CN110348720A - 农村光伏接入系统的电能质量评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种农村光伏接入系统的电能质量评估方法，根据光伏实际情况对频率偏移、谐波含量、电压偏移、电压波动和三相不平衡度五个电能质量指标两两之间的重要程度进行比较，构成评判矩阵；利用D‑S证据融合理论对多次的评判进行融合，形成最终的判断矩阵；通过改进的层次分析法对判断矩阵进行分析，求出各个电能指标所占的权重系数；对电能指标进行等级划分，采集电能质量各项指标在各个等级的概率矩阵，利用改进的熵权法对概率矩阵进行求解，得到各个电能指标的熵权系数；对权重系数和熵权系数进行综合，得到综合的权重系数；根据综合权重系数和概率矩阵，确定最终的电能质量评估结果。利用本发明方法得到的电能质量评估结果更加符合客观实际。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统分析领域，特别是涉及一种农村光伏接入系统的电能质量评估方法。
背景技术
由于太阳能具有间歇性和波动性，接入电网后将会对配电网的电能质量造成影响，而且农村配网的容量较小，电能质量受到分布式光伏的影响相比城市配网的影响更大，因此需要对光伏接入后的配网电能质量进行评估。现有电能质量评估方法多采用层次分析法，其权重值是专家给出的固定的值，即使某一项指标剧烈波动对电能质量造成巨大的影响，也不能相应的增大此项指标的权重值，因此不能很好的反应电能质量的波动性。同时，由于对指标的重要程度只进行了一次评估，具有偶然性，判断失误的概率较高。
发明内容
本发明的目的在于提出一种农村光伏接入系统的电能质量评估方法。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种农村光伏接入系统的电能质量评估方法，包括以下步骤：
步骤1、根据光伏实际情况对频率偏移、谐波含量、电压偏移、电压波动和三相不平衡度五个电能质量指标，两两之间的重要程度进行比较，构成评判矩阵；
步骤2、利用D-S证据融合理论对步骤1的评判矩阵进行融合，形成最终的判断矩阵；
步骤3、通过改进的层次分析法对判断矩阵进行分析，求出各个电能指标所占的权重系数；
步骤4、对电能指标进行等级划分，采集电能质量各项指标在各个等级的概率矩阵，利用改进的熵权法对概率矩阵进行求解，得到各个电能指标的熵权系数；
步骤5、对步骤3求得的权重系数和步骤4求得的熵权系数进行综合，得到综合的权重系数；
步骤6、根据综合权重系数和步骤4的概率矩阵，确定最终的电能质量评估结果。
本发明与现有技术相比，其显著优点在于：1)通过融合多次指标重要程度的评判结果构建综合判断矩阵，避免了评判的偶然性，提高了评判的精度；2)通过改进的熵权法提升波动大的电能指标的权重系数，客观反映了各项指标的波动情况，使得电能质量评估更加符合实际情况。
附图说明
图1为本发明农村光伏接入系统的电能质量评估方法的流程图。
图2为本发明光伏接入仿真系统的接线图。
具体实施例
下面结合附图和具体实施例，进一步说明本发明方案。
如图1所示，农村光伏接入系统的电能质量评估方法，包括以下步骤：
步骤1、根据光伏实际情况对频率偏移、谐波含量、电压偏移、电压波动和三相不平衡度五个电能质量指标，两两之间的重要程度进行比较，结合表1构建评判矩阵；
表1重要程度值的含义表
| 重要程度 | 含义 |
| 2 | 表示指标i与指标j相比极端或强烈重要 |
| 1 | 表示指标i与指标j相比明显或稍微重要 |
| 0 | 表示指标i与指标j相同重要 |
| -1 | 表示指标j与指标i相比明显或稍微重要 |
| -2 | 表示指标j与指标i相比极端或强烈重要 |
由于对于电能质量指标i、j的重要程度进行比较是个模糊概念，难以清晰判断元素i与j相比的真实重要程度，因此需要给出各种重要程度的信度，即认为指标i与j相比处于各个重要程度的概率为多少，综合各个指标两两之间重要程度的概率分布即可得到评判矩阵；
步骤2、利用D-S证据融合理论对步骤1的评判矩阵进行融合，形成最终的判断矩阵，具体如下：
假设在同一辨识框架Θ上给出的两次评判矩阵为m1和m2，为了将两次融合可利用BPA函数，即：
命题A为空集，也就是命题为假时，其BPA函数m(A)为0；当命题为真时，对命题的两个证据m1(Ai)和m2(Bj)进行正交和运算并乘以归一化因子，求取它们对命题A的BPA函数m(A)，则是为了避免将非零概率赋给空集的归一化因子，Ai、Bj分别表示对命题A的信任程度。多次评判的融合可按上述公式进行两两合成，得到的m(A)即为n次评判m1,m2,…，mn的融合，表示了对命题A的联合支持程度。具体实现中，可以现将第一次和第二次的评判结构融合，再将融合结果与第三次评判结果融合，以此类推，最终可得到判断矩阵C，其元素Cij表示第i个指标相较于第j个指标的重要程度；
步骤3、通过改进的层次分析法对判断矩阵进行分析，求出频率偏移、谐波含量、电压偏移、电压波动和三相不平衡度五个电能质量指标所占的权重系数。
改进层次分析法通过构造一致性矩阵来避免层次分析法中的一致性校验，一致性矩阵具体构建方法如下：
定义1：对于实数矩阵A，对始终有aij＝-aji，则称A为反对称矩阵。
而当一个矩阵A为反对称矩阵并且满足aij＝aik+akj时，称矩阵A为一个传递矩阵。而对于A的最优传递矩阵B的定义如下：
定义2：若B为A的一个最优传递矩阵，则必将取得最小值。
为此，为了求取最优传递矩阵可以参照如下定理：
定理1：若B为A的一个最优传递矩阵，其各个元素则应当满足：
因此根据定义1易知电能质量各项指标所形成的判断矩阵C一定为一个反对称矩阵，故矩阵C的一个最优传递矩阵B的各项元素必然满足下式：
为了构造一个完全一致性矩阵，首先给出完全一致性矩阵的定义：
定义3：当存在时，则称C*为完全一致性矩阵。
同时存在定理：
定理2：对于反对称矩阵C来说C*＝eB必然是矩阵C的一个完全一致性矩阵。
再根据下列公式求取各个电能指标的权重系数Wi：
步骤4、对电能指标进行等级划分，采集电能质量各项指标在各个等级的概率矩阵，利用改进的熵权法对概率矩阵进行求解，得到各个电能指标的熵权系数。
步骤4.1、对电能指标进行等级划分。
各电能指标等级的划分应按照国家标准进行，根据国标中电能质量各指标的具体规定，将各指标分为5级，1-4级中各级k的范围qk分别为：
其中，x为国标对该项指标的限值。若各指标的偏移程度超出了国标的规定则为第5级。1～5级分别对应优秀、良好、中等、合格、不合格5个评价。
步骤4.2、利用改进的熵权法求取电能质量指标的熵权系数。
获取系统频率偏移、谐波含量、电压偏移、电压波动和三相不平衡度五个电能质量指标的波形图，选取一小时为一周期，根据一个周期内各电能指标在各个等级所占时间，即可得到概率矩阵F。
改进熵权法对普通的熵权法进行改进，使得在ei→1熵权依然能够有效的给出合理的熵权，改进熵权法对普通的熵权法进行改进，使得在ei→1熵权依然能够有效的给出合理的熵权，改进后的熵权表达式为：
式中，fij表示概率矩阵F的元素，m表示电能质量指标的个数，n为电能质量指标的等级数，ei为熵值，wei为各电能质量指标的熵权系数。
步骤5、对步骤3求得的权重系数和步骤4求得的熵权系数进行综合，得到综合的权重系数。
对两种权重进行综合应当按下式进行，
wzi＝αwi+βwei (8)
其中α和β应当满足α+β＝1，可选取α＝β＝0.5，即认为综合权重系数由同等重要的两种权重组合而成。
步骤6、根据步骤5的综合权重系数和步骤4.2的概率矩阵F，确定最终的电能质量评估等级，即按B＝Wzi·F求得B，并对B进行归一化处理得到最终的电能质量评估结果。
实施例
为了验证本发方案的有效性，采用本发明方法进行如下实验。
步骤1、首先结合表1给出各元素的重要程度评判矩阵，这里利用元素c12作为例子进行分析，10次评判给出元素c12的重要程度评判矩阵如表2所示。
表2元素c12重要程度评判矩阵表
| 评判 | 程度为-2 | 程度为-1 | 程度为0 | 程度为1 | 程度为2 |
| 1 | 0.01 | 0.04 | 0.05 | 0.5 | 0.4 |
| 2 | 0.4 | 0.45 | 0.1 | 0.04 | 0.01 |
| 3 | 0.05 | 0.05 | 0.1 | 0.5 | 0.3 |
| 4 | 0.01 | 0.01 | 0.13 | 0.45 | 0.4 |
| 5 | 0.3 | 0.45 | 0.1 | 0.1 | 0.05 |
| 6 | 0.05 | 0.05 | 0.05 | 0.6 | 0.25 |
| 7 | 0.01 | 0.01 | 0.2 | 0.68 | 0.1 |
| 8 | 0.3 | 0.45 | 0.1 | 0.1 | 0.05 |
| 9 | 0.02 | 0.03 | 0.1 | 0.7 | 0.15 |
| 10 | 0.4 | 0.5 | 0.05 | 0.03 | 0.02 |
步骤2、利用D-S证据融合理论对10次评判进行融合，形成判断矩阵。具体融合过程如下表所示。
表2融合过程表
综合考虑后可知元素c12的值应当为概率最高的0.9996所对应的“重要程度1”。
判断矩阵C其余元素的值均可按此种方法一一进行确定，最终可得到判断矩阵C如下所示。
其中p、h、x、b、h依次代表电压偏移p、频率偏移f、谐波含量x、电压波动b和三相不平衡度h这5个指标，Cij表示第i个指标相较于第j个指标的重要程度，例如c12代表电压偏移相较于频率偏移的重要程度为1。
步骤3、求取判断矩阵C的最优传递矩阵B，并根据C*＝eB求出完全一致性矩阵：
进一步结合公式4求出各个电能指标所占的权重系数:
W＝[0.168 0.051 0.457 0.168 0.155]
步骤4、根据国标中电能质量各指标的具体规定，将各指标分为5个等级，设x为国标对该项指标的限值，若各指标的偏移程度超出了国标的规定，则为第5级，否则属于1～4级，在1～4级中各级k的范围qk分别为：
其中1～5等级分别对应优秀、良好、中等、合格、不合格5个评价。
采集电能质量各项指标在各个等级时间并求取概率矩阵F，采集数据仿真模型如图2所示，模拟时长为1h，光伏接入点A、B各电能指标在各个等级的时间如表3和表4所示。
表3接入点A各电能指标处于各等级的时间统计表
表4接入点B各电能指标处于各等级的时间统计表
根据表3、表4的统计结果，易得A点和B点电能质量的概率矩阵F分别为：
利用改进的熵权法即公式6和公式7求解各个电能指标的熵权系数：
WeA＝[0.191 0.217 0.167 0.197 0.227]
WeB＝[0.201 0.242 0.148 0.149 0.26]
步骤5、对步骤3和步骤4获得的权重系数和熵权系数进行综合得到综合权重，可得到综合权重Wz：
WzA＝[0.18 0.134 0.312 0.183 0.191]
WzB＝[0.185 0.147 0.303 0.159 0.208]
步骤6、按B＝Wzi·F求得B,并对B进行归一化处理得到最终的电能质量评估结果，评估结果为电能质量处于良好与中等之间。
针对传统的层次分析法只利用一次评判形成判断矩阵，一次评判如果失误将对整个评估结果造成很大的影响，以及权重系数方面不能跟随光伏出力实际出力情况的变化而变化，易受到主观因素影响而造成评估结果偏离实际的缺陷，本发明利用D-S证据理论融合多次评判，相比于传统的评估方法，避免了由于单次评判失误而对结果所造成的偶然性，同时，本发明将层次分析法与熵权法结合起来，构成综合权重系数，在保留工程经验的基础上将实际情况也通过熵权法引入了进来，使得评估结果更加符合客观实际，也更为准确。
Claims (7)
1.农村光伏接入系统的电能质量评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、根据光伏实际情况对频率偏移、谐波含量、电压偏移、电压波动和三相不平衡度五个电能质量指标两两之间的重要程度进行比较，构成评判矩阵；
步骤2、利用D-S证据融合理论对多次的评判进行融合，形成最终的判断矩阵；
步骤3、通过改进的层次分析法对判断矩阵进行分析，求出各个电能指标所占的权重系数；
步骤4、对电能指标进行等级划分，采集电能质量各项指标在各个等级的概率矩阵，利用改进的熵权法对概率矩阵进行求解，得到各个电能指标的熵权系数；
步骤5、对步骤3求得的权重系数和步骤4求得的熵权系数进行综合，得到综合的权重系数；
步骤6、根据综合权重系数和步骤4的概率矩阵，确定最终的电能质量评估结果。
2.根据权利要求1所述的农村光伏接入系统的电能质量评估方法，其特征在于，步骤1中，根据光伏实际情况对这五个电能质量指标，两两之间的重要程度进行比较，结合表1构成评判矩阵；
表1重要程度值的含义表
由于对于指标i、j的重要程度进行比较是个模糊概念，难以清晰判断指标i与j相比的真实重要程度，因此只能给出各种重要程度的信度，即认为指标i与j相比处于各个重要程度的概率为多少，综合各指标两两之间重要程度的概率分布即得到评判矩阵。
3.根据权利要求1所述的农村光伏接入系统的电能质量评估方法，其特征在于，步骤2中，假设在同一辨识框架Θ上给出的两次评判矩阵为m1和m2，则利用BPA函数实现两次评判矩阵的融合，在命题A为空集，也就是命题为假时，其BPA函数m(A)为0；当命题为真时，对命题的两个证据m1(Ai)和m2(Bj)进行正交和运算并乘以归一化因子，求取它们对命题A的BPA函数m(A)，即：
式中 则是为了避免将非零概率赋给空集的归一化因子，多次评判的融合按上述公式进行两两合成，得到的m(A)即为n次评判m1,m2,…，mn的融合，表示了对命题A的联合支持程度，最终可得到判断矩阵C，其元素Cij表示第i个指标相较于第j个指标的重要程度。
4.根据权利要求1所述的农村光伏接入系统的电能质量评估方法，其特征在于，步骤3中，改进的层次分析法通过构造一致性矩阵来避免层次分析法中的一致性校验，一致性矩阵具体构建方法如下：
定义1：对于实数矩阵A，对始终有aij＝-aji，则称A为反对称矩阵；
而当一个矩阵A为反对称矩阵并且满足aij＝aik+akj时，称矩阵A为一个传递矩阵；而对于A的最优传递矩阵B的定义如下：
定义2：若B为A的一个最优传递矩阵，则必将取得最小值；
为此，为了求取最优传递矩阵可以参照如下定理：
定理1：若B为A的一个最优传递矩阵，其各个元素则应当满足：
因此根据定义1易知电能质量各项指标所形成的判断矩阵C一定为一个反对称矩阵，故矩阵C的一个最优传递矩阵B的各项元素必然满足下式：
为了构造一个完全一致性矩阵，首先给出完全一致性矩阵的定义：
定义3：当存在时，则称C*为完全一致性矩阵；
同时存在定理：
定理2：对于反对称矩阵C来说C*＝eB必然是矩阵C的一个完全一致性矩阵。
再根据下列公式求取各个电能指标的权重系数Wi：
5.根据权利要求1所述的农村光伏接入系统的电能质量评估方法，其特征在于，步骤4中，确定各个电能指标熵权系数的具体方法为：
步骤4.1、对电能指标进行等级划分；
根据国标中电能质量各指标的具体规定，将各指标分为5级，1-4级中各级k的范围qk分别为：
其中，x为国标对该项指标的限值，若各指标的偏移程度超出了国标的规定则为第5级。1～5级分别对应优秀、良好、中等、合格、不合格5个评价；
步骤4.2、采集电能质量各项指标在各个等级的概率矩阵；
获取系统频率偏移、谐波含量、电压偏移、电压波动和三相不平衡度五个电能质量指标的波形图，选取一小时为一周期，根据一个周期内各电能指标在各个等级所占时间确定概率矩阵F；
步骤4.3、利用改进的熵权法求取电能质量指标的熵权系数；
改进后的熵权表达式为：
式中，fij表示概率矩阵F的元素，m表示电能质量指标的个数，n为电能质量指标的等级数，ei为熵值，wei为各电能质量指标的熵权系数。
6.根据权利要求1所述的农村光伏接入系统的电能质量评估方法，其特征在于，步骤5中，对权重系数和熵权系数按下式进行综合：
wzi＝αwi+βwei
式中，wzi为各电能质量指标的综合权重系数，wi为各电能质量指标的权重系数，wei为各电能质量指标的熵权系数，α和β为比例系数，满足α+β＝1。
7.根据权利要求1所述的农村光伏接入系统的电能质量评估方法，其特征在于，步骤6中，确定最终电能质量评估等级的具体公式为：
B＝Wzi·F
式中，B为最终的电能质量评估等级，F为概率矩阵，wzi为各电能质量指标的综合权重系数。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111368255A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-07-03 | 西南交通大学 | 一种组合指标下车载变压器运行平稳性的评估方法 |
| CN114118587A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-03-01 | 北京市腾河科技有限公司 | 分布式光伏的电能质量评估方法及系统、设备、存储介质 |
| CN114493157A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-05-13 | 中国矿业大学 | 一种适用分散光伏用户的电能质量评估方法 |
| CN115796638A (zh) * | 2022-10-25 | 2023-03-14 | 华能江苏综合能源服务有限公司 | 基于AHP和CRITIC-Entropy的楼宇屋顶光伏电能质量评估方法 |
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111368255A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-07-03 | 西南交通大学 | 一种组合指标下车载变压器运行平稳性的评估方法 |
| CN114118587A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-03-01 | 北京市腾河科技有限公司 | 分布式光伏的电能质量评估方法及系统、设备、存储介质 |
| CN114118587B (zh) * | 2021-11-30 | 2024-03-26 | 北京市腾河科技有限公司 | 分布式光伏的电能质量评估方法及系统、设备、存储介质 |
| CN114493157A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-05-13 | 中国矿业大学 | 一种适用分散光伏用户的电能质量评估方法 |
| CN115796638A (zh) * | 2022-10-25 | 2023-03-14 | 华能江苏综合能源服务有限公司 | 基于AHP和CRITIC-Entropy的楼宇屋顶光伏电能质量评估方法 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20191018 |
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