CN106655186A - 一种离网光伏电站直流侧谐波的svc抑制指数预测方法 - Google Patents

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宋锐
杨立滨
李春来
杨军
张节潭
丛贵斌
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Abstract

本发明公开了一种离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数预测方法，通过建立离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制演化系统的时间序列；根据时间序列测量数据归一化处理；时间序列测量数据的支持向量机算法处理；离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数计算。本发明的一种离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数预测方法，能够对光伏发电系统运行参数及气象环境参数进行实时监测，并根据监测参数对离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数进行预测计算，根据计算结果实时地对光伏发电系统进行控制，能够有效提高电能质量，显著提高配电网电力系统在光伏系统接入后的可靠性与经济性。

Description

一种离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数预测方法
技术领域
本发明属于光伏发电技术领域，特别涉及一种离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数预测方法。
背景技术
电力系统中光伏发电设备的接入为电网带来更多的谐波，需要根据光伏电池运行特点进行离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数预测评估，使光伏发电系统能够安全、稳定、高效地运行，以往离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数计算方法的特点是忽略光伏与环境的相互作用关系，由光伏发电系统内各个组件独立进行谐波分析，不能有效利用电网和光伏发电运行数据资源，评估准确度和光伏利用效率不高，因此，对光伏发电系统运行参数及气象环境参数进行实时监测，并根据监测参数对离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数进行预测计算，根据计算结果实时地对光伏发电系统进行控制，能够有效提高电能质量，显著提高配电网电力系统在光伏系统接入后的可靠性与经济性。
发明内容
本发明的目的在于：提供一种离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数预测方法，包括以下步骤：
a、建立离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制演化系统的时间序列；
b、根据步骤a中的时间序列测量数据归一化处理；
c、时间序列测量数据的支持向量机算法处理；
d、离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数计算。
进一步的，所述的步骤a中，所述的时间序列在一系列时刻tnyz1,tnyz2,...,tnyzn(n为自然数，n＝1,2,…)得到逆变器输出有功功率pnyz，逆变器输出无功功率qnyz，湿度wnyz，温度Tnyz，光照强度snyz测量值。
进一步的，所述的步骤b中采用公式：
计算，其中设测量数据为nyzi(i＝1,2,...,k5n)，k5n为前述公式中测量数据个数，为统一数据量纲和变化范围，nyzmax、nyzmin分别为输入量的上下界。
进一步的，所述的步骤c中包括建立带有惩罚因子和约束函数的目标函数ynyz＝min fmb(ynyzxi)+gcf(ynyzxxi)+rys(ynyzxi)。
进一步的，所述的步骤c中还包括支持向量机算法核函数的选取，采用如下公式其中|ynyzxj-ynyzxi|为两个向量间的距离，σ为不等于零的常数，j＝1,2,...,w5n。
进一步的，所述的步骤c中还包括基于遗传-蚁群算法的支持向量机参数寻优步骤。
进一步的，所述的SVC抑制指数的计算公式为：
本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：
本发明的一种离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数预测方法，通过建立离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制演化系统的时间序列；根据时间序列测量数据归一化处理；时间序列测量数据的支持向量机算法处理；离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数计算。能够对光伏发电系统运行参数及气象环境参数进行实时监测，并根据监测参数对离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数进行预测计算，根据计算结果实时地对光伏发电系统进行控制，能够有效提高电能质量，显著提高配电网电力系统在光伏系统接入后的可靠性与经济性。
附图说明
图1预测流程图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。一种离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数预测方法，其特征在于包括以下步骤：
a、建立离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制演化系统的时间序列；
b、根据步骤a中的时间序列测量数据归一化处理；
c、时间序列测量数据的支持向量机算法处理；
d、离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数计算。
进一步的，所述的步骤a中，所述的时间序列在一系列时刻tnyz1,tnyz2,...,tnyzn(n为自然数，n＝1,2,…)得到逆变器输出有功功率pnyz，逆变器输出无功功率qnyz，湿度wnyz，温度Tnyz，光照强度snyz测量值。
进一步的，所述的步骤b中采用公式：
计算，其中设测量数据为nyzi(i＝1,2,...,k5n)，k5n为公式(1)中测量数据个数，为统一数据量纲和变化范围，nyzmax、nyzmin分别为输入量的上下界。
进一步的，所述的步骤c中包括建立带有惩罚因子和约束函数的目标函数ynyz＝min fmb(ynyzxi)+gcf(ynyzxxi)+rys(ynyzxi)。
进一步的，所述的步骤c中还包括支持向量机算法核函数的选取，采用如下公式其中|ynyzxj-ynyzxi|为两个向量间的距离，σ为不等于零的常数，j＝1,2,...,w5n。
进一步的，所述的步骤c中还包括基于遗传-蚁群算法的支持向量机参数寻优步骤。
进一步的，所述的SVC抑制指数的计算公式为：
在固定时间间隔对逆变器输出有功功率、逆变器输出无功功率、光照强度、温度、湿度进行测量，定义如下离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数：
在一系列时刻tnyz1,tnyz2,...,tnyzn(n为自然数，n＝1,2,…)得到逆变器输出有功功率pnyz，逆变器输出无功功率qnyz，湿度wnyz，温度Tnyz，光照强度snyz测量值：
设测量数据为nyzi(i＝1,2,...,k5n)，k5n为测量数据个数，为统一数据量纲和变化范围，对数据进行如下归一化处理：
其中，nyzmax、nyzmin分别为输入量的上下界。
时间序列测量数据的支持向量机算法处理：
建立带有惩罚因子和约束函数目标函数：
ynyz＝min fmb(ynyzxi)+gcf(ynyzxxi)+rys(ynyzxi)
其中，式中ynyzxi(i＝1,2,...,w5n)为w5n个优化变量，fmb(ynyzxi)为目标函数，gcf(ynyzxi)为目标函数的惩罚因子，rys(ynyzxi)为目标函数的约束项。
支持向量机算法核函数的选取：
根据本专利数据特点，经过分析比较，选取高斯径向基核函数为该算法的核函数，其定义如下：
其中|ynyzxj-ynyzxi|为两个向量间的距离，σ为不等于零的常数，j＝1,2,...,w5n
基于遗传-蚁群算法的支持向量机参数寻优
针对支持向量机存在的模型参数，首先初始化模型参数，对参数进行二进制编码，随机确定模型参数的初始种群，对支持向量机模型进行训练。在原有蚁群算法流程的基础上，将遗传算法引入到了蚁群的每一次迭代中。遗传算法的初始种群由蚁群每一次迭代产生的解及其全局最优解共同组成。然后经过遗传算法的选择、交叉、变异，若干次迭代进化，产生一组新解。将遗传算法产生的解群体中的最优解与蚁群算法的全局最优解进行比较，取二者之中最优的作为蚁群算法新的全局最优解，然后进行信息素的更新。
离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数计算：
根据寻优参数构建离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数最优支持向量机模型，将数据输入模型中，即可得到离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数预测值。
根据寻优参数构建离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数最优支持向量机模型，其中寻优结果σ＝0.6884，将数据输入模型中，即可得到离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数预测值。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数预测方法，其特征在于包括以下步骤：
a、建立离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制演化系统的时间序列；
b、根据步骤a中的时间序列测量数据归一化处理；
c、时间序列测量数据的支持向量机算法处理；
d、离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数计算。
2.根据权利要求1所述的一种离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数预测方法，其特征在于：所述的步骤a中，所述的时间序列在一系列时刻tnyz1,tnyz2,...,tnyzn(n为自然数，n＝1,2,…)得到逆变器输出有功功率pnyz，逆变器输出无功功率qnyz，湿度wnyz，温度Tnyz，光照强度snyz测量值。
3.根据权利要求1所述的一种离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数预测方法，其特征在于：所述的步骤b中采用公式：
计算，其中设测量数据为nyzi(i＝1,2,...,k5n)，k5n为公式(1)中测量数据个数，为统一数据量纲和变化范围，nyzmax、nyzmin分别为输入量的上下界。
4.根据权利要求1所述的一种离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数预测方法，其特征在于：所述的步骤c中包括建立带有惩罚因子和约束函数的目标函数ynyz＝min fmb(ynyzxi)+gcf(ynyzxxi)+rys(ynyzxi)。
5.根据权利要求4所述的一种离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数预测方法，其特征在于：所述的步骤c中还包括支持向量机算法核函数的选取，采用如下公式其中|ynyzxj-ynyzxi|为两个向量间的距离，σ为不等于零的常数，j＝1,2,...,w5n。
6.根据权利要求5所述的一种离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数预测方法，其特征在于：所述的步骤c中还包括基于遗传-蚁群算法的支持向量机参数寻优步骤。
7.根据权利要求1所述的一种离网光伏电站直流侧谐波的SVC抑制指数预测方法，其特征在于：所述的SVC抑制指数的计算公式为：
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