一种SAPF剩余容量的优化配置方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种SAPF剩余容量的优化配置方法及系统，在考虑到已装设的SAPF存在未使用的剩余容量的情况，通过构造以SAPF对基波电流无功分量的补偿量和SAPF对各次谐波电流的补偿量为自变量的SAPF剩余容量的目标适应函数，所述目标适应函数具有两个优化目标：(1)SAPF剩余容量接近于零，(2)SAPF所安装的母线的电流畸变率接近于零或小于电流畸变率标准；并配置优化算法求解出所述目标适应函数的最优解，并根据所述最优解所对应的基波电流无功分量的补偿量和各次谐波电流的补偿量配置SAPF的操作以实现对待补偿的电网电流的最优补偿。从而实现了对SAPF容量的充分利用，解决了现有SAPF控制算法技术中忽略SAPF装置剩余容量的问题。

An optimal allocation method and system of SAPF residual capacity

【技术实现步骤摘要】
一种SAPF剩余容量的优化配置方法及系统
本专利技术涉及SAPF的控制算法领域，尤其涉及SAPF剩余容量的优化配置方法及系统。
技术介绍
随着电力电子技术的进步，非线性负载和电力电子变换器的使用不断增多，给电网带来了大量谐波，影响着电网的电能质量。并联型有源电力滤波器(Shuntactivepowerfilter，SAPF)在电网谐波治理和无功补偿等方面起到了重要作用，但其补偿容量的选择受到投资成本和滤波效果的影响。目前很多SAPF在对非线性负载进行补偿时会留有较多的剩余容量，也存在SAPF容量不足以完成对非线性负载完全补偿的情况，此时如何提高SAPF容量的利用率，如何最大化的提高补偿效果，也是电能质量治理需要面对的问题。对于配电网中的非线性负载，其数量往往较多且分布较为零散复杂，传统加装滤波装置的集中治理方法效果不再理想，谁污染谁治理的原则也不再适用。针对这些问题，许多文献对SAPF的控制算法及电路结构等方面展开了研究。现有技术中，有技术人员分别使用相位补偿和预测控制的方法，实现了对非线性负载任意次谐波电流的选择性检测，也有一些技术人本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种SAPF剩余容量的优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取并根据历史数据中的SAPF的标称额定容量及其补偿的电网电流的各次谐波电流和负载基波电流，构建以SAPF对基波电流无功分量的补偿量和SAPF对各次谐波电流的补偿量为自变量的目标适应函数，所述目标适应函数设置两个优化目标，分别为：/n(1)SAPF剩余容量接近于零；/n(2)SAPF所安装的母线的电流畸变率接近于零或小于电流畸变率标准；/n获取待补偿电网的负载基波电流的有效值、各次谐波电流的有效值以及所述SAPF的标称额定容量的有效值，并代入到所述目标适应函数中，求解出最优解；/n根据所述最优解对应的基波电流无功分量的补偿量...

【技术特征摘要】
1.一种SAPF剩余容量的优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取并根据历史数据中的SAPF的标称额定容量及其补偿的电网电流的各次谐波电流和负载基波电流，构建以SAPF对基波电流无功分量的补偿量和SAPF对各次谐波电流的补偿量为自变量的目标适应函数，所述目标适应函数设置两个优化目标，分别为：
(1)SAPF剩余容量接近于零；
(2)SAPF所安装的母线的电流畸变率接近于零或小于电流畸变率标准；
获取待补偿电网的负载基波电流的有效值、各次谐波电流的有效值以及所述SAPF的标称额定容量的有效值，并代入到所述目标适应函数中，求解出最优解；
根据所述最优解对应的基波电流无功分量的补偿量和各次谐波电流的补偿量配置SAPF的操作以实现对待补偿的电网电流的最优补偿。


2.根据权利要求1所述的SAPF剩余容量的优化配置方法，其特征在于，所述目标适应函数为：
F＝minf(x)
＝λ1Ir+λ2ITHD+Pmax(0,Ir-Im)
其中，F和minf(x)为目标适应函数，其值最小时，所对应的基波无功电流分量和各次谐波电流为最优解；Ir为SAPF的剩余容量，其中，ITHD为电网母线的电流畸变率，其中，λ1和λ2分别为剩余容量Ir和对应母线的电流畸变率ITHD这两个优化目标的权重值，且满足λ1+λ2＝1；P为剩余容量的越限惩罚系数；Im为SAPF标称额定容量的有效值；I1为负载基波电流有效值，I1q为基波无功电流分量的有效值；In为各次谐波电流有效值；n为谐波次数，In为各次谐波分量；ITHDmax为SAPF所在母线的电流畸变率标准值。


3.根据权利要求2所述的SAPF剩余容量的优化配置方法，其特征在于，求解出最优解通过粒子群算法完成，包括以下步骤：
将SAPF对基波电流无功分量的补偿量设置为所述粒子群算法的位置向量的第一维分量；将SAPF对各次谐波电流的补偿量设置为位置向量的第二维分量到第n+1维分量；
设置所述粒子群算法的数量、速度向量、速度更新公式、位置更新公式以及所述粒子群算法的终止条件；
初始化所述粒子群算法的位置向量和速度向量，并通过速度计算公式和位置更新公式来引导粒子向最优解位置方向进行迭代；
在每次迭代过程中，用粒子当前的位置向量计算SAPF的剩余容量和电流畸变率，进而用目标适应函数计算出每个粒子的适应度，比较每个粒子的当前适应值与其个体历史最佳位置和全局最佳位置所对应的适应值大小确定所述粒子群的全局最佳位置；并通过判断终止条件判断每次迭代后粒子的全局最佳位置是否满足终止判断条件，若不满足所述判断终止条件，进入下一次迭代过程；若满足所述判断终止条件，则输出全局最佳位置，得到全局最佳位置所对应的最优解。


4.根据权利要求3所述的SAPF剩余容量的优化配置方法，其特征在于，所述粒子的位置向量为：



其中，xi为粒子的位置向量；α为设定的存在系数，当取α＝0时，基波无功分量不参与补偿寻优，即只对各次谐波进行迭代计算；粒子向量各维量为对应次谐波电流的补偿量，以指数形式表示，分别代表基波和各次谐波...

【专利技术属性】
技术研发人员：桂宁，王一帆，裘智峰，张亮，桂卫华，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43