含分布式电源的配电网的电能质量综合评估及扰动识别

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近年来,以光伏、风电为主的分布式发电技术得到了快速发展,随着大量分布式电源并入电网,新型的电能质量问题也随之增多。分析含分布式电源的配电网的电能质量问题十分重要,但传统的电能质量评估方法及电能质量扰动识别方法已经不能很好适用,因此,本文提出了对含分布式电源的配电网电能质量进行综合评估及扰动识别的新方法。首先,分析了光伏阵列和风机的数学模型及发电原理,介绍了最大功率追踪技术及并网逆变器的相关知识,搭建了基于MATLAB/Simulink平台的分布式电源并网模型,验证了模型具有良好的性能。根据实际情况模拟了光照强度及风速变化,得到了环境变化下的各种电能质量指标的波形。其次,针对分布式电源接入配电网的电能质量评估问题,提出了一种基于改进层次分析法(AHP)和CRITIC法的综合评估方法。运用完全一致性矩阵及D-S证据理论对AHP进行了计算步骤及算法适用性的优化,针对主观赋权法难以规避的人为因素影响,提出了使用CRITIC法进行客观赋权,综合两种方法提出了综合赋权法。对电能质量指标波形进行了概率法处理,结合电能质量指标的概率矩阵与综合权重求取了综合评估结果。接着,针对分布式电源电能质量扰动检测定位的问题,本文介绍了经验小波变换(EWT)和希尔伯特变换(HT),提出了基于EWT-HT的电能质量扰动检测方法。参考常见电能质量扰动信号的数学模型生成了电能质量扰动信号,以此为基础对提出的定位方法进行了分析,并通过仿真数据对该方法进行了验证。最后,针对分布式电源电能质量扰动分类的问题,介绍了多尺度排列熵算法(MPE)、BP神经网络及粒子群算法(PSO),提出了基于EWT-MPE的电能质量扰动特征提取方法和基于PSO优化BP神经网络的电能质量扰动分类方法,并将EWT-MPE法得到的特征向量作为算法输入,通过样本测试检验了算法的有效性。
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