一种光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数预测方法技术

本发明专利技术公开了一种光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数预测方法，所述方法包括所述方法包括所述方法包括，包括：(1)根据实时监测获得的参数，建立光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数演化数学模型时间序列；(2)根据优化遗传‑贝叶斯算法处理所述演化数学模型时间序列；(3)根据预测值计算光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数。本发明专利技术解决了评估准确度和光伏利用效率不高的技术问题。取得提高光伏逆变器的评估准确度，避免配电网系统因光伏电站接入带来的电能质量的问题，提高光伏利用率，提高配电网电力系统的可靠性，提高配电网电力系统在分布式光伏的经济性的技术效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于光伏发电
，特别涉及一种光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数预测方法。
技术介绍
电力系统中光伏发电设备的接入为电网带来更多的电能质量和安全问题，如何根据光伏电池及光伏电站运行环境及运行特点对光伏逆变器直流侧电阻参数做出准确判断，保证光伏发电系统能够安全、稳定、高效运行，是关系到光伏电站以及电网安全经济的重要因素。现有的光伏逆变器直流侧电阻计算方法忽略光伏与配电网间的相互作用关系，由光伏发电系统内各个系统独立进行分析，不能有效利用电网和光伏发电运行数据资源，评估准确度和光伏利用效率不高。因此，本专利技术提供一种光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数预测方法，所述方法对配电网及其内光伏系统运行参数及气象环境参数进行实时监测，并根据监测参数对光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数进行预测计算，根据计算结果实时地对光伏发电系统及配电网进行控制。
技术实现思路
本专利技术提供一种光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数预测方法，通过下述技术方案实现，所述方法包括所述方法包括：(1)根据实时监测获得的参数，建立光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数演化数学模型时间序列；(2)根据优化遗传-贝叶斯算法处理所述演化数学模型时间序列；(3)根据预测计算光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数。进一步的，为更好的实现本专利技术,所述实时监测获得的参数为配电网及配电网内光伏系统运行参数及气象环境参数。进一步的，所述步骤(1)中演化时间序列是在固定时间间隔下建立的演化时间序列。进一步的，所述演化时间序列包括直流侧电压、电压变化率，并网点电压、电压变化率、外界温度、外界光照强度。进一步的，所述演化时间序列在一系列时刻tcbd1,tcbd2,tcbd3,...tcbdn为其中，n为自然数，n＝1,2,...，udcbd为直流侧电压，uddcbd为电压变化率，ucbd为并网点电压，udcbd为并网点电压变化率，Tcbd为外界温度，scbd为外界光照。进一步的，所述步骤(2)包括以下步骤：(A)建立带有惩罚因子数目标函数的光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数方程；(B)建立贝叶斯打分函数，引入打分函数f(G,B)来建立贝叶斯打分函数评价每个候选贝叶斯网络G与测量数据集B的拟合程度；(C)对目标函数优化遗传算法处理；(D)将所述打分函数f(G,B)引入优化遗传算法。进一步的，所述步骤(A)的直流侧电阻参数波动系数方程为：ycbd＝minfmb(cbdxi)+gcf(cbdxi)其中，i＝1,2,...w5n，w5n为步骤(1)所述演化时间序列变量个数，fmb(cbdxi)为目标函数，gcf(cbdxi)为目标函数的惩罚因子，ycbd为光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数预测值。进一步的，所述步骤(C)中的建立模糊相关矩阵Rir的过程包括：2个个体进行算术交叉，交叉运算后2个t+1时刻的新个体为：利用粒子群优化算法来重构变异算子，让所述个体依据t时刻最优解，子种群内t时刻最优解以及个体进化的速度来决定变异方向和幅度，使所述个体在进化的过程中将所述个体的进化历史作为导向标，引入变异算子后的粒子群算法粒子更新公式为：其中，其中，α为一变化的参量，为第t次迭代下累计迭代差的算术平均值，xid表示每个粒子已出现的最佳位置，xid(t)表示每个粒子t时刻所在位置，c1、c2表示学习常数，γ1γ2为信息反馈参数。进一步地，所述根据步骤(D)中所述的优化遗传算法过程中引入打分函数f(G,B)的方法更为：将粒子在t时刻的计分记作SXi，当前第i个粒子个体最佳位置记作SPi，所述t时刻整个粒子群全局最优位置记作sgi，系数c1、γ1为c1＝φ1(spi)γ1＝φ2(spi)，系数c2、γ2为c2＝φ1(sgi)，γ2＝φ2(sgi)。进一步地，在所述步骤(2)中，同时满足精度要求Γ和结束条件，输出预测最优解，根据所述的直流侧电阻参数波动系数方程得到光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数预测值ycbd。进一步地，所述方法用于控制光伏发电系统及配电网。附图说明图1目标函数迭代运算流程图。具体实施方式下面结合实施例对本专利技术作进一步地详细说明，但本实专利技术的实施方式不限于此。实施例1：采用上述一种光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数预测方法，流程如图1，包括如下步骤：定义如下光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数：步骤1：根据实时监测获得的参数，所述光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数数学模型时间序列在一系列时刻tcbd1,tcbd2,tcbd3,...tcbdn为其中，n为自然数，n＝1,2,...，udcbd为直流侧电压，uddcbd为电压变化率，ucbd为并网点电压，udcbd为并网点电压变化率，Tcbd为外界温度，scbd为外界光照。步骤2：根据优化遗传-贝叶斯算法处理所述演化数学模型时间序列；(A)建立带有惩罚因子数目标函数的光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数方程，直流侧电阻参数波动系数方程为：ycbd＝minfmb(cbdxi)+gcf(cbdxi)其中，i＝1,2,...w5n，w5n为步骤1所述演化时间序列变量个数，fmb(cbdxi)为目标函数，gcf(cbdxi)为目标函数的惩罚因子，ycbd为光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数预测值(B)建立贝叶斯打分函数，引入打分函数f(G,B)来建立贝叶斯打分函数评价每个候选贝叶斯网络G与测量数据集B的拟合程度；(C)对目标函数优化遗传算法处理；对2个个体进行算术交叉，交叉运算后2个t+1时刻的新个体交叉算子为：引入变异算子后的粒子群算法粒子为：利用粒子群优化算法来重构变异算子，让所述个体依据t时刻最优解，子种群内t时刻最优解以及个体进化的速度来决定变异方向和幅度，使所述个体在进化的过程中将所述个体的进化历史作为导向标，变异算子为：其中，其中，α为一变化的参量，为第t次迭代下累计迭代差的算术平均值，xid表示每个粒子已出现的最佳位置，xid(t)表示每个粒子t时刻所在位置，c1、c2表示学习常数，γ1γ2为信息反馈参数。(D)将所述打分函数f(G,B)引入优化遗传算法。将粒子在t时刻的计分记作SXi，当前第i个粒子个体最佳位置记作SPi，所述t时刻整个粒子群全局最优位置记作sgi，系数c1、γ1为c1＝φ1(spi)γ1＝φ2(spi)，系数c2、γ2为c2＝φ1(sgi)，γ2＝φ2(sgi)。步骤3：根据预测计算光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数在所述步骤2中，当Γ≤0.01时，输出预测最优解，根据所述的直流侧电阻参数波动系数方程计算出光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数预测值ycbd。以上实施例所述的方法可用于控制光伏发电系统及配电网。实施例2本实施例在实施例1的基础上说明结束条件可以不同，所述步骤3包括：根据预测计算光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数在所述步骤2中，当Γ≤0.03时，输出预测最优解，根据所述的直流侧电阻参数波动系数方程计算出光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数预测值ycbd。本专利技术相对于现有技术能够取得以下有益技术效果：(1)提高光伏逆变器的评估准确度，(2)避免配电网系统因光伏电站接入带来的电能质量的问题，(3)提高光伏利用率，(4)提高配电网电力系统的可靠性，(5)提高配电网电力系统在光伏系统接入后的可靠性与经济性。以上所述，仅是本专利技术的较本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数预测方法，其特征在于：所述方法包括：(1)根据实时监测获得的参数，建立光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数演化数学模型时间序列；(2)根据优化遗传‑贝叶斯算法处理所述演化数学模型时间序列；(3)根据预测值计算光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数。

【技术特征摘要】
1.一种光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数预测方法，其特征在于：所述方法包括：(1)根据实时监测获得的参数，建立光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数演化数学模型时间序列；(2)根据优化遗传-贝叶斯算法处理所述演化数学模型时间序列；(3)根据预测值计算光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数。2.根据权利要求1所述的一种光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数预测方法，其特征是：所述实时监测获得的参数为配电网及配电网内光伏系统运行参数及气象环境参数。3.根据权利要求1所述的一种光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数预测方法，其特征是：所述步骤(1)中演化时间序列是在固定时间间隔下建立的演化时间序列。4.根据权利要求3所述的一种光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数预测方法，其特征是：所述演化时间序列包括直流侧电压、电压变化率，并网点电压、电压变化率、外界温度、外界光照强度。5.根据权利要求4所述的一种光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数预测方法，其特征是：所述演化时间序列在一系列时刻tcbd1,tcbd2,tcbd3,...tcbdn为udcbd1,udcbd2,...,udcbdnuddcbd1,uddcbd2,...,uddcbdnucbd1,ucbd2,...,ucbdnudcbd1,udcbd2,...,udcbdnTcbd1,Tcbd2,...,Tcbdnscbd1,scbd2,...,scbdn]]>其中，n为自然数，n＝1,2,...，udcbd为直流侧电压，uddcbd为电压变化率，ucbd为并网点电压，udcbd为并网点电压变化率，Tcbd为外界温度，scbd为外界光照。6.根据权利要求1所述的一种光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数预测方法，其特征是：所述步骤(2)包括以下步骤：(A)建立带有惩罚因子数目标函数的光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数方程；(B)建立贝叶斯打分函数，引入打分函数f(G,B)来建立贝叶斯打分函数评价每个候选贝叶斯网络G与测量数据集B的拟合程度；(C)对目标函数优化遗传算法处理；(D)将所述打分函数f(G,B)引入优化遗传算法。7.根据权利要求6所述的一种光伏逆变器直流侧电阻参数波动系数预测方法，其特征是：所述步骤(A)的直流侧电阻参数波动系数方程为：ycbd＝mi...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨立滨，李正曦，苟晓侃，李春来，赵世昌，丛贵斌，薛俊茹，柴元德，甘嘉田，苏小玲，
申请(专利权)人：国网青海省电力公司，国网青海省电力公司电力科学研究院，沈阳工业大学，
类型：发明
国别省市：青海;63