CN110165682A - 配电网有源滤波器优化配置方法、装置及存储介质 - Google Patents

配电网有源滤波器优化配置方法、装置及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN110165682A
CN110165682A CN201910440464.7A CN201910440464A CN110165682A CN 110165682 A CN110165682 A CN 110165682A CN 201910440464 A CN201910440464 A CN 201910440464A CN 110165682 A CN110165682 A CN 110165682A
Authority
CN
China
Prior art keywords
active filter
active
distribution network
node
filtering device
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910440464.7A
Other languages
English (en)
Inventor
宋文乐
刘英培
王笑凯
刘志远
邢田伟
梁海平
刘翔宇
苏嘉成
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
North China Electric Power University
Cangzhou Power Supply Co of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
North China Electric Power University
Cangzhou Power Supply Co of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, State Grid Hebei Electric Power Co Ltd, North China Electric Power University, Cangzhou Power Supply Co of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN201910440464.7A priority Critical patent/CN110165682A/zh
Publication of CN110165682A publication Critical patent/CN110165682A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/18—Arrangements for adjusting, eliminating or compensating reactive power in networks
    • H02J3/1821—Arrangements for adjusting, eliminating or compensating reactive power in networks using shunt compensators
    • H02J3/1871—Methods for planning installation of shunt reactive power compensators
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
    • Y02E40/30—Reactive power compensation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明适用于智能配电网技术领域，提供一种配电网有源滤波器优化配置方法、装置及存储介质。该配电网有源滤波器优化配置方法包括：计算配电网的谐波参数；根据所述谐波参数确定有源滤波器的安装位置；以系统总成本最小为目标函数，对有源滤波器容量单目标优化模型求解，得到有源滤波器的优化配置结果。本发明实施例综合考虑电能质量和经济成本，计算得到有源滤波器的最佳接入位置及容量，能在考虑经济成本的前提下有效改善电能质量。

Description

配电网有源滤波器优化配置方法、装置及存储介质
技术领域
本发明属于智能配电网技术领域，尤其涉及一种配电网有源滤波器优化配置方法、装置及存储介质。
背景技术
近年来，随着能源和环境问题日益突出，分布式发电技术蓬勃发展起来，随着电动汽车、煤改电、光伏、储能设备等新型负荷和电源的大量接入，配电网的构成发生了显著变化。以电力电子为主导的电源和负荷的大量接入给配电网带来了大量的谐波，造成电力系统波形畸变，使得电能质量下降，给电网的安全运行埋下了重大隐患，对供电可靠性造成了严重威胁。
有源滤波器作为配电网中主要的过滤设备，现有技术对配电网有源滤波器设置的优化配置研究较少。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种配电网有源滤波器优化配置方法、装置及存储介质，综合考虑电能质量和经济成本对有源滤波器的配置进行优化，确定有源滤波器的最佳接入位置及容量。
本发明实施例的第一方面提供了一种配电网有源滤波器优化配置方法，包括：
计算配电网的谐波参数；
根据所述谐波参数确定有源滤波器的安装位置；
以系统总成本最小为目标函数，对有源滤波器容量单目标优化模型求解，得到有源滤波器的优化配置结果。
本发明实施例的第二方面提供了一种配电网有源滤波器优化配置装置，包括：
谐波参数计算模块，用于计算配电网的谐波参数；
安装位置确定模块，用于根据所述谐波参数确定有源滤波器的安装位置；
优化配置模块，用于以系统总成本最小为目标函数，对有源滤波器容量单目标优化模型求解，得到有源滤波器的优化配置结果。
本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明实施例的第一方面所述配电网有源滤波器优化配置方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明实施例的第一方面所述配电网有源滤波器优化配置方法的步骤。
本发明实施例首先计算配电网的谐波参数，然后根据所述谐波参数确定有源滤波器的安装位置，最后以系统总成本最小为目标函数，对有源滤波器容量单目标优化模型求解，得到有源滤波器的优化配置结果，综合考虑电能质量和经济成本对有源滤波器的配置进行优化，确定有源滤波器的最佳接入位置及容量，能有效改善电能质量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的配电网有源滤波器优化配置方法的实现流程示意图；
图2是本发明实施例提供的配电网有源滤波器优化配置装置的的示意图；
图3是本发明实施例提供的终端设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
参见图1，本发明一实施例公开了一种配电网有源滤波器优化配置方法，包括：
步骤S101，计算配电网的谐波参数。
一些实施例中，可以采用解耦算法计算配电网的谐波参数，在考虑基波与谐波相互影响的情况下，使基波潮流和谐波潮流分立迭代计算。
谐波潮流对基波潮流的影响主要由节点的功率方程决定，节点功率方程为：
其中，Pi和Qi分别为节点i的有功功率和无功功率，Pi 1和分别为节点i的基波有功功率和基波无功功率，Pi k和分别为节点i的k次谐波有功功率和无功功率，h为最高谐波次数，k为谐波次数，k＝1、2...h。
在实际运行的配电网中，谐波含量较低，谐波对基波潮流的影响在该种算法的思想上可以忽略不计。因此在对配电网进行三相谐波潮流计算时，先对配电网三相基波潮流进行单独求解，得到三相基波潮流计算结果后再通过基波潮流和谐波潮流的迭代求解来得到最终的配电网三相谐波潮流计算的结果，这样就对配电网的基波潮流和谐波潮流进行了解耦。
根据以上分析，基波潮流通过牛顿法迭代求解，谐波潮流通过高斯消元法求解，并以此考虑基波与谐波之间的相互影响。该算法可以表示为以下两个方程的组合：
ΔW1＝H1·ΔX1 (2)
Ik＝Yk·Vk (3)
其中，为节点基波有功和无功功率偏差量，H1为基波潮流方程雅可比矩阵，ΔX1为基波电压相角与幅值的偏差量，Ik为k次谐波电流，Yk为k次谐波导纳矩阵，Vk为k次谐波电压。
其中，Pi SP和分别为节点i的总有功功率和总无功功率的实际测量值，Pi 1SP为节点i的总有功功率的实际测量值与基波总有功功率的计算值之间的差值，为节点i的总无功功率的实际测量值与基波总无功功率的计算值之间的差值。
解耦算法计算谐波参数的具体步骤为：
1)输入电网信息和数据；
2)根据所述电网信息和数据计算得到基波和各次谐波导纳矩阵；
3)忽略谐波对基波的影响，另Pi＝0和Qi＝0，由式(4)计算得到Pi 1SP和
4)利用牛顿迭代法，根据式(2)求得基波电压；
5)根据谐波源工况计算或实际测量得到各次谐波电流；
6)由式(3)计算得到各次谐波电压；
7)判断是否收敛，若收敛，则执行步骤(8)；若不收敛，则由节点功率方程计算得到Pi k和然后由式(4)计算得到Pi 1SP和重复执行步骤4)至步骤7)；
8)输出各次谐波电压和谐波电流。
采用解耦算法计算谐波参数，在考虑基波与谐波相互影响的情况下，使基波潮流和谐波潮流分立计算，计算精度高、计算量小、占用内存少且收敛性可靠。
步骤S102，根据所述谐波参数确定有源滤波器的安装位置。
一些实施例中，步骤S102可以包括：
步骤S1021，根据所述谐波参数得到谐波导纳矩阵。
根据所述谐波参数，即谐波电流和电压，由式(3)可求得各次谐波导纳矩阵。
步骤S1022，计算所述谐波导纳矩阵的特征值和特征向量。
步骤S1023，根据所述特征值和所述特征向量确定有源滤波器的安装位置。
一些实施例中，步骤S1023可以采用模态分析法确定有源滤波器的安装位置，具体包括：
1)根据所述特征值计算各模态的模态阻抗，并确定最大模态电压。
谐波导纳矩阵Yk为：
Yk＝PΛP-1
其中，Λ为对角特征值向量矩阵，Λ＝diag(λ1,λ2,…,λn)；P，P-1分别为左、右特征向量矩阵，P＝(θ1,θ2,…,θn)T，n为节点个数。
为了便于推导，下面公式将忽略谐波次数k，则有：
V＝Y-1I＝(PΛP-1)-1I＝PΛ-1P-1I
P-1V＝Λ-1P-1I
令模态电压向量为U：
U＝P-1V
模态电流向量为J：
J＝P-1I
则有：
U＝Λ-1J
设特征值的倒数为模态阻抗则：
利用特征值和特征向量表示式(3)为：
由以上可知，特征值和特征向量的变化对电压起着重要作用。假设特征值λ1非常小，模态1中很小模态电流J1将导致很大的模态电压V1。因此，根据模态系统的模态阻抗可以确定较大的模态电压，即发生谐振的模态。
2)根据所述特征向量计算得到所述最大模态电压对应的模态的参与因子。
节点电压和模态电压之间的关系如下：
假设模态1的模态电压比较大，则上式可为：
参与因子为m为模态号，i为节点号。
3)根据所述参与因子的大小确定有源滤波器的安装位置。
由以上可计算求得对应模态下的各参与因子，对比各参与因子即可得到最大的参与因子，其对应的节点即为模态m下谐波电压畸变率最大的位置。因此，此处为安装有源滤波器的最佳位置
步骤S103，以系统总成本最小为目标函数，对有源滤波器容量单目标优化模型求解，得到有源滤波器的优化配置结果。
一些实施例中，步骤S103可以包括：
步骤S1031，以系统总成本最小为目标函数，以电网潮流安全性和畸变率为约束条件，构建有源滤波器容量单目标优化模型。
步骤S1032，对所述有源滤波器容量单目标优化模型求解，得到有源滤波器的优化配置结果。
一些实施例中，步骤S1032可以采用遗传算法对有源滤波器容量单目标优化模型进行求解。
遗传算法(GeneticAlgorithm)是一类借鉴生物界的进化规律，适者生存，优胜劣汰遗传机制演化而来的随机化搜索方法，具有很好的的全局寻优能力。采用概率化的寻优方法，能自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则，已经广泛的应用于各种优化问题的求解中。具体步骤如下：
步骤S501，随机生成原始种群；
步骤S502，计算各有源滤波器安装位置节点处的谐波参数，得到谐波电压和电压总谐波畸变率；
步骤S503，计算各有源滤波器的安装容量；
步骤S504，根据所述目标函数和所述约束条件计算各有源滤波器的的适应度，并对所述适应度进行排序；
步骤S505，进行选择、交叉和变异，生成新种群；
步骤S506，判断是否满足终止条件，若满足，则执行步骤S507，若不满足，则重复执行步骤S502至步骤S506；
步骤S507，输出有源滤波器的优化配置结果。
通过以上遗传算法对有源滤波器容量单目标优化模型进行求解，可在改善电能质量的前提下，将设备投资降至最低。
一些实施例中，所述目标函数可以为：
其中，fAPF为系统总成本，n为总节点数，Ci为节点i有源滤波器的固定安装费用，Ri为节点i有源滤波器的安装容量，KC为有源滤波器单位容量的成本，di表示节点i有源滤波器的安装数量，di为1表示装设有有源滤波器，di为0表示没有装设有源滤波器。
所述节点i有源滤波器的安装容量Ri为：
Rimin≤Ri≤uiRimax
Ri＝KR0
其中，Ri为节点i有源滤波器的安装容量，Rimax、Rimin分别为节点i有源滤波器安装容量的最大值和最小值，ui为节点i有源滤波器的安全裕度系数，K为整数，R0为有源滤波器的单元容量。
所述节点i有源滤波器的安装数量为：
其中，D为有源滤波器的总安装数量。
一些实施例中，可使用三位二进制数表示K，对应关系如下所示：
二进制 000 001 010 011 100 101 110 111
K 0 1 2 3 4 5 6 7
一些实施例中，所述以电网潮流安全性和畸变率为约束条件可以包括：
电网潮流安全性约束条件为：
其中，PG、QG分别为系统电源有功功率和无功功率，PLi、QLi分别为负荷消耗的有功功率和无功功率，Ui、Uj分别为节点i和节点j的电压有效值，Gij、Bij和θij分别为节点i与节点j间的电导、电纳和电压相角差。
畸变率约束条件为：
其中，为节点i的基波电压，为节点i的第k次谐波电压,HRUh为节点i的第k次谐波电压畸变率，为节点上第k次谐波电压畸变率允许的最大值。
一些实施例中，由于以上畸变率约束条件为不等式约束，为将上述不等式约束转换为等式约束，保证谐波不越限，可采用障碍函数法对畸变率约束条件进行修正，转化为等式约束。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的配电网有源滤波器优化配置方法，图2示出了本发明实施例提供的配电网有源滤波器优化配置装置的示意图。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。
参考图2，该配电网有源滤波器优化配置装置2包括：谐波参数计算模块21，用于计算配电网的谐波参数；安装位置确定模块22，用于根据所述谐波参数确定有源滤波器的安装位置；优化配置模块23，用于以系统总成本最小为目标函数，对有源滤波器容量单目标优化模型求解，得到有源滤波器的优化配置结果。
参考图3，本发明一实施例公开了一种终端设备，在本实施例中，终端设备3包括：处理器30、存储器31以及存储在所述存储器31中并可在所述处理器30上运行的计算机程序32。所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述配电网有源滤波器优化配置方法实施例中的各步骤，例如，如图1所示的步骤S101至S103。或者，所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述配电网有源滤波器优化配置装置2实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示模块21至模块23的功能。
示例性地，所述计算机程序32可以被分割成一个或多个程序模块/单元，所述一个或者多个程序模块/单元被存储在所述存储器31中，并由所述处理器30执行，以完成本申请。所述一个或多个程序模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序32在所述终端设备3中的执行过程。例如，所述计算机程序32可以被分割成谐波参数计算模块21，用于计算配电网的谐波参数；安装位置确定模块22，用于根据所述谐波参数确定有源滤波器的安装位置；优化配置模块23，用于以系统总成本最小为目标函数，对有源滤波器容量单目标优化模型求解，得到有源滤波器的优化配置结果。
所述终端设备可以是手机、平板电脑等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器30、存储器31。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是终端设备3的示例，并不构成对终端设备3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备3还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器30可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器31可以是所述终端设备3的内部存储单元，例如终端设备3的硬盘或内存。所述存储器31也可以是所述终端设备3的外部存储设备，例如所述终端设备3上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器31还可以既包括所述终端设备3的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器31用于存储所述计算机程序32以及所述终端设备3所需的其他程序和数据。所述存储器31还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现配电网有源滤波器优化配置方法所述的各实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至步骤S103。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的配电网有源滤波器优化配置方法、装置及可读存储介质可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的提升装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种配电网有源滤波器优化配置方法，其特征在于，包括：
计算配电网的谐波参数；
根据所述谐波参数确定有源滤波器的安装位置；
以系统总成本最小为目标函数，对有源滤波器容量单目标优化模型求解，得到有源滤波器的优化配置结果。
2.如权利要求1所述的配电网有源滤波器优化配置方法，其特征在于，所述根据所述谐波参数确定有源滤波器的安装位置，包括：
根据所述谐波参数得到谐波导纳矩阵；
计算所述谐波导纳矩阵的特征值和特征向量；
根据所述特征值和所述特征向量确定有源滤波器的安装位置。
3.如权利要求2所述的配电网有源滤波器优化配置方法，其特征在于，所述根据所述特征值和所述特征向量确定有源滤波器的安装位置，包括：
根据所述特征值计算各模态的模态阻抗，并确定最大模态电压；
根据所述特征向量计算得到所述最大模态电压对应的模态的参与因子；
根据所述参与因子的大小确定有源滤波器的安装位置。
4.如权利要求1所述的配电网有源滤波器优化配置方法，其特征在于，所述以系统总成本最小为目标函数，对有源滤波器容量单目标优化模型求解，得到有源滤波器的优化配置结果，包括：
以系统总成本最小为目标函数，以电网潮流安全性和畸变率为约束条件，构建有源滤波器容量单目标优化模型；
对所述有源滤波器容量单目标优化模型求解，得到有源滤波器的优化配置结果。
5.如权利要求4所述的配电网有源滤波器优化配置方法，其特征在于，所述对有源滤波器容量单目标优化模型求解，得到有源滤波器的优化配置结果，包括：
S501，随机生成原始种群；
S502，计算各有源滤波器安装位置节点处的谐波参数，得到谐波电压和电压总谐波畸变率；
S503，计算各有源滤波器的安装容量；
S504，根据所述目标函数和所述约束条件计算各有源滤波器的的适应度，并对所述适应度进行排序；
S505，进行选择、交叉和变异，生成新种群；
S506，判断是否满足终止条件，若满足，则执行步骤S507，若不满足，则重复执行步骤S502至S506；
S507，输出有源滤波器的优化配置结果。
6.如权利要求4至5任一项所述的配电网有源滤波器优化配置方法，其特征在于，所述目标函数为：
其中，fAPF为系统总成本，n为总节点数，Ci为节点i有源滤波器的固定安装费用，Ri为节点i有源滤波器的安装容量，KC为有源滤波器单位容量的成本，di表示节点i有源滤波器的安装数量，di为1表示装设有有源滤波器，di为0表示没有装设有源滤波器；
所述节点i有源滤波器的安装容量Ri为：
Rimin≤Ri≤uiRimax
Ri＝KR0
其中，Rimax、Rimin分别为节点i有源滤波器安装容量的最大值和最小值，ui为节点i有源滤波器的安全裕度系数，K为整数，R0为有源滤波器的单元容量；
所述节点i有源滤波器的安装数量为：
其中，D为有源滤波器的总安装数量。
7.如权利要求4至5任一项所述的配电网有源滤波器优化配置方法，其特征在于，所述以电网潮流安全性和畸变率为约束条件包括：
电网潮流安全性约束条件为：
其中，PG、QG分别为系统电源有功功率和无功功率，PLi、QLi分别为负荷消耗的有功功率和无功功率，Ui、Uj分别为节点i和节点j的电压有效值，Gij、Bij和θij分别为节点i与节点j间的电导、电纳和电压相角差；
畸变率约束条件为：
其中，为节点i的基波电压，为节点i的第k次谐波电压,HRUk为节点i的第k次谐波电压畸变率，为节点上第k次谐波电压畸变率允许的最大值。
8.一种配电网有源滤波器优化配置装置，其特征在于，包括：
谐波参数计算模块，用于计算配电网的谐波参数；
安装位置确定模块，用于根据所述谐波参数确定有源滤波器的安装位置；
优化配置模块，用于以系统总成本最小为目标函数，对有源滤波器容量单目标优化模型求解，得到有源滤波器的优化配置结果。
9.一种终端设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述配电网有源滤波器优化配置方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利1至7任一项所述配电网有源滤波器优化配置方法的步骤。
CN201910440464.7A 2019-05-24 2019-05-24 配电网有源滤波器优化配置方法、装置及存储介质 Pending CN110165682A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910440464.7A CN110165682A (zh) 2019-05-24 2019-05-24 配电网有源滤波器优化配置方法、装置及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910440464.7A CN110165682A (zh) 2019-05-24 2019-05-24 配电网有源滤波器优化配置方法、装置及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110165682A true CN110165682A (zh) 2019-08-23

Family

ID=67632715

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910440464.7A Pending CN110165682A (zh) 2019-05-24 2019-05-24 配电网有源滤波器优化配置方法、装置及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110165682A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111555299A (zh) * 2020-04-28 2020-08-18 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 一种含分布式电源的配电网中svg配置优化方法
CN111832195A (zh) * 2019-11-12 2020-10-27 中国电子科技集团公司第二十九研究所 一种微带直接耦合滤波器的建模与智能设计方法
CN115425654A (zh) * 2022-09-30 2022-12-02 四川大学 一种配电网光伏和储能协同谐波治理的优化运行方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102832625A (zh) * 2011-06-13 2012-12-19 重庆市电力公司教育培训中心 配电网滤波装置优化配置的数学模型
CN104218584A (zh) * 2014-09-16 2014-12-17 东南大学 一种有源谐波治理装置多机并联容量最优分配方法
CN106786581A (zh) * 2016-12-20 2017-05-31 国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司 一种有源滤波器优化配置方法
CN109309385A (zh) * 2018-12-05 2019-02-05 中南大学 一种有源配电网中混合有源滤波器优化配置方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102832625A (zh) * 2011-06-13 2012-12-19 重庆市电力公司教育培训中心 配电网滤波装置优化配置的数学模型
CN104218584A (zh) * 2014-09-16 2014-12-17 东南大学 一种有源谐波治理装置多机并联容量最优分配方法
CN106786581A (zh) * 2016-12-20 2017-05-31 国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司 一种有源滤波器优化配置方法
CN109309385A (zh) * 2018-12-05 2019-02-05 中南大学 一种有源配电网中混合有源滤波器优化配置方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王宁 等: ""主动配电网谐波治理设备的综合优化配置方法"", 《仪器仪表学报》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111832195A (zh) * 2019-11-12 2020-10-27 中国电子科技集团公司第二十九研究所 一种微带直接耦合滤波器的建模与智能设计方法
CN111832195B (zh) * 2019-11-12 2022-08-02 中国电子科技集团公司第二十九研究所 一种微带直接耦合滤波器的建模与智能设计方法
CN111555299A (zh) * 2020-04-28 2020-08-18 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 一种含分布式电源的配电网中svg配置优化方法
CN115425654A (zh) * 2022-09-30 2022-12-02 四川大学 一种配电网光伏和储能协同谐波治理的优化运行方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110165682A (zh) 配电网有源滤波器优化配置方法、装置及存储介质
CN112803404B (zh) 配电网自愈重构规划方法、装置及终端
El‐Fergany et al. Efficient heuristic‐based approach for multi‐objective capacitor allocation in radial distribution networks
Zhou et al. Strength Pareto multigroup search optimizer for multiobjective optimal reactive power dispatch
CN105870935B (zh) 基于聚类算法的辐射状配电网无功优化方法
CN106786581B (zh) 一种有源滤波器优化配置方法
CN109815541B (zh) 轨道交通车辆产品零部件模块划分方法、装置与电子设备
CN109149564A (zh) 一种交直流混合配电网分布式电源优化配置方法
CN110163350A (zh) 一种计算装置及方法
CN110147249A (zh) 一种网络模型的计算方法及装置
CN110163333A (zh) 卷积神经网络的并行优化方法
CN112054519B (zh) 一种配电网低电压优化治理方法、系统及设备
CN109190241A (zh) 电磁机构静态特性优化方法
CN109687485A (zh) 储能系统的功率分配方法、系统及终端设备
CN108879691A (zh) 一种大规模连续潮流计算的方法及装置
Manikanta et al. Sitting and sizing of capacitors in distribution system using adaptive quantum inspired evolutionary algorithm
CN110972060A (zh) 一种在电力通信网面向终端接入的边缘控制中心部署方法
Alaraj et al. Evaluating Consumer Loans Using Neural Networks Ensembles
CN112949154B (zh) 并行异步粒子群优化方法、系统及电子设备
Roy et al. A multi-objective evolutionary approach for linear antenna array design and synthesis
Oktanisa et al. Inflation rate prediction in Indonesia using optimized support vector regression model
CN113283654B (zh) 基于聚合解列机制的微网群优化控制方法及系统
CN108830663A (zh) 电力客户价值评价方法、系统及终端设备
Gupta et al. A New Novel Approach for Optimal Capacitor Placement in Radial Distribution Networks using Data Envelopment Analysis
Mohammadian et al. Using PSO for optimal planning, and reducing loss of distribution networks

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20190823

RJ01 Rejection of invention patent application after publication