基于改进三点估计的概率谐波潮流计算

由于风力机组和光伏电池等分布式电源具有间歇性和不确定性等特点,提出一种改进三点估计结合最大熵理论(ITPEM&ME)的方法,用于计算配电网中的概率谐波潮流。首先,根据输入变量的不确定性构造改进三点估计的概率模型。其次,结合最大熵理论对其统计特征进行重构,得到配电网的谐波分布情况。最后,在IEEE 33节点系统上进行仿真验证,结果表明改进后三点估计法的误差低于传统的点估计法和蒙特卡洛法,且概率密度函数的拟合效果更接近工程实际,验证了所提方法在处理概率谐波潮流问题时的可行性和精确性。

混合动力系统电能质量扰动分析及治理

基于并联有源滤波器(shunt active power filter, SAPF)和动态电压调节器(dynamic voltage restorer, DVR),首先,搭建了包含光伏和风机的混合动力系统,用以模拟分布式电源接入配电网中产生的电能质量(power quality, PQ)扰动。其次,利用模糊逻辑、神经网络和自适应神经模糊推理系统控制算法对SAPF的动态性能进行优化,对电能质量扰动进行治理,使用人工智能技术进行管理,使光伏和风能系统均实现最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)。最后,在搭建的仿真系统中进行验证,线性负载和非线性负载输出侧谐波畸变率分别降至0.20%和2.05%,满足配电系统对于电能质量的要求。