本发明涉及电力系统运行和保护装置领域,特别涉及光伏电站的运行和保护。
背景技术:
1、在全球生态环境持续恶化的背景下,风力发电、太阳能发电等新一代清洁能源已成为世界各国新能源发展的主要目标。光伏发电有建设周期短、使用寿命长、投资回报率高等特点,近十年来我国光伏电站发展迅猛。
2、光伏逆变器产生的谐波导致电压、电流畸变,电能质量下降,引发整个系统内电机的震动甚至设备损坏,增加了系统的运行风险。近年来,对光伏电能质量监控的不断上升。
3、对分布式光伏大量的逆变器集群,如要在每条逆变器支路上都安装电能质量分析监测系统,存在着成本和改装施工量的问题。目前一般在并网点出路回路上安装一台谐波监测系统。
4、当该谐波监测采集到总谐波异常时,只是知道该电站的光伏发电存在电能质量问题,但无从得知谐波主要来自哪条支路、哪台逆变器。采取无目标轮开进行支路排查实属无奈之举,不仅费时费力,并且大面积轮停造成严重的弃光和经济损失。
5、当主出路回路上发生某次谐波超标事件时,需要有一种方法能够提出支路轮切的优化排序,尽量对异常支路进行快速排查,减少停电引起的经济损失。
技术实现思路
1、本发明的目的是克服上述背景技术中的不足,提供一种基于极大似然的分布光伏谐波异常支路估计方法,该方法通过对预采集样本的统计确定各支路各阶次谐波分量的正态分布参数,在电气模型约束下构建并求解极大似然模型,构建概率谐波贡献度,对不同阶次的谐波超标产生不同的支路切除优先排序。
2、本发明的技术方案是:
3、一种基于极大似然的分布光伏谐波异常支路估计方法,包括以下步骤:
4、s01、采样并求取各支路谐波概率分布参数;
5、s02、构建似然函数和极大似然方程;
6、s03、求解支路谐波的极大似然估计;
7、s04、计算概率谐波贡献度和切除支路优先排序。
8、该方法包括以下步骤:
9、s01、采样并求取各支路谐波概率分布参数
10、s0101、采集支路谐波量;s0102、建立支路谐波概率分布;s0103、求取支路谐波概率分布参数;
11、s02、构建似然函数和极大似然方程
12、s0201、构建光伏站电气模型;s0202、构建似然函数;s0203、构建极大似然方程;
13、s03、求解支路谐波的极大似然估计
14、s0301、设定向量初值;s0302、计算雅可比矩阵;s0303、迭代;s0304、判断收敛;
15、s04、计算概率谐波贡献度和切除支路优先排序
16、s0401、计算谐波概率;s0402、计算概率谐波贡献度;s0403、谐波异常支路切除优先排序。
17、所述步骤s0102中,采用正态分布n(μ,σ2)作为支路谐波概率分布。
18、所述步骤s0102中,谐波比的概率为
19、
20、其中,pi(j)为概率,i为谐波阶次,j为支路号,a为电气量,ai(j)为电气量谐波幅值,正态分布n(μ,σ2)的自变量采用某支路某次谐波值与该支路基波的比值。
21、所述步骤s0201包括:
22、①建立电气约束
23、
24、②将第n条支路的第i次谐波ai(n)用出线总谐波ai(0)和其他支路谐波来表示
25、
26、其中,i为谐波阶次,i=1,2,...,m,1次为基波,(j)为支路号,j=1,2,...,n,(0)为总线,n为支路条数,m为所要考察的谐波最高阶次。
27、所述步骤s0202包括:
28、构建似然函数l:
29、
30、构建似然函数ln(l):
31、
32、其中,c为包含σi(j)的常数。
33、所述步骤s0203包括:
34、对
35、
36、对
37、
38、其中,j=1,2,...,n-1,i=2,3,...,m。
39、所述步骤s0402包括:
40、
41、其中,ηi(j)为第j条支路第i次谐波的概率谐波贡献度,为第j条支路第i次谐波的极大似然估计值,pi(j)为发生的概率。
42、所述步骤s0403包括:对第i次谐波,按照各支路j的概率谐波贡献度ηi(j),从大到小排序确定支路切除优先顺序。
43、本发明的有益效果是:
44、1、对只有在总线上安装一台谐波检测装置光伏发电站,光伏站某次谐波总体超标时,本发明根据支路谐波概率分布模型,分析出各支路各阶次谐波的极大似然估计;相比无目标的支路轮开进行排查,本发明的方法具有实用价值;
45、2、本发明适用于电流或者电压为电气参量的检测系统、单相和三相系统,也适合于电压、电流混合的单、三相系统;
46、3、本发明具有较快的计算速度,较高的稳定性和灵敏度,对不同阶次的谐波超标能迅速产生不同的支路切除优先顺序。
1.一种基于极大似然的分布光伏谐波异常支路估计方法,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的基于极大似然的分布光伏谐波异常支路估计方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:
3.根据权利要求2所述的基于极大似然的分布光伏谐波异常支路估计方法,其特征在于:所述步骤s0102中,采用正态分布n(μ,σ2)作为支路谐波概率分布。
4.根据权利要求3所述的基于极大似然的分布光伏谐波异常支路估计方法,其特征在于:所述步骤s0102中,谐波比的概率为
5.根据权利要求2所述的基于极大似然的分布光伏谐波异常支路估计方法,其特征在于:所述步骤s0201包括:
6.根据权利要求1所述的基于极大似然的分布光伏谐波异常支路估计方法,其特征在于:所述步骤s0202包括:
7.根据权利要求6所述的基于极大似然的分布光伏谐波异常支路估计方法,其特征在于:所述步骤s0203包括:
8.根据权利要求1所述的基于极大似然的分布光伏谐波异常支路估计方法,其特征在于:所述步骤s0402包括:
9.根据权利要求1所述的基于极大似然的分布光伏谐波异常支路估计方法,其特征在于:所述步骤s0403包括:对第i次谐波,按照各支路j的概率谐波贡献度ηi(j),从大到小排序确定支路切除优先顺序。