发明名称 一种分布式光伏孤岛检测动态盲区指数预测方法
摘要 本发明提供了一种分布式光伏孤岛检测动态盲区指数预测方法,通过建立分布式光伏孤岛检测动态盲区指数演化系统的时间序列,对时间序列测量数据进行非线性单纯体法处理,对顶点的目标函数值进行反射运算,进而进行分布式光伏孤岛检测动态盲区指数预测计算,得到分布式光伏孤岛检测动态盲区指数预测值。该方法能够根据监测参数对分布式光伏孤岛检测动态盲区指数进行预测计算,根据计算结果实时地对盲区检测算法进行调整,能够有效避免孤岛检测盲区现象,显著提高光伏发电系统可靠性与经济性。
申请公布号 CN105356847A 申请公布日期 2016.02.24
申请号 CN201510721578.0 申请日期 2015.10.30
申请人 国家电网公司;国网青海省电力公司;国网青海省电力公司电力科学研究院;沈阳工业大学 发明人 张海宁;赵国新;李春来;杨立滨;腾云;杨军;卢芸
分类号 H02S50/00(2014.01)I;G01R31/08(2006.01)I;G06F19/00(2011.01)I 主分类号 H02S50/00(2014.01)I
代理机构 武汉帅丞知识产权代理有限公司 42220 代理人 朱必武;刘国斌
主权项 一种分布式光伏孤岛检测动态盲区指数预测方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:建立分布式光伏孤岛检测动态盲区指数演化系统的时间序列:在固定时间间隔对并网点三相电压9次谐波、基波电压频率、光照强度进行测量,将三相电压9次谐波测量值的最大值与历史测量最小值之差除以基波电压频率最大值与最小值之差作为分布式光伏孤岛检测动态盲区指数,即:<img file="dest_path_image001.GIF" wi="530" he="48" />则,在一系列时刻<img file="dest_path_image002.GIF" wi="61" he="26" />,得到孤岛检测动态盲区指数<img file="dest_path_image003.GIF" wi="24" he="20" />、基波电压频率<img file="dest_path_image004.GIF" wi="30" he="22" />、湿度<img file="dest_path_image005.GIF" wi="29" he="18" />的时间序列,其中为<img file="dest_path_image006.GIF" wi="14" he="16" />自然数,<img file="dest_path_image007.GIF" wi="68" he="22" />,<img file="dest_path_image008.GIF" wi="128" he="76" />(1)步骤2:分布式光伏孤岛检测动态盲区指数状态时间序列测量数据非线性单纯体法处理:步骤2.1建立优化目标函数:<img file="dest_path_image009.GIF" wi="188" he="26" />(2)式中<img file="dest_path_image010.GIF" wi="117" he="25" />为<img file="dest_path_image011.GIF" wi="24" he="25" />个优化变量;步骤2.2:构建分布式光伏孤岛检测动态盲区指数演化系统的<i>m</i>维相空间:设<img file="dest_path_image012.GIF" wi="166" he="26" />是分布式光伏孤岛检测动态盲区指数演化系统相空间的<img file="dest_path_image013.GIF" wi="37" he="20" />个顶点,<img file="dest_path_image014.GIF" wi="173" he="26" />是这些顶点的目标函数值,用<img file="dest_path_image015.GIF" wi="24" he="18" />来记录最大值的下标,则最大值为<img file="dest_path_image016.GIF" wi="115" he="26" />,用<img file="dest_path_image017.GIF" wi="21" he="18" />来记录最小值的下标,则最小值为<img file="dest_path_image018.GIF" wi="114" he="26" />,<img file="dest_path_image019.GIF" wi="28" he="22" />为除了最大值顶点之外所有顶点的重心,<img file="dest_path_image020.GIF" wi="107" he="34" />(3)步骤3:对顶点目标函数值进行反射运算:<img file="dest_path_image021.GIF" wi="165" he="34" />(4)式中<img file="dest_path_image022.GIF" wi="32" he="21" />为新产生的顶点;<img file="dest_path_image023.GIF" wi="15" he="15" />为反射系数,0&lt;<img file="525797dest_path_image023.GIF" wi="15" he="15" />&lt;1,通过反射运算,实现了最大值顶点向重心相反方向的运动;步骤4:根据相空间特征量进行分布式光伏孤岛检测动态盲区指数预测计算::对目标函数为<img file="dest_path_image024.GIF" wi="288" he="24" />进行求解,惩罚函数<img file="dest_path_image025.GIF" wi="288" he="45" />,约束函数<img file="dest_path_image026.GIF" wi="211" he="49" />,则解得的<img file="dest_path_image027.GIF" wi="33" he="24" />值即为分布式光伏孤岛检测动态盲区指数预测值。
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