含分布式电源的小电阻接地方式配电网单相接地故障分析

不同接地方式分布式电源(DG)并网将影响系统单相接地故障电流特征,对于小电阻接地方式配电网,DG接地方式选择较为灵活,对接地故障电流的影响尤为复杂。针对小电阻接地方式配电网,建立了旋转型DG并网后的接地故障分析模型,分析了并网DG采用不同接地方式时接地故障点电流、线路三相故障电流与线路正序、负序、零序电流的特征。结果表明,不接地方式DG对接地故障电流基本无影响;但DG采用直接接地、小电阻接地方式时,各故障电流将明显增大或减小,甚至从无到数百安培,将会影响系统原有接地保护与三相保护性能。研究成果可为含DG小电阻接地方式配电网的保护配置与DG接地方式选择提供理论依据。     

基于自动补偿的抑制弧光接地过电压新方法

单相弧光接地故障是我国配电网系统经常出现的故障类型,由于其具有不稳定性及危害性,如何抑制弧光接地过电压成为一个关系到配电网安全运行的难题。分析了传统中性点经消弧线圈接地方式在抑制弧光接地过电压方面的缺陷,结合自动调谐消弧线圈装置的基本原理,提出基于自动调谐装置的方法,对弧光接地故障电流中的高频分量进行提取,进而根据高频量对消弧线圈进行调节对其进行补偿。仿真结果表明,该方法可以有效抑制弧光接地过电压的暂态分量,从而到达灭弧的目的。     

不接地系统单相断线故障分析及区段定位

由于绝缘导线的应用,配电线路断线故障发生概率增大,现场缺乏有效的检测技术措施。针对不接地系统,建立了单相断线不接地故障模型。在考虑断线位置、故障线路对地电容占系统总对地电容的比例和负载阻抗的大小及其分布等因素的影响下,分析了中性点偏移电压、断口前后相电压以及线电压的变化规律。根据相电压和线电压的变化规律分别提出单相断线不接地故障区段定位的方法。所提方法可利用配电网自动化平台或者故障指示器系统实现,提高了断线故障区段定位的可靠性和适应性。最后用Matlab仿真验证了方法的正确性。     

一种基于人工神经网络的谐波测量新方法

提出了一种基于人工神经网络(ANN)的电力系统谐波测量新方法.该方法应用一个多层前馈神经网络(MLFNN),对当前采样时刻和上一采样时刻的三相电流采样值进行分析计算,得出三相电流的谐波分量.阐述了该神经网络的构造和用于网络训练的学习算法.将该网络应用于整流电路的谐波测量,进行了仿真研究.仿真结果表明该方法能够实时而准确地检测出谐波分量.通过与基于瞬时无功功率理论的谐波测量方法比较,进一步证实了该方法具有延时小而精度高的优点.     

基于区段零序导纳的小电流接地故障定位方法

提出一种基于馈线区段零序导纳的小电流接地故障定位新方法。分段开关将配电网各馈线分成若干区段,在分析健全区段与故障区段零序导纳特征的基础上,讨论了基于零序导纳的故障区段判据。该定位方法可利用馈线终端单元作为现场测量装置,借助配电自动化系统实现。数字仿真结果证明:该方法定位准确率高,不易受系统运行方式、线路参数和过渡电阻等因素影响,能满足现场实用要求。     

有源配电网中性点接地方式的选择问题

中性点接地方式选择是配电系统的基础问题,对于分布式电源(DG)大量接入的有源配电网,其接地方式将由主网和DG共同决定,单相接地故障电流和过电压等问题也将更为复杂,需要重新审视。文中给出了有源配电网中主网和DG接地方式可能的组合;针对DG并网、脱网不同运行状态以及接地故障后主网线路保护、孤岛保护等不同故障处理阶段,分析了可能面临的接地方式与故障电流、过电压等转变问题;提出了接地方式已确定的现有配电网中DG接地方式选择以及脱离现有配电网条件约束的有源配电网接地方式选择的基本思路,为有源配电网中性点接地方式技术的研究和应用作初步探讨。     

考虑系统不对称的小电流接地故障相识别

针对存在不对称情况的不接地系统与谐振接地系统,分析了接地故障前、后三相电压幅值的变化规律,提出可适应系统不对称的接地相识别方法:故障后若只有一相电压幅值相较于故障前降低,则此相为故障相;若有两相电压幅值降低,则中性点不接地系统中电压幅值升高相的滞后相为故障相,谐振接地系统过补偿状态下电压幅值升高相的超前相为故障相。所提方法简单实用,只需接地故障前、后三相电压幅值信息即可准确识别不对称状态下的接地故障相,且不受电压互感器测量误差的影响,在过渡电阻较大时也可准确识别故障相。数字仿真验证了理论分析和所提方法的正确性。     

考虑广义储能集群参与的配电网协同控制策略

随着需求响应技术的发展,温控负荷、电动汽车等具有灵活调控特性的需求侧资源可作为广义储能参与孤岛配电网的功率波动平抑控制.文章面向空调与电动汽车两类典型的广义储能,提出一种考虑广义储能集群参与的配电网协同控制策略.首先,以负荷聚合商作为控制中心,构建了多元广义储能集群控制架构;其次,分别建立了空调集群与电动汽车集群的广义...     

用于APF的神经网络自适应谐波电流检测方法

介绍了一种应用于有源电力滤波器APF(Active Power Filter)的神经网络自适应谐波电流检测方法。该方法应用自适应噪声抵消技术ANCT(Adaptive Noise Canceling Technology),将基波电流作为噪声信号,从负载电流中滤除,得到谐波电流。采用两层人工神经网络实现噪声抵消。阐述了该神经网络的构造和权值自适应调整算法,应用Matlab对该方法进行了仿真研究。仿真结果表明该方法能够实时准确地检测谐波．而且计算量小．具有较强的自适应能力。