基于改进天牛须搜索算法优化LSSVM短期电力负荷预测方法研究

为提高短期电力负荷预测精度,提出了一种天牛须搜索算法优化的LSSVM短期电力负荷预测模型。引入模拟退火算法的蒙特卡洛法则对优化算法进行改进,提高了该算法的稳定性。将改进BAS算法优化后的LSSVM模型用于短期电力负荷预测问题。使用小波阈值去噪处理电力负荷数据,减少一些不确定性因素对负荷预测的影响,提高了预测精度。选择四川某地区电网实际历史负荷数据进行分析和预测,并与PSO-LSSVM、LSSVM预测模型进行对比分析。算例结果表明,所提出的IBAS-LSSVM预测模型与LSSVM相比预测精度提升了1.5%左右,与PSO-LSSVM相比算法运行时间缩短了70%,且算法稳定性更高,证明了该方法的实用性与有效性。

直流微电网故障定位研究综述

综述了国内外直流微电网故障定位的研究现状。首先,分析了直流微电网故障定位的基础,指出直流微电网接地方式的选取和故障特征分析对故障定位的重要性。之后,对现有直流微电网故障定位原理进行归类研究,将直流微电网故障定位方法分为注入信号法和故障分析法,指出:各类算法均有优缺点;注入信号法适用于离线故障定位,故障分析法适用于在线故障定位,2种定位方法的准确性均受过渡电阻影响大;现有故障定位算法无法同时对单极接地故障和极间短路故障进行定位,且制约其定位准确性的因素多。最后,指出直流微电网故障定位面临的关键问题,并对未来直流微电网故障定位进行展望。

低压双极环形直流微网的新型故障定位法

当直流微网线路发生故障时,为快速切除故障并恢复供电,减少停电时间,需要快速准确的故障定位。以低压双极环形直流微网为研究对象,针对单极接地故障和极间短路故障,提出了一种差分法与伪逆法相结合的新型故障定位方法,可在线确定出不同故障条件下的故障位置,且定位准确性高。根据暂态期间故障回路的KVL矩阵方程,利用差分法和伪逆法,计算故障线路的等效电感,进而计算出故障距离,从而实现故障定位。通过PSCAD/EMTDC仿真验证了该方法的有效性,对两种故障类型及不同故障距离和故障电阻,故障距离估计误差均小于1.43%,故障电阻相对误差小于0.04%。该方法可针对两种不同的故障类型,不受故障距离和故障电阻的影响,能准确地确定出故障点位置并计算出故障电阻,具有较好的实用性。

一种基于改进阻抗法的直流微网故障定位方法

直流配电网故障定位是排查故障、保障线路安全和保证供电质量的关键。文中研究了现今直流微网中的故障定位技术,在基于电压源换流器的直流微网中分析了单极故障和极间短路故障时的故障响应特性,提出了一种利用换流器出口侧电容放电过程,提取其中的故障电压电流信息计算线路电感值从而确定出故障位置的新方法。根据电压关系将故障过程分段,利用暂态电流的变化率进行故障选线,再根据故障电路的二阶响应过程,确定出故障位置。在PSCAD/EMTDC中进行了仿真验证,结果表明,定位算法能够准确识别出故障类型以及故障线路并精确定位出故障位置。极间短路故障的定位误差在0.5%以内,单极接地故障的定位误差在3%以内。

一种基于简化能量比的直流线路故障区间定位方法

高压直流输电线路及其边界对故障暂态信号高频分量都有明显的衰减作用,这一故障特征被广泛运用于暂态保护,且有研究显示,相较于线路边界,长线路对故障暂态高频分量的衰减作用可能更大,为避免这种情况引起的保护误动,目前常用的故障特征提取方式为利用不同尺度的小波变换获取暂态信号能量比。但基于小波变换的暂态保护存在算法相对复杂,基波选取模式不统一等问题。因此提出一种新的比值算法,针对故障暂态信号中的能量比,用全电流代替低频分量,简化了直流线路故障信息处理过程,由此设计出了新的直流线路故障定位方法,并且利用该判据可直接实现故障极判断。在MATLAB中进行了大量仿真验证,证明该保护算法可以正确反映出故障特征,逻辑简单,并且能够迅速可靠动作。