2种电能质量综合评估方法的分析比较.pdf

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2种电能质量综合评估方法的分析比较Evs=I‘100(1一(等堕1‘)dt张蔓，林涛，曹健，刘林法的理想区间法(PS口IIM)。实践证明，2种方法均能精确识别出一个电能质量等级之间的差别。引言及基于PSO算法的理想区间法(PSDIIM)，从而能暂态电能质量的量化评估摘要：为提高电能质量综合量化评估的全面性和准确性，首先将暂态电能质量指标量化并将其考虑到综合评估指标中，然后将基于相似理论的智能评估方法引入电能质量综合评估，提出了2种新的评估方法，即基于粒子群优化(PSO)算法的Shepard相似插值(PSO-SSI)算法以及基于PS0算同时，PSO—SSI算法较为直观、简便，但对样本具有依赖性；而PSO-IIM降低了对样本的依赖性，但评估过程稍显复杂。关键词：电能质量；相似理论；智能评估方法；Shepard相似插值算法；理想区问法；粒子群算法中图分类号：TM93，TM744目前，电能质量综合评估方法主要集中于模糊综合评估法[1‘3]、人工神经网络法[4]和概率统计与矢量代数法[5]，以及将上述方法相结合的方法【6。3等。模糊数学方法对电能质量的综合评估不够细致、清晰，主要是因为贴近度对模糊关系的刻画不够细致，最大隶属度原则掩盖了介于2个隶属度之间的差别；人T神经网络法在模型建立期间无需人为赋权，通过对神经网络的训练，能够客观地反映评估指标之间的内在关系，但前提是需要大量的样本进行训练；矢量代数法可以将不同的分项指标归一量化，但如果基准值选取不当，归一量化的结果会有很大不同，对电能质量评估的准确性有很大影响口]。文献[8—9]提出的新型算法能够更精确地评估电能质量等级值，并分辨同一电能质量等级内的差别，但是在暂态电能质量指标中仅考虑了暂态压降的幅值，未能考虑暂态压降的时间对电能质量评估的影响。由于实际中不同用户对电压暂降的敏感程度不同，如计算机、高新技术产业对于电压暂降的持续时间极为敏感，而对于由可调速电机驱动的纺织企业，仅仅6个周期的80％正常电压幅值的电压骤降对生产造成的损失与2h的持续停电事故基本相01。因此，在电能质量综合评估中考虑暂态电能质量指标极为重要。针对以上方法的不足，本文首先将暂态电能质量指标量化并将其考虑到电能质量综合评估中，使得评估结果更加接近于工程实际，然后提出2种基于相似理论的智能评估方法，即基于粒子群优化(PSO)算法的Shepard相似插值(PSO-SSI)算法以够在同一电能质量等级内更加精确地评估出电能质量的优劣。电能质量主要分为稳态和暂态2个部分：稳态电能质量包括谐波、电压偏差、频率偏差、三相不平衡、电压波动与闪变等指标；暂态电能质量包括电压暂升、暂降、供电短时中断等指标。目前，电力公司衡量电压暂降的指标主要是系统电压有效值变化平均数指数(SARFI)[10‘，通过对被评估系统的所有用户进行监测，统计在一段时间内电压暂降幅值低于阈值的概率。但这种方法不能很好地反映暂降幅值和持续时间的影响。文献[11]提出了电压暂降的能量指标，其定义如下：式中：V(f)为暂降过程中的电压暂降幅值；y一为正常工作电压；T为暂降持续时间；因子100的作用是使电压暂降能量显示为合理的数值。为便于分析计算，取E=IgEvS作为无量纲的暂降能量值。由此可得出在一段时间内的等效电压暂降程度。进一步将暂降能量分为如下5个等级区间：Q。∈[o，0．857]代表暂降能量少的等级，为质量优(1级)；Q：∈(o．857，1．2253代表暂降能量稍多的等级，为质量良(2级)；以此类推，Q3∈(1．225，2．3353，Q4∈(2．335，3．033]，Q5∈(3．033，+o。)分一37—第32卷第21期电力系统自动化(武汉大学电气工程学院，湖北省武汉市430072)0当[1收稿日期：2008—05—09；修回日期：2008—08—27。国家自然科学基金资助项目(50677044)。1(1)2008年11月10日AutomationofElectricPowerSystemsV01．32No．21NOV．10，2008J1101n，7、y、
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x(i，i)=生二与娑jy(’l+1)=∑删({)／∑cc，；dt=^／∑(z(i，．『)一x(n+1，歹))2叫f=∥E=≥：Wf(y(挖+1)一y(i))2min厂(6)=≥：I电秉统自2综合评估的指标体系及指标等级界限电能质量综合评估模型的建立建立PSoIIM模型的步骤如下：动别代表质量中等(3级)、质量合格(4级)和质量不合格(5级)。算例仿真表明，上述等级区域的划分能够综合反映电压暂降的程度。需要说明的是：对于电压暂升、电压中断也可使用如上定义方法予以量化；各等级区间的边界取值应进一步根据这些暂态电能质量事件对用户的影响来确定。类似于暂降能量的等级划分，将各稳态