一种大型光伏电站汇集系统故障定位方法技术方案

技术编号:14416183 阅读:182 留言:0更新日期:2017-01-12 04:32
本发明专利技术属于新能源并网发电技术领域,尤其涉及一种大型光伏电站汇集系统故障定位方法,基于实际光伏电站内逆变器采用的控制,利用光伏发电单元在不对称电压条件下不输出负序电流的特点,光伏电站汇集系统内发生不对称故障后稀疏测点对应的节点负序电压方程和压缩感知理论相结合,借助改进的贝叶斯压缩感知重构算法求解节点负序注入电流向量来进行故障定位;数据窗长内节点负序注入电流幅值向量中最大元素对应节点出现次数最多的视作故障节点。本发明专利技术仅需稀疏测点的非同步测量信息,且不受故障类型和过渡电阻的影响,抗噪能力强,精度高,能够满足大型光伏电站内实际应用需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于新能源并网发电
,特别涉及到一种大型光伏电站汇集系统内故障定位方法。
技术介绍
大型集中式光伏电站由数目庞大的光伏发电单元汇集而成,汇集系统内架空线与埋地电缆共存。汇集系统一般不设自动重合闸装置,故障跳闸后需人工排查故障。光伏阵列区占地面积大,且外观区分度小,造成巡线困难,导致断开的光伏系统恢复发电时间长,损失发电效率。因此,准确快速定位汇集系统内故障位置有助于提高光伏电站的发电效率。目前,电力系统中故障定位方法主要包括阻抗法、行波法、S信号注入法和广域通信法。阻抗法易受电源参数、负荷参数等因素影响,当网络中分支较多结构复杂时,容易出现伪故障点。行波法在网络复杂分支众多的情况,难以实现多端行波信号的精确同步获取。S信号注入法的注入信号强度受PT容量的限制,定位精度受导线分布电容、接地电阻等因素影响较大。上述基于单点测量信息的方法定位精度受复杂网络结构及光伏系统馈入故障电流的影响较大。广域通信法利用配电网中多个量测点的故障信息,根据故障区段和非故障区段在故障特征方面表现出的差异确定故障区段。已有基于多点测量信息的故障定位方法中,基于测点间信息交互的方法需要同步测量信息,对通信要求高。而基于电压暂降的方法中大多数不能避免对全网可能故障点的循环遍历过程,当网络规模较大时,运算过程将很长、定位精度差。而在考虑分布式电源接入时,现有方法将分布式电源简单等值成系统频率下的恒流源或可控源,而分布式和集中式光伏并网发电系统在拓扑和控制上有显著区别,导致故障电流特征也有较大差异,原有等值方法很难适用,且在汇集系统中光伏电源渗透率达到100%,无法忽略光伏逆变器的控制特性。因此,有必要研究适合大型光伏电站内逆变器控制特性的故障定位方法。
技术实现思路
为了解决上述问题,本专利技术提出了一种大型光伏电站汇集系统内故障定位方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤1、结合采用逆变器控制的光伏电站,分析得出光伏电站汇集系统内故障电流特征规律;步骤2、光伏电站汇集系统内的线路接线及参数离线形成节点负序阻抗矩阵,从中选取稀疏测量节点所在行,并将所有元素取绝对值,构成感知矩阵;步骤3、光伏电站汇集系统内发生不对称故障后,结合光伏电站汇集系统内光伏系统故障电流无负序分量的特点,利用故障后测量节点电压信息计算得到测点负序电压幅值向量,和感知矩阵构成求解稀疏的节点负序注入电流幅值向量的欠定方程组,利用改进的贝叶斯压缩感知重构算法求解以获得稀疏解;步骤4、统计数据窗长内节点负序注入电流幅值向量中最大元素对应节点出现的次数,将最多的视作故障节点。步骤1的具体过程为:光伏电站汇集系统内故障电流特征分析结合光伏电站汇集系统内光伏发电系统控制,以抑制逆变器并网电流中的负序分量为控制目标,双同步旋转坐标下的参考电流表示为:id+*iq+*id-*iq-*=23[(ed+)2+(eq+)2]ed+eq+eq+-ed+0000P0*Q0*]]>式中,和为并网点电压d、q轴正序分量,和为并网参考电流d、q轴正序分量,和为并网参考电流d、q轴负序分量;为给定有功功率参考值,为给定无功功率参考值;得光伏逆变器并网电流的正序分量幅值:其中,为并网电流正序分量幅值,为并网点电压正序分量幅值,根据故障期间光伏发电系统实际提供的视在功率,并网电流正序分量幅值可以写成:其中,γ为正序电压跌落系数,Em为故障前并网点电压幅值;P0′为故障期间光伏发电单元提供的有功功率直流分量,Q0′为故障期间光伏发电单元提供的无功功率直流分量;得到三相故障电流表达式:Ia=2P0′3γEmsin(ωt+π/2+θ+)Ib=2P0′3γEmsin(ωt-π/6+θ+)Ic=2P0′3γEmsin(ωt+7π/6+θ+)]]>式中,Ia、Ib及Ic分别为三相故障电流;中间变量所述步骤2中,感知矩阵计算方法为:根据光伏电站汇集系统内线路拓扑及参数形成节点负序阻抗阵ZN×N,ZN×N=Z11negZ12neg...Z1lneg...Z1NnegZ21negZ22neg...Z2lneg...Z2Nneg............Zk1negZk2neg...Zklneg...ZkNneg............ZN1negZN2neg...ZNlneg...ZNNnegN×N]]>式中,N为光伏电站汇集系统内网络节点数,为节点k和节点l之间的负序互阻抗,当k=l时为负序自阻抗。根据光伏电站汇集系统内汇测点分布位置,从节点负序阻抗阵中选取测点对应的行,并对所有元素取绝对值,得到感知矩阵Zneg,Zneg=|Zi11neg||Zi12neg|...|Zi1lneg|...|Zi1Nneg||Zi21neg||Zi22neg|...|Zi2lneg|...|Zi2Nneg|............|Zij1neg||Zij2neg|...|Zijlneg|...|ZijNneg|............|ZiM1neg||ZiM2neg|...|ZiMlneg|...|ZiMNneg|M×N]]>式中,M为测点安装数;ij表示第j个测点对应节点编号j=1,2,…,M;表示测点ij与节点l之间的负序互阻抗模值。所述步骤3中的欠定方程组为:Vi1negVi2neg...Vijneg...ViMnegM×1=|Zi11neg||Zi12neg|...|Zi1lneg|...|Zi1Nneg||Zi21neg||Zi22neg|...|Zi2lneg|...|Zi2Nneg|............|Zij1neg||Zij2neg|...|Zijlneg|...|ZijNneg|............|ZiM1neg||ZiM2neg|...|ZiMlneg|...|ZiMNneg|M×N00...|Ijneg|...0N×1]]>上式简记为Vneg=Zneg·Ineg;Vneg为M×1维测点负序电压幅值向量,其中元素表示测点ij所在节点负序电压模值;Zneg为M×N维感知矩阵,Ineg为N×1维待求解的节点负序注入电流幅值向量;表示由故障点注入负序网络的负序电流。步骤3中改进的贝叶斯压缩感知重构算法的理论基础为压缩感知理论和稀疏贝叶斯学习SBL算法;压缩感知理论模型y=Φθ+e,y为M×1维的观测数据,Φ为M×N维的感知矩阵,θ为N×1维的待重构稀疏向量,e为N×1维服从N(0,σ2)的高斯白噪声,其中M<<N;压缩感知优化重构算法利用θ的稀疏性,通过少量的测点数据,求解欠定方程组以高概率高精度恢复出稀疏的θ;Ineg对应待重构稀疏向量θ,Zneg对应感知矩阵Φ,Vneg则对应观测数据y。SBL算法假设中θ每个元素服从一高斯分布:αi是未知的超参数,是该高斯分布的逆方差,得到压缩感知的高斯似然模型:SBL算法中相关向量机(RelevanceVectorMachine,RVM)分层先验用来作为θ的稀疏先验,和与高斯本文档来自技高网
...
一种<a href="http://www.xjishu.com/zhuanli/60/201610857465.html" title="一种大型光伏电站汇集系统故障定位方法原文来自X技术">大型光伏电站汇集系统故障定位方法</a>

【技术保护点】
一种大型光伏电站汇集系统内故障定位方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤1、结合光伏电站内实际采用的逆变器控制方式,分析得出光伏电站汇集系统内故障电流特征规律;步骤2、光伏电站汇集系统内的线路接线及参数离线形成节点负序阻抗矩阵,从中选取稀疏测量节点所在行,并将所有元素取绝对值,构成感知矩阵;步骤3、光伏电站汇集系统内发生不对称故障后,结合光伏电站汇集系统内光伏系统故障电流无负序分量的特点,利用故障后测量节点电压信息计算得到测点负序电压幅值向量,和感知矩阵构成求解稀疏的节点负序注入电流幅值向量的欠定方程组,利用改进的贝叶斯压缩感知重构算法求解以获得稀疏解;步骤4、统计数据窗长内节点负序注入电流幅值向量中最大元素对应节点出现的次数,将最多的节点视作故障节点。

【技术特征摘要】
1.一种大型光伏电站汇集系统内故障定位方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤1、结合光伏电站内实际采用的逆变器控制方式,分析得出光伏电站汇集系统内故障电流特征规律;步骤2、光伏电站汇集系统内的线路接线及参数离线形成节点负序阻抗矩阵,从中选取稀疏测量节点所在行,并将所有元素取绝对值,构成感知矩阵;步骤3、光伏电站汇集系统内发生不对称故障后,结合光伏电站汇集系统内光伏系统故障电流无负序分量的特点,利用故障后测量节点电压信息计算得到测点负序电压幅值向量,和感知矩阵构成求解稀疏的节点负序注入电流幅值向量的欠定方程组,利用改进的贝叶斯压缩感知重构算法求解以获得稀疏解;步骤4、统计数据窗长内节点负序注入电流幅值向量中最大元素对应节点出现的次数,将最多的节点视作故障节点。2.根据权利要求1中所述的大型光伏电站汇集系统内故障定位方法,其特征在于,步骤1的具体过程为:光伏电站汇集系统内故障电流特征分析结合光伏电站汇集系统内光伏发电系统控制,以抑制逆变器并网电流中的负序分量为控制目标,双同步旋转坐标下的参考电流表示为:id+*iq+*id-*iq-*=23[(ed+)2+(eq+)2]ed+eq+eq+-ed+0000P0*Q0*]]>式中,和为并网点电压d、q轴正序分量,和为并网参考电流d、q轴正序分量,和为并网参考电流d、q轴负序分量;为给定有功功率参考值,Q0*为给定无功功率参考值;得光伏逆变器并网电流的正序分量幅值:其中,为并网电流正序分量幅值,为并网点电压正序分量幅值,根据故障期间光伏发电系统实际提供的视在功率,并网电流正序分量幅值其中,γ为正序电压跌落系数,Em为故障前并网点电压幅值;P0′为故障期间光伏发电单元提供的有功功率直流分量,Q0′为故障期间光伏发电单元提供的无功功率直流分量;得到三相故障电流表达式:Ia=2P0′3γEmsin(ω-π/2+θ+)Ib=2P0′3γEmsin(ω-π/6+θ+)Ic=2P0′3γEmsin(ωt+7π/6+θ+)]]>式中,Ia、Ib及Ic分别为三相故障电流;中间变量θ+=arctan(iq+/id+)。3.根据权利要求1中所述的大型光伏电站汇集系统内故障定位方法,其特征在于,所述步骤2中,感知矩阵计算方法为:根据光伏电站汇集系统内线路拓扑及参数形成节点负序阻抗阵ZN×N,ZN×N=Z11negZ12neg...Z1lneg...Z1NnegZ21negZ22neg...Z2lneg...Z2Nneg............Zk1negZk2neg...Zklneg...ZkNneg............ZN1negZN2neg...ZNlneg...ZNNnegN×N]]>式中,N为光伏电站汇集系统内网络节点数,为节点k和节点l之间的负序互阻抗,当k=l时为负序自阻抗...

【专利技术属性】
技术研发人员:贾科顾晨杰毕天姝魏宏升任哲峰陈奕汝
申请(专利权)人:华北电力大学
类型:发明
国别省市:北京;11

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1