吳 健, 吳奎華, 崔 燦, 李 昭, 王延朔, 張博頤

(國網山東省電力公司 經濟技術研究院, 濟南 250000)

分布式發(fā)電主要以投資少、安裝方便等優(yōu)點得以迅速發(fā)展.但是隨著分布式電源接入量不斷增加,導致原始的配電網絡發(fā)生了改變[1].現(xiàn)階段含有風能、太陽能等新能源的配電網正在被廣泛應用,它能夠有效代替部分火力發(fā)電[2],減少能源的消耗與環(huán)境污染,同時也能夠實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展.如何在一個大型的配電網絡中,完成分布式新能源配電網輸出線路負載診斷成為當前關注的熱點問題,并且其對于配電網操作以及規(guī)劃等都具有十分重要的意義,相關學者對此展開了研究.

顧雪平等[3]提出基于結構平衡理論的電網自組織臨界態(tài)辨識方法,該文將電網輸電線路虛擬為節(jié)點,綜合考慮線路初始負載率、負載率增量的平均值,在此基礎上分析了電力系統(tǒng)運行狀態(tài)平衡結構,但該方法在不同線路狀態(tài)下的估計誤差不穩(wěn)定;徐帥[4]提出了計及多種分布式能源的交直流混合電網建模方法,在PSCAD中構建交直流混合電網的仿真模型,經實驗獲得了電網的穩(wěn)態(tài)特性和故障特性,但該方法獲取電網特性的運行時間較長.

為進一步完善新能源背景下對配電網線路負載的研究,本文提出了一種分布式新能源配電網輸出線路負載診斷模型,分析輸電網線路運行參數(shù),組建分布式電源的電力網絡等值電路,用以消除電網耦合.考慮輸電線路的直流分量與諧波分量,利用傅里葉變換提取基波正序分量.基于上述過程,利用和聲搜索算法構建輸出線路負載診斷模型,并且利用該模型展開相關的研究工作.

1 負載診斷模型分析

1.1 線路運行參數(shù)分析

電力系統(tǒng)主要是由多個不同的基本元件組成,包括發(fā)電機、變壓器等,其中確定電力系統(tǒng)不同元件的數(shù)學模型是電力系統(tǒng)分析的基礎,而這些元件及應用場合需根據(jù)國家電網規(guī)定的連接形式利用輸電線進行連接[5].

在輸電線正常連通情況下,線路產生負載,為優(yōu)化輸電線路運行狀態(tài),需預測并診斷其負載情況[6].通過分析先驗信息可知,總體測試建模方法是目前組建分布式新能源配電網輸出線路負載診斷最為有效的方法,但在建模過程中需要采集大量的數(shù)據(jù)樣本進行測試[7].目前,分布式發(fā)電仍然處于發(fā)展初期,有關新能源數(shù)據(jù)的采集變得十分困難.

若獲取相關測試樣本,需要組建分布式電源的電力網絡等值電路,以實現(xiàn)模型的組建.通過配電網等值替換,可消除電網輸電線工作狀態(tài)中存在的耦合現(xiàn)象[8].在此基礎上,構建等值電路耦合現(xiàn)象的數(shù)據(jù)消除函數(shù),則有

(1)

式中:Un、In為耦合狀態(tài)下輸電線路的電壓及電流;Eopenn為耦合電能.

其中勵磁系統(tǒng)選用可控硅勵磁,而電網的發(fā)動原理以及調度系統(tǒng)采用了非線性模型表示[9],主要是為了提升系統(tǒng)的準確性.硅勵磁系統(tǒng)的非線性控制模型為

(2)

式中:Ut為實時電壓數(shù)值;At為實時電流數(shù)值;γ為非線性影響系數(shù).一般情況下,分布式新能源配電網輸出線路負載選用三相基波正序數(shù)據(jù),針對電力系統(tǒng)而言,能夠實時調整系統(tǒng)的采樣頻率[10].但由于分布式發(fā)電系統(tǒng)選用電力電子裝置,在計算過程中會引入諧波,所以,在采集建模過程所需要的樣本時,需進行基波正序分量的提取.在提取分量時,需考慮輸電線路中的直流分量以及諧波分量,直流分量I(x)以及諧波分量B(x)分別表示為

(3)

B(x)=I(x)ε

(4)

式中:nt為t時刻的實時直流電阻值;ε為基波有效值.

結合式(3)與式(4),利用傅里葉變換的相關原理[11]能夠獲取總電路基波分量的幅值為

(5)

式中:θ為直流分量衰減時間常數(shù);ω為余弦電流相位.

通過對總電路基波分量幅值的分析計算,能夠獲取電壓及電流基波分量.由于輸電線路中電流SA和電壓的基波信號SU是以復數(shù)形式存在的,則有

SA=biXi-At+αiAt

(6)

SU=biXi-Ut+αiUt

(7)

式中:Xi為輸電線路基波分量的有效值;αi為輸電線路基波分量的初始相位.

上述完成了分布式新能源配電網輸出線路運行參數(shù)的獲取,為負載診斷提供可靠數(shù)據(jù).

1.2 線路負載參數(shù)的提取

首先計算線路的正序分量[12],然后利用計算結果識別負載數(shù)據(jù)的動態(tài)參數(shù)辨識函數(shù),最后通過實測數(shù)據(jù)與響應數(shù)據(jù)的辨識完成負載參數(shù)信息的提取.分布式新能源配電網輸出線路的正序分量計算式為

(8)

動態(tài)參數(shù)模型的辨識主要由規(guī)則以及算法兩部分所組成[13].本文在進行建模過程中,將實測數(shù)據(jù)和響應數(shù)據(jù)之間的殘差平方作為目標函數(shù),即

(9)

式中,yk為實測數(shù)據(jù)樣本k的擬合值.

組建分布式新能源配電網輸出線路負載參數(shù)信息提取模型,其表達式為

(10)

式中:L為線路電感值;uq為最終諧波分量幅值;ug為最初諧波分量幅值.

1.3 基于HSA算法的輸出線路負載診斷模型

現(xiàn)階段遇到的優(yōu)化問題大部分都十分復雜,為了更好地完成優(yōu)化,相關專家提出了一種和聲搜索算法(harmony search algorithm,HSA).HSA算法相比其它算法優(yōu)勢較為明顯的[14-16],具體如下:1)能夠處理離散變量以及連續(xù)變量;2)不需要設定各個變量的初始值;3)能夠忽略局部最優(yōu)解;4)能夠通過數(shù)據(jù)庫的相關經驗進行搜索校正.

算法的具體流程如下:

1) 將相關問題公式化.本文以負載參數(shù)信息提取模型作為負載診斷問題公式化函數(shù).

2) 對參數(shù)進行初始化處理.

3) 對初始化參數(shù)進行更新處理,形成最新解,即

G(x)=δ(x)βη

(11)

式中:β為更新時間;η為更新系數(shù).

4) 利用最新解更新參數(shù)庫;

5) 算法迭代,直至迭代至最新負載參數(shù).

利用HSA算法實現(xiàn)分布式新能源配電網輸出線路負載診斷模型的構建過程中,需考慮定子側以及轉子側的電壓、磁鏈對電線負載的影響[17],故需先求解其數(shù)值.定子側電壓計算表達式為

Uds=rsids+λqs+biλds

(12)

式中:rs為定子繞組頻率;ids為定子d軸轉速;λds、λqs為定子d、q軸頻率.

轉子側電壓計算表達式為

Udr=rridr+λqr+λdr

(13)

式中:rr為轉子電流頻率;idr為轉子d軸轉速;λdr、λqr為轉子d、q軸頻率.

定子側以及轉子側磁鏈計算表達式[18]為

Ts=Te(λdsiqs-λqsids)

(14)

Tr=Ts(Udridr-Udsiqr)

(15)

式中,Te為電磁轉矩.所組建的分布式新能源配電網輸出線路負載診斷模型[19-20]可表示為

(16)

基于上述過程,完成分布式新能源配電網輸出線路的負載診斷.

2 實例分析

以某電網公司監(jiān)測平臺為例進行實驗,分析分布式新能源配電網輸出線路負載狀態(tài),設置所有線路運行數(shù)據(jù)的檢測周期為1 h.在電力系統(tǒng)電磁機電暫態(tài)混合仿真軟件DIgSILENT中搭建了電網系統(tǒng),并詳細模擬了電網運行時輸出線路上的電壓、電流及負載等情況,具體電網結構如圖1所示.

圖1 電網結構圖

圖1中電網內部饋線A與饋線B接入重要負荷,饋線C接入普通負荷,每個電源出口均配備功率與電壓控制器,當電網出現(xiàn)故障時啟動隔離裝置,以保證重要負荷的持續(xù)供電.

設計仿真對比實驗,對比方法為基于結構平衡理論的電網自組織臨界態(tài)辨識(文獻[3])與計及多種分布式能源的交直流混合電網建模(文獻[4])兩種方法.

2.1 瞬時狀態(tài)響應的有效性

實驗初始電壓為308 V,設置并網運行工況,在區(qū)域5線路運行6 s時突然降低線路電壓,使其發(fā)生電壓跳變,檢驗診斷模型是否能有效檢驗線路的異常情況.電壓跳變實際情況如圖2所示.利用兩種對比方法及本文方法檢測電壓跳變情況,得到的電壓檢測結果如圖3所示.

圖2 電壓跳變實際情況

圖3 不同方法檢測電壓跳變結果

對比圖2、3可知,本文設計的負載診斷模型能夠在6 s處檢測到輸出電路異常變化情況,且在較短時間內使電壓恢復到接近原電壓值;文獻[3]測得電壓跳變的時間點滯后;文獻[4]測得電壓跳變的時間點超前,且恢復電壓值與原電壓值相差較大.由于本文在檢測輸電線工作狀態(tài)時,構建了等值電路耦合現(xiàn)象的數(shù)據(jù)消除函數(shù)E(x),通過電網節(jié)點與負荷節(jié)點間的對應關系,消除電網耦合狀態(tài)的影響,從而提高診斷檢測的及時性.

2.2 模型估計誤差分析

利用本文設計模型、文獻[3]及文獻[4]方法對電網并網運行狀態(tài)下區(qū)域3的有功功率進行檢測,并以監(jiān)測平臺在2019年8月12日監(jiān)測的電網數(shù)據(jù)作為對照輸出參數(shù),3種方法估計結果與實際結果的對比如圖4所示.分析圖4可知,所設計模型的有功功率預測值與真實值最為接近,說明所組建模型是有效的.

圖4 診斷模型有功功率真實值和估計值

2.3 運行時間對比

為了進一步驗證本文所提診斷方法在檢測速度上的優(yōu)勢,基于上述實驗環(huán)境,利用不同方法檢測圖1所示電網結構中區(qū)域1～5的所有線路的電流、電壓、負載等情況,具體實驗耗時結果如表1所示.

表1 不同方法檢測電網區(qū)域1～5的運行時間對比

由表1實驗數(shù)據(jù)可知,所設計模型的運行時間在3種模型中最低,平均運行時間為10.68 s,充分驗證了所設計模型的檢測有效性,同時也能夠有效提升模型的故障診斷效率.

3 結 論

針對現(xiàn)有配電網輸出線路負載診斷模型存在的估計誤差不理想的問題,研究并設計了一種分布式新能源配電網輸出線路負載診斷模型,基于電網等效電路,結合耦合消除函數(shù)調節(jié)機制,構建了分布式新能源配電網輸出線路負荷參數(shù)提取方法.利用HSA搜索算法建立了輸出線負荷診斷模型,保證了其在網絡故障和瞬態(tài)情況下的有效性.通過相關的實驗數(shù)據(jù)驗證了所組建模型的綜合有效性,檢測不同區(qū)域的運行時間平均值為10.68 s,優(yōu)于對比的兩種方法,說明該研究在分布式新能源配電網輸出線路負載診斷方面具有一定的優(yōu)勢.