100117639.X分别提出了一种电能质量监测点的优化配置方法。这些相关研究均未涉及采用滑模控制解决分流能量难题,进而实现适用于含分布式电源复杂配电网的暂态电压扰动源定位方法,并具有较高的容错性。



技术实现要素:

本发明要克服现有暂态电压扰动源定位方法无法有效解决由分布式电源DG并网引起的、未知扰动位置情况下求取复杂配电网分流能量的难题,进而实现含分布式电源复杂配电网中暂态电压扰动源TVDS的自动精确定位。提供一种适用于含分布式电源复杂配电网的、基于滑模控制的暂态电压扰动源容错性定位方法,并具有较高的容错性能。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:

一种适用于含分布式电源复杂配电网的、基于滑模控制的暂态电压扰动源容错性定位方法;所述含分布式电源复杂配电网是指新能源和分布式发电技术背景下的分布式电源接入拓扑结构超过十个节点的智能配电网,所述滑模控制是指非线性控制理论中具有滑动模态的变结构控制方法,所述暂态电压扰动源是指属于电能质量扰动事件的、包括电压暂降和电压暂升的扰动源。

本发明所述的基于滑模控制的暂态电压扰动源容错性定位方法,包括以下步骤:

1)定义基于滑模控制的TVDS定位中的“切换面S”概念:切换面S是由l个矩阵构成的集合;下标i表示整数变量,个数l表示与系统中所有线路数相同;其中表示由元素值为±1构成的m×1维方向判别矩阵,且满足式(1)运算时矩阵Rl×1中的第i个元素值ri等于m;其中表示l×m维的结构覆盖矩阵,其元素值表示线路与PQM的上下游关系;

2)定义PQM的“信度状态矩阵Xn”概念:m×1维的信度状态矩阵Xn表示滑模控制过程中的第n次状态;n表示状态变化的次数;m表示与系统中所有PQM个数相同的维数,包括按照虚拟状态估计获得虚拟PQM,使m取值与l相同;Xn的m个元素值分别表示对应PQM的信度,其中根据PQM监测到的扰动能量强弱度来取值,的取值范围为区间[-1,+1]内的实数,下标i表示整数变量;

3)定义含DG复杂配电网的“分流能量ΔEFi”相关概念:定义分流能量ΔEFi表示分流网络NFi吸收的扰动能量值;其中分流网络NFi表示第i个PQM与暂态电压扰动源之间的线路及其分流支路;用Link(G-DG)表示DG与系统主电源G的联接链路;用Link(F_DG)表示DG与TVDS的联接链路;用Bus(F_DG)表示与TVDS直接相连的母线中,DG侧方向的母线;提出含DG复杂配电网的分流能量ΔEFi与PQM扰动方向判别的影响规律:当TVDS在Link(G-DG)上,且分流能量ΔEFi大于从Bus(F_DG)流向TVDS的能量时,会使得第i个PQM的扰动方向发生误判;

4)基于滑模控制的趋近态过程;将信度状态矩阵Xn与结构覆盖矩阵按式(2)进行矩阵运算;

根据运算结果的矩阵Rn中最大元素值rin的下标i进行趋近态控制,使信度状态矩阵的取值等于并记录rin的数值作为初始的综合信度;

5)设置滑模估计点Fn;若当前信度状态矩阵的取值所对应线路Li位于Link(G_DG),设置从Li沿着主电源G方向最近的一条线路为当前的滑模估计点Fn,并进入步骤6);若所对应线路Li不在Link(G_DG)上,则跳转到步骤9);

6)将滑模估计点Fn作为当前扰动源的估计位置,按式(3)分别计算m个分流能量校正因子δi

7)根据对应m个PQM的分流能量校正因子δi,按式(4)(5)构建滑动模态的控制矩阵Csw和判断函数J;

Csw=[δ1,…δi,…δm] (4)

8)当判断函数的值J等于m时,表明已达到稳态,跳转到步骤9);当判断函数的值J不等于m时,按式(6)更新第n+1次的信度状态矩阵Xn+1

再将得到的Xn+1代入式(7)进行矩阵运算;

然后根据所得Rn+1中的最大元素值rin+1的下标i,使Xn+1滑动到切换面中的下一个并更新综合信度为rin+1;将Xn+1作为新的当前信度状态矩阵,返回步骤5)进行滑动模态的循环;

9)输出处于稳态的信度状态矩阵,以及其对应的和综合信度;输出对应的线路Li作为TVDS容错性定位结果。

本发明的有益效果主要表现在:1、定义了基于滑模控制的TVDS定位中的切换面、信度状态矩阵和分流能量概念;2、提出了用滑模估计点和滑动模态过程解决分流能量难题的方法;3、实现了适用于含DG复杂配电网的、基于滑模控制的暂态电压扰动源定位方法,并具有较好的容错性能。

附图说明

图1为本发明方法的具体实施流程图。

图2为含DG的IEEE 34节点复杂配电网拓扑图。

图3为四种扰动事件的PQM信度分布图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步的详细说明,但本发明的实施方式不限于此。实施例中基于滑模控制的TVDS定位的总体框图如附图1所示,本发明所述的基于滑模控制的暂态电压扰动源容错性定位方法,包括以下步骤:

1)定义基于滑模控制的TVDS定位中的“切换面S”概念:切换面S是由l个矩阵构成的集合;下标i表示整数变量,个数l表示与系统中所有线路数相同;其中表示由元素值为±1构成的m×1维方向判别矩阵,且满足式(1)运算时矩阵Rl×1中的第i个元素值ri等于m;其中表示l×m维的结构覆盖矩阵,其元素值表示线路与PQM的上下游关系;

2)定义PQM的“信度状态矩阵Xn”概念:m×1维的信度状态矩阵Xn表示滑模控制过程中的第n次状态;n表示状态变化的次数;m表示与系统中所有PQM个数相同的维数,包括按照虚拟状态估计获得虚拟PQM,使m取值与l相同;Xn的m个元素值分别表示对应PQM的信度,其中根据PQM监测到的扰动能量强弱度来取值,的取值范围为区间[-1,+1]内的实数,下标i表示整数变量;

3)定义含DG复杂配电网的“分流能量ΔEFi”相关概念:定义分流能量ΔEFi表示分流网络NFi吸收的扰动能量值;其中分流网络NFi表示第i个PQM与暂态电压扰动源之间的线路及其分流支路;用Link(G-DG)表示DG与系统主电源G的联接链路;用Link(F_DG)表示DG与TVDS的联接链路;用Bus(F_DG)表示与TVDS直接相连的母线中,DG侧方向的母线;提出含DG复杂配电网的分流能量ΔEFi与PQM扰动方向判别的影响规律:当TVDS在Link(G-DG)上,且分流能量ΔEFi大于从Bus(F_DG)流向TVDS的能量时,会使得第i个PQM的扰动方向发生误判;

4)基于滑模控制的趋近态过程;将信度状态矩阵Xn与结构覆盖矩阵按式(2)进行矩阵运算;根据得到的运算结果的矩阵Rn中最大元素值rin的下标i进行趋近态控制,使信度状态矩阵的取值等于并记录rin的数值作为初始的综合信度;

5)设置滑模估计点Fn;若当前信度状态矩阵的取值所对应线路Li位于Link(G_DG),设置从Li沿着主电源G方向最近的一条线路为当前的滑模估计点Fn,并进入步骤6);若所对应线路Li不在Link(G_DG)上,则跳转到步骤9);

6)将滑模估计点Fn作为当前扰动源的估计位置,按式(3)分别计算m个分流能量校正因子δi

7)根据对应m个PQM的分流能量校正因子δi,按式(4)(5)构建滑动模态的控制矩阵Csw和判断函数J;

8)当判断函数的值J等于m时,表明已达到稳态,跳转到步骤9);当判断函数的值J不等于m时,按式(6)更新第n+1次的信度状态矩阵Xn+1,将得到的Xn+1代入式(7)进行矩阵运算,根据所得Rn+1中的最大元素值rin+1的下标i,使Xn+1滑动到切换面中的下一个并更新综合信度为rin+1;将Xn+1作为新的当前信度状态矩阵,返回步骤5)进行滑动模态的循环;

9)输出处于稳态的信度状态矩阵,以及其对应的和综合信度;输出对应的线路Li作为TVDS容错性定位结果。

下面以图2所示的含DG的IEEE 34节点复杂配电网拓扑图为实施例,进一步说明本发明的操作过程;额定功率为300kW的新能源DG在Bus 856并网,用MATLAB软件建模仿真;在扰动持续时间内,在各PQM监测到的扰动信号中添加高斯白噪声来模拟实际系统中的误差和干扰,并设置四种不同扰动原因和位置的电压暂降扰动事件见表1,分别用F1、F2、F3和F4命名。

表1四种不同电压暂降扰动事件设置

四种扰动事件的PQM信度分布如图3所示,包括布置的PQM和通过虚拟状态估计获得的PQM。当各种扰动事件发生时,均存在部分监测点出现扰动方向判别存在误判情况。一方面,是由于DG接入复杂配电网的分流能量问题引起的方向误判;另一方面,是由于部分监测点的扰动强度相对较弱,叠加了强度较大的高斯白噪声干扰引起的方向误判。四种扰动事件发生时部分监测点出现扰动方向误判的详细信息见表2所示。

表2四种扰动事件中方向误判信息

根据系统拓扑结构信息,按照所提方法的步骤1),生成系统中的所有线路对应的矩阵的集合,作为切换面S;由具有PQM方向判别信息,按照步骤2)构成初始的信度状态矩阵;按照步骤4)进行趋近态操作;按照步骤5-8)通过设置滑模估计点和滑动模态循环操作,解决分流能量难题;最后输出TVDS定位结果。四种不同扰动事件对应的、基于滑模控制的TVDS定位过程中的关键信息如表3所示。

表3基于滑模控制的TVDS定位的关键过程信息

表3中所示的容错信息表示:通过所提方法的相应处理过程,使得四个不同扰动事件对应的各监测点扰动方向误判信息得到修正。其中F1和F2存在趋近和滑模两个过程;而F3和F4趋近过程结束后,当前状态不在Link(G_DG)上,已处于稳态。将表3中的定位结果与扰动事件位置信息进行对比,四次位置均一致。验证了所提方法能适用于含DG复杂配电网,并通过滑模控制有效解决了在未知扰动源具体位置下求取分流能量的难题,进而实现了TVDS的精确定位。

如上所述,便可较好地实现本发明,上述实施例仅为本发明的典型实施例,并非用来限定本发明的实施范围,即凡依本发明内容所作的均等变化与修饰,都为本发明权利要求所要求保护的范围所涵盖。

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