基于正序分量相位差的电压暂降源定位方法

针对复杂网架结构和多扰动源类型场景下传统电压暂降源定位方法失效的问题,提出一种基于正序分量相位差的电压暂降源定位方法。首先,应用线性电路的叠加原理,分析扰动源作用下电网有功功率传输规律,并以电压与电流间相位差表征电压暂降源相对位置不同时功率转移方式的差异;然后,引入瞬时对称分量法,得到不受扰动源类型和网架结构限制的电压暂降源定位判据;最后,通过仿真与实例验证证明了所提方法的有效性与准确性。     

基于短时傅里叶变换的电压暂降扰动检测

用短时傅里叶变换作为时频信号分析工具，研究在电压暂降扰动下暂降电压幅值检测、扰动时间定位和扰动源识别问题。提出利用暂降后电压信号的基频幅值曲线检测暂降电压幅值，利用暂降发生和结束时产生的高频信号对电压暂降扰动时间定位的方法，并提出根据基频幅值和扰动点个数来识别电压暂降扰动源的方法，该方法可以有效区分由短路故障引起的电压暂降和由感应电机启动引起的电压暂降。仿真试验结果表明该方法对电压暂降扰动检测精度高，同时比以往基于小波变换的方法在抵御谐波和噪声干扰方面更具有优越性。     

基于电压暂降监测数据的敏感负荷非侵入式识别方法

针对电压暂降治理时难以准确获取用户敏感设备参数和生产过程结构的问题,提出一种基于电压暂降监测数据识别敏感负荷的方法。对发生电压暂降时的电压和电流进行离散小波变换,计算有功功率轨迹;通过奇异值分解分段法识别轨迹过渡段起始点,获得轨迹特征及其与负荷电压暂降响应的关系;结合典型敏感设备电压耐受曲线,对暂降及负荷响应事件进行分组;再根据记录数据计算电压暂降结束后的有功功率及其恢复比例,由此识别典型敏感负荷有功功率占比。通过Matlab/Simulink仿真证明提出方法和指标的准确性、有效性,有重要的工程意义。     

基于扰动有功电流方向的电压暂降源定位方法

提出一种基于扰动有功电流方向的电压暂降源定位方法。通过电网故障的分析,得到电网故障过程中扰动有功电流变化的规律,分析结果表明扰动有功电流的流向可准确确定电网各种故障源点的方向。以此作为电压暂降源定位的依据,给出了扰动有功电流的算法和电压暂降源定位判据。仿真实验测试证明,该电压暂降源定位方法能准确定位由各种电网故障引起的电压暂降,也能正确定位其他扰动源(如大电机起动引起的电压暂降),尤其在不对称电压暂降时,优于现有的电压暂降源定位方法。     

基于改进扰动功率法的电压暂降源定位

面对引发电能质量问题的电压暂降,结合电力系统中常见的短路故障类型,提出一种改进的扰动功率法。取扰动电压和扰动电流的乘积作为扰动功率,根据线性电路的叠加原理,故障网络可以等效成正常状态和扰动分量的叠加,利用瞬时扰动功率或其半周波平均值的极性来定位暂降源,最后搭建模型,通过Matlab仿真,结果表明提出的改进的扰动功率法可以准确定位暂降源。     

电力系统电压暂降源定位方法综述

主要对电力系统电压暂降源的定位方法进行了综述.为了加深对电压暂降源定位问题的认识和理解,从电压暂降的定义、引起原因入手,介绍了电压暂降源定位问题的含义.重点讨论了当前现有的四类主要定位算法,包括基于扰动功率和能量的定位法、基于阻抗实部的定位法、基于暂降分类的定位法及其他方法,并分析了它们各自的原理、优势和不足.在总结目前现有电压暂降源定位方法的基础上,从三个方面对今后的研究工作进行了展望.     

电力系统电压暂降源定位方法综述

主要对电力系统电压暂降源的定位方法进行了综述。为了加深对电压暂降源定位问题的认识和理解,从电压暂降的定义、引起原因入手,介绍了电压暂降源定位问题的含义。重点讨论了当前现有的四类主要定位算法,包括基于扰动功率和能量的定位法、基于阻抗实部的定位法、基于暂降分类的定位法及其他方法,并分析了它们各自的原理、优势和不足。在总结目前现有电压暂降源定位方法的基础上,从三个方面对今后的研究工作进行了展望。     

基于小波能量熵的配电网电压暂降源定位方法

电压暂降影响敏感性用电设备可靠运行,在生产中造成巨大经济损失,是最严重的电能质量问题之一,暂降源的准确定位对维护电网安全具有重要意义.不同于以往利用小波能量熵进行故障检测,文中创造性地提出了一种基于小波能量熵的电压暂降源定位方法.利用小波能量熵既对突变信号敏感,又可表征信号复杂程度的特点,确定系统中小波能量熵取得最大值的节点即为离暂降源最近的节点,从而缩小故障区域实现定位.通过在Matlab/Simulink中搭建IEEE14节点模型与IEEE33节点模型,结果表明该方法可以有效实现由故障引起的暂降源定位.     

应用主成分分析约简电压暂降扰动源识别特征的方法

电压暂降是一种典型的电能质量扰动现象,准确识别引起电压暂降的扰动源类型是电能质量监测与管理的重要内容之一。为解决由于特征指标的相关性和冗余性而导致电压暂降扰动源识别准确率低的问题,提出一种基于主成分分析的电压暂降扰动源识别特征约简方法。通过分析单一电压暂降扰动源和复合电压暂降扰动源,利用小波系数从统计量、波形态、熵、能量等方面构建电压暂降特征指标。根据主成分分析方法对原始特征指标进行标准化处理,计算协方差矩阵并确定综合特征指标个数,最后得到约简后的综合特征指标。这些综合特征指标有效地消除了原始特征指标间的相关性和冗余性。采用常规方法构造分类器进行验证表明,约简后得到综合特征指标,不仅有效降低了输入到分类器中的特征向量个数,而且在不同噪声强度下对单一电压暂降扰动源和复合电压暂降扰动源的识别准确率明显高于利用原始特征指标进行的分类识别。     

基于小波熵和概率神经网络的配电网电压暂降源识别方法

分析了短路故障、感应电动机启动和变压器投运引起电压暂降的原理及各类电压暂降的特征,提出一种基于小波熵(wavelet entropy,WE)和概率神经网络(probability neural network,PNN)的电压暂降源识别方法。提取信号的小波能谱熵和小波系数熵特征向量,并将其输入概率神经网络,实现电压暂降源的自动识别。利用Matlab/Simulink建立简单配电网的仿真模型进行验证,结果表明,基于小波熵和概率神经网络的方法能很好地识别电压暂降源。     

奇异值分解和Teager能量算子的电压暂降方法

针对噪声干扰严重影响电压暂降检测分析精度的问题,提出一种采用奇异值分解和Teager能量算子（Teager energy operator,TEO）进行电压暂降检测的改进算法,即采用 Hankel矩阵对电压暂降信号进行奇异值分解法（singular value decomposition,SVD）,从而获得降噪后的供电点上电压暂降近似信号;利用Teager能量算子跟踪该近似信号的瞬时幅值;最后通过仿真算例验证该方法的可行性和有效性。     

基于互近似熵的电压暂降波形匹配方法

随着越来越多电压暂降敏感设备接入电网,因电压暂降干扰带来的直接及间接经济损失日趋严重,这对供电质量提出了更高要求,准确识别暂降源是治理电压暂降问题中必不可少的步骤。文中分析了各类短路故障引起的电压暂降类型及其经变压器传变后暂降波形的变化情况,并根据理论分析建立各类暂降的标准样本波形。提出了一种基于互近似熵原理的电压暂降源辨识方法,通过计算实测波形与样本波形之间的互近似熵,直接进行相似度匹配,实现故障暂降类别的准确识别,并利用电网实测数据对该方法进行验证。结果表明该方法与实际工程相贴合,具有很强的实用性。     

Voltage sag source location based on instantaneous energy detection

Voltage sag is a major power quality problem, which could disrupt the operation of voltage-sensitive equipment. This paper presents the method based on variation components-based instantaneous energy for voltage sag source detection. Simulations have been performed to provide the thorough analysis for system with distributed generation units. The studies show that the presented method can effectively detect the location of voltage sag source.     

基于10kV配电网的电压暂降源的定位与识别

提出了一种基于10kV配电网的电压暂降源定位与识别的方法。利用有限的监测点采集的数据,根据电压暂降发生时系统中能量的流动变化,判定电压暂降源相对于监测点的位置;从三相电压是否平衡、暂降深度、有功功率变化和电压总谐波畸变率等方面研究了几种常见电压暂降源的特征;根据各类电压暂降源的特性以及仿真试验提取相应的特征量并设立判据,从而实现了对线路故障、感应电机启动和变压器投运引起的电压暂降的识别。     

计及光伏LVRT的改进电压暂降源定位方法

电压暂降是发生频次多、影响最为严重的电能质量问题,其扰动源定位对解决电压暂降导致的供用电双方经济纠纷等起到重要作用。针对光伏电源低电压穿越时的电流和阻抗特性,本文提出了改进的距离阻抗继电器暂降源定位法,给出修正判据,改善含DG复杂配电网的电压暂降源定位可靠性。仿真实验结果表明,该修正定位方法能更可靠地定位出含光伏配电网的电压暂降源方位。     

基于小波熵和小波熵权的电能质量扰动识别

电力系统中电能质量扰动信号的分类和识别一直是国内外众多学者研究的热点问题。小波分析是具有时频局部化特性的时频分析方法,在此基础上定义的小波熵具有较好的定量特征提取能力。基于此,在给出小波熵、小波相对熵和小波熵权的基本原理和定义的基础上,文章提出利用小波熵和熵权两种测度来分类和识别电能质量扰动信号,建立了各种扰动的仿真模型,对电压突降、突升、中断,振荡暂态、脉冲暂态、电压尖峰、缺口、谐波等扰动类型进行了系统的仿真分析。结果表明,不同类型扰动信号的小波熵及熵权具有不同的定性规律,小波熵及小波熵权对电能质量扰动具有一定的分类识别能力。