一种含分布式电源配电网的电能质量多时段综合预警方法技术

一种含分布式电源配电网的电能质量多时段综合预警方法，包括：分布式电源并网前的对其并网接入产生电能质量影响的预评估；分布式电源并网后的配电网实时运行稳态电能质量指标数据的获取；分布式电源并网后的基于广义回归神经网络预测模型实现未来时段配电网稳态电能质量指标数据的预测；针对各稳态电能质量指标各预警等级的阈值设置；构建包含预评估预警、实测预警和预测预警功能的电能质量多时段综合预警机制。

A multi time integrated early-warning method for power quality distribution network containing distributed generation

A multi-period comprehensive early-warning method for power quality of distribution network with distributed generators is proposed, which includes: pre-assessment of the impact of distributed generators on power quality before they are connected to the grid; acquisition of steady-state power quality index data of real-time operation of distribution network with distributed generators after being connected to the grid; and wide-based after being connected to the grid with distributed generators. The semantics regression neural network prediction model is used to predict the steady-state power quality index data of distribution network in the future; the threshold setting of each early-warning level of each steady-state power quality index is used; and the multi-period comprehensive early-warning mechanism of power quality including pre-assessment, real-time and forecasting and early-warning functions is constructed.

【技术实现步骤摘要】
一种含分布式电源配电网的电能质量多时段综合预警方法
本专利技术涉及一种含分布式电源配电网的电能质量多时段综合预警方法，属电气工程和电能质量领域。
技术介绍
分布式电源(DistributedGenerator,DG)作为一种新型发电单元，接入传统配电网是对配电网很好的一种补充，但不可避免地会带来电能质量(PowerQuality,PQ)方面的不利影响和新问题。对含DG配电网进行PQ实时监测、合理评估及有效改善，对于未来配电网中DG渗透率的进一步提高、电力市场培育工作的进一步推进，均有着重要的意义；而实现含DG配电网的PQ全面预警，对于提前发现、有效解决潜伏PQ问题有着重要的作用。因此，建立一套功能全面、机制合理的含DG配电网的PQ评估与预警体系相当重要。当前，PQ预警相关的研究热点主要集中在基于实时监测数据的传统配电网PQ预警方面，而针对含DG配电网PQ预警的研究成果较少。申请号为201110067687.7,201310670062.9，201510012840.4，201710009345.7，201710421232.8的专利技术专利研究对象均为普通电网，且仅针对目标电网电能质量现状进行评估预警；申请号为201510683067.4的专利技术专利提出了一种大规模分布式光伏并网对配电网安全的评价及预警方法，但其仅根据安全现状做出预警，未涉及基于PQ未来时段预测数据的预测预警；申请号为201310385869.8的专利技术专利提出一种基于多种预测算法的PQ稳态指标预警方法，但未提供具体的预测模型算法，且仅将预测数据作为指标的预警基础数据，未能结合实时监测数据进行综合的分析和预警。本专利技术专利综合考虑含DG配电网的并网前PQ预评估数据、并网后PQ实时监测数据与未来时段的PQ预测数据，提出一种具有阈值越限呆滞区设置的含DG配电网的PQ多时段综合预警方法。
技术实现思路
本专利技术要克服现有PQ预警方法普遍针对传统电网、基于PQ实时监测数据实现预警的问题，综合考虑DG并网前PQ预评估数据、DG并网后PQ实时监测数据与未来时段的PQ预测数据，提供一种含DG配电网的PQ多时段综合预警方法，实现更全面、灵活的PQ预警功能。本专利技术为实现上述目的，提出了一种含DG配电网的PQ多时段综合预警方法，其过程包括如下步骤：1、DG并网前的PQ影响预评估：DG接入并网运行将给配电网带来PQ方面的影响；在DG规划阶段或DG未并网运行之前，无法获得系统PQ的实测数据，但根据DG类型、DG接入位置及容量、DG输出功率预测值、线路阻抗相关数据，采用构建等效模型及潮流计算方法，基于公式(1)能够实现关键节点并网前、后电压差和电压波动情况的分析，从而预评估DG接入并网运行对原配电网可能造成的PQ影响：其中，ΔU为接入点DG并网前、后的电压差，R0为配电网主电源到DG接入点之间的等效电阻，Ppv为预计接入的DG容量，UN为接入点的额定电压；2、DG并网后的实时PQ数据获取：在DG接入点布置PQ监测装置，实现含DG配电网PQ数据的实时采集，并将有效信息传送到目标配电网管理中心的PQ监测站服务器，在此由PQ分析软件实现电压偏差、频率偏差、三相电压不平衡度、总谐波畸变率这四项PQ单项指标值的计算；3、DG并网后的未来时段PQ预测：在充分考虑影响DG出力的多种因素以及电网负荷变化情况下，构建基于GRNN神经网络的PQ预测模型，并将其预测结果作为未来时段PQ预警的依据；步骤301，构建广义回归神经网络(GRNN)的PQ预测模型：以所选取的PQ影响因素为输入变量，以各单项稳态PQ指标为输出变量，分别构建基于GRNN神经网络的各单项稳态PQ指标的预测模型；步骤302，GRNN神经网络PQ预测模型的训练：以系统采集保存的各历史时段的PQ指标数据为输出数据组，以对应时段的环境因素及负荷数据为输入数据组，进行PQ预测神经网络的训练，直至训练结果满足误差允许；步骤303，未来目标时段的PQ预测：基于已完成训练的GRNN神经网络PQ预测模型，以未来目标时段的环境因素和负荷预测数据作为输入数据，实现含DG配电网未来目标时段的PQ指标数据预测；4、各PQ预警等级的阈值设置：针对各PQ指标项分别确定各预警等级的阈值；为避免PQ数据在阈值附近波动造成的预警信息频繁变化的困扰，设置阈值越限呆滞区；步骤401，各预警等级阈值设置：根据各稳态PQ指标的国家标准以及专家经验，将各稳态PQ指标的国家标准中规定的“不合格”限值进一步划分为从“轻微”预警到“严重”预警的多个预警等级阈值；步骤402，阈值越限呆滞区设置：为避免PQ数据在阈值附近波动时，可能导致预警信息频繁变化从而困扰工作人员的缺陷，为各预警等级的阈值分别设置阈值越限呆滞区，添加阈值上限和阈值下限，PQ数据未超出阈值越限呆滞区范围预警等级将不会改变：A)高预警等级的阈值下限Δx1：当PQ指标偏差程度增加越过高预警等级阈值时，系统由低预警等级转换为更高一级的预警等级；随后若PQ指标值在高预警等级阈值附近上下波动，只有当其值跌落超出由高预警等级的阈值下限Δx1形成的越限呆滞区范围，系统才能恢复为低预警等级；B)低预警等级的阈值上限Δx2：当PQ指标偏差程度降低越过低预警等级阈值时，系统由高预警等级转换为更低一级的预警等级；随后若PQ指标值在低预警等级阈值附近上下波动，只有当其值升高超出由低预警等级的阈值上限Δx2形成的越限呆滞区范围，系统才能恢复为高预警等级；5、构建PQ多时段综合预警机制：DG并网接入前、DG并网接入后实时运行和未来时段不同场景下，PQ预警具有各自不同的意义和特征；实现上述多场景下含DG配电网的PQ多时段综合预警机制为：步骤501，DG并网前的PQ预评估预警：在DG并网前，依据步骤1对其并网接入可能造成的PQ影响进行预评估，并将预评估结果与国家PQ标准限值进行对比；若不超标则允许DG并网接入，若超标则发出预警告示，告知电网管理者或DG用户进行DG接入容量和地址的重新规划；步骤502，DG并网后的PQ实测预警：在DG接入电网后，根据步骤2所获得的含DG配电网PQ实时监测数据与根据步骤4所获得的各预警等级阈值进行比较；依据系统给出的各项PQ指标的预警等级，对出现PQ指标异常或超标的相关线路及时给出告警，有助于提高电网监控人员的警惕，进而分析电网中造成该PQ指标偏差问题的原因，并采取有效改善措施以防止其进一步加重；步骤503，DG并网后的PQ预测预警：在DG接入电网后，根据步骤3所获得的含DG配电网的未来时段的PQ预测数据与根据步骤4所获得的各预警等级阈值进行比较；依据系统给出的各项PQ指标的预警等级，对预测可能出现PQ指标异常或超标的相关线路及时给出告警，有助于在真正发生PQ指标严重偏差问题前提前发出预警信息，使监控人员对未来时段电网的PQ态势实现提前预判，进而采取适当措施进行有效预防。本专利技术的有益效果主要表现在：1、综合考虑了DG并网前和DG并网后不同时段的PQ预警机制，在DG并网接入规划、运行阶段均可提供有效的PQ预警信息；2、在DG并网后综合考虑了基于PQ实时监测数据和PQ预测数据的实测预警和预测预警机制，提供了实时运行和未来多时段的有效PQ预警信息；3、设置了预警阈值越限呆滞区，避免PQ数据在预警阈值附近波动时可能本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种含分布式电源配电网的电能质量多时段综合预警方法，分布式电源简称DG，电能质量简称PQ，包括如下步骤：步骤1、DG并网前的PQ影响预评估：DG接入并网运行将给配电网带来PQ方面的影响；在DG规划阶段或DG未并网运行之前，无法获得系统PQ的实测数据，但根据DG类型、DG接入位置及容量、DG输出功率预测值、线路阻抗相关数据，采用构建等效模型及潮流计算方法，基于公式(1)能够实现关键节点并网前、后电压差和电压波动情况的分析，从而预评估DG接入并网运行对原配电网可能造成的PQ影响：

【技术特征摘要】
1.一种含分布式电源配电网的电能质量多时段综合预警方法，分布式电源简称DG，电能质量简称PQ，包括如下步骤：步骤1、DG并网前的PQ影响预评估：DG接入并网运行将给配电网带来PQ方面的影响；在DG规划阶段或DG未并网运行之前，无法获得系统PQ的实测数据，但根据DG类型、DG接入位置及容量、DG输出功率预测值、线路阻抗相关数据，采用构建等效模型及潮流计算方法，基于公式(1)能够实现关键节点并网前、后电压差和电压波动情况的分析，从而预评估DG接入并网运行对原配电网可能造成的PQ影响：其中，ΔU为接入点DG并网前、后的电压差，R0为配电网主电源到DG接入点之间的等效电阻，Ppv为预计接入的DG容量，UN为接入点的额定电压；步骤2、DG并网后的实时PQ数据获取：在DG接入点布置PQ监测装置，实现含DG配电网PQ数据的实时采集，并将有效信息传送到目标配电网管理中心的PQ监测站服务器，在此由PQ分析软件实现电压偏差、频率偏差、三相电压不平衡度、总谐波畸变率这四项PQ单项指标值的计算；步骤3、DG并网后的未来时段PQ预测：在充分考虑影响DG出力的多种因素以及电网负荷变化情况下，构建基于GRNN神经网络的PQ预测模型，并将其预测结果作为未来时段PQ预警的依据；步骤301，构建广义回归神经网络的PQ预测模型，广义回归神经网络简称GRNN神经网络：以所选取的PQ影响因素为输入变量，以各单项稳态PQ指标为输出变量，分别构建基于GRNN神经网络的各单项稳态PQ指标的预测模型；步骤302，GRNN神经网络PQ预测模型的训练：以系统采集保存的各历史时段的PQ指标数据为输出数据组，以对应时段的环境因素及负荷数据为输入数据组，进行PQ预测神经网络的训练，直至训练结果满足误差允许；步骤303，未来目标时段的PQ预测：基于已完成训练的GRNN神经网络PQ预测模型，以未来目标时段的环境因素和负荷预测数据作为输入数据，实现含DG配电网未来目标时段的PQ指标数据预测；步骤4、各PQ预警等级的阈值设置：针对各PQ指标项分别确定各预警等级的阈值；为避免PQ数据在阈值附近波动造成的预警信息频繁变化的困扰，设置阈值越限呆滞区；步骤401，各预警等...

【专利技术属性】
技术研发人员：翁国庆，龚阳光，马泰屹，谢方锐，舒俊鹏，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33