計(jì)及監(jiān)測(cè)可信度的電能質(zhì)量擾動(dòng)源定位方法
【專(zhuān)利摘要】基于PSO算法的計(jì)及監(jiān)測(cè)可信度的擾動(dòng)源定位方法，包括步驟：定義PQM獲得信息的“監(jiān)測(cè)可信度”概念：通過(guò)分析影響監(jiān)測(cè)可信度的具體因素來(lái)構(gòu)建“監(jiān)測(cè)可信度函數(shù)”；對(duì)配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)信息及區(qū)域內(nèi)所有PQM布置情況進(jìn)行分析，根據(jù)分析結(jié)果建立結(jié)構(gòu)矩陣Cl×m；對(duì)應(yīng)各個(gè)PQM，根據(jù)配電網(wǎng)潮流方向?qū)⒄麄€(gè)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域劃分為與其相應(yīng)的前向區(qū)域與后向區(qū)域；建立計(jì)及監(jiān)測(cè)可信度的粒子群優(yōu)化模型；提出一種恰當(dāng)?shù)男碌脑u(píng)價(jià)函數(shù)構(gòu)建方法；粒子群尋優(yōu)迭代。
【專(zhuān)利說(shuō)明】計(jì)及監(jiān)測(cè)可信度的電能質(zhì)量擾動(dòng)源定位方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于粒子群優(yōu)化且計(jì)及監(jiān)測(cè)可信度的電能質(zhì)量擾動(dòng)源定位方法， 屬電氣工程和電能質(zhì)量領(lǐng)域。

【背景技術(shù)】
[0002] 電力能源是社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的熱點(diǎn)，隨著電氣水平的不斷提高，電能質(zhì)量問(wèn) 題也日益突出。一方面，電力新技術(shù)快速發(fā)展，新能源微電網(wǎng)的并網(wǎng)，變頻、節(jié)能裝置和電 力拖動(dòng)設(shè)備的大量投入，使得非線(xiàn)性和沖擊性電力負(fù)荷大大增加，造成了電力波形嚴(yán)重 畸變；另一方面，智能化和自動(dòng)化水平提高，計(jì)算機(jī)、通信等精密電子設(shè)備得到廣泛應(yīng)用， 使得敏感負(fù)荷不斷增加，對(duì)電能質(zhì)量的要求也更高。電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)儀（Power Quality Monitor, PQM)的應(yīng)用和發(fā)展，是擾動(dòng)源定位的重要基礎(chǔ)。配電網(wǎng)發(fā)生電能質(zhì)量擾動(dòng)而造成 的經(jīng)濟(jì)損失與日俱增，擾動(dòng)源的準(zhǔn)確定位有助于快速解決電能質(zhì)量問(wèn)題，降低經(jīng)濟(jì)損失和 明確事件責(zé)任。
[0003] 配電網(wǎng)電能質(zhì)量擾動(dòng)源的定位基于PQM多點(diǎn)監(jiān)測(cè)，但監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)受到信號(hào)強(qiáng)弱、距 離位置、高斯噪聲和監(jiān)測(cè)誤差等因素影響，其方向判定信息的準(zhǔn)確率受到不同程度的降低， 提高了定位難度。目前，已有相關(guān)成果主要集中在電能質(zhì)量的監(jiān)測(cè)、擾動(dòng)識(shí)別、諧波抑制、 綜合評(píng)估和矩陣算法定位等幾個(gè)研究方面：申請(qǐng)?zhí)枮?01410015150. X、200820170703. 9、 200810061254. 9、201310384472. 7和201310664699. 7等發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)書(shū)分別提出了基于 粒子群優(yōu)化（Particle Swarm Optimization, PS0)算法的擾動(dòng)識(shí)別方法、電能質(zhì)量在線(xiàn)監(jiān) 測(cè)方法、基于矩陣算法的擾動(dòng)源定位方法、基于PSO算法的諧波抑制方法和基于灰色理論 的電能質(zhì)量綜合評(píng)估方法，但這些相關(guān)研究均未能充分考慮PQM擾動(dòng)源方向判定信息的準(zhǔn) 確率，且均未涉及考慮監(jiān)測(cè)可信度情況下用粒子群算法來(lái)進(jìn)行電能質(zhì)量擾動(dòng)源定位。本發(fā) 明專(zhuān)利針對(duì)PQM監(jiān)測(cè)可信度、PSO和擾動(dòng)源定位算法進(jìn)行研究，建立了 PSO可信度矩陣模 型，提出了新的評(píng)價(jià)函數(shù)，通過(guò)粒子群迭代進(jìn)行全局尋最優(yōu)解，從而實(shí)現(xiàn)了在部分監(jiān)測(cè)信息 有誤情況下的電能質(zhì)量擾動(dòng)源的自動(dòng)精確定位。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明要克服現(xiàn)有擾動(dòng)源定位技術(shù)易受距離位置、信號(hào)強(qiáng)弱、高斯噪聲和監(jiān)測(cè)誤 差等不利因素影響而導(dǎo)致定位準(zhǔn)確率大幅度降低的缺點(diǎn)，提供一種基于PSO算法的計(jì)及監(jiān) 測(cè)可信度的擾動(dòng)源定位方法，能在部分監(jiān)測(cè)信息有誤情況下仍具備較高的電能質(zhì)量擾動(dòng)源 定位準(zhǔn)確率。
[0005] 本發(fā)明為實(shí)現(xiàn)上述目的，提出了一種基于PSO算法的計(jì)及監(jiān)測(cè)可信度的擾動(dòng)源定 位方法，包括步驟：
[0006] 1)定義PQM獲得信息的"監(jiān)測(cè)可信度"概念：是指PQM根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)得出的擾動(dòng)源 區(qū)域方向判定信息的可信程度。該概念表征PQM的方向判定信息在受到信號(hào)強(qiáng)弱、距離位 置、高斯噪聲和監(jiān)測(cè)誤差的因素影響時(shí)，判定信息正確性降低后的可靠程度。
[0007] 2)通過(guò)分析影響監(jiān)測(cè)可信度的具體因素來(lái)構(gòu)建"監(jiān)測(cè)可信度函數(shù)"。第一個(gè)影響 因素，擾動(dòng)方向特征量的強(qiáng)弱程度?？紤]到當(dāng)監(jiān)測(cè)點(diǎn)與擾動(dòng)點(diǎn)的距離位置較大，將使得PQM 測(cè)得的擾動(dòng)特征量變得微弱，更易受噪聲干擾，則其擾動(dòng)方向判定可信度較低。擾動(dòng)方向特 征量的強(qiáng)弱程度可由監(jiān)測(cè)點(diǎn)所測(cè)得的擾動(dòng)特征量與穩(wěn)定特征量的相對(duì)比值來(lái)體現(xiàn)。設(shè)立擾 動(dòng)特征量的強(qiáng)弱度系數(shù)a i如下：
[0008]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于PSO算法的計(jì)及監(jiān)測(cè)可信度的擾動(dòng)源定位方法，包括步驟： 1) 定義PQM獲得信息的"監(jiān)測(cè)可信度"概念：是指PQM根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)得出的擾動(dòng)源區(qū)域 方向判定信息的可信程度；該概念表征PQM的方向判定信息在受到信號(hào)強(qiáng)弱、距離位置、高 斯噪聲和監(jiān)測(cè)誤差的因素影響時(shí)，判定信息正確性降低后的可靠程度； 2) 通過(guò)分析影響監(jiān)測(cè)可信度的具體因素來(lái)構(gòu)建"監(jiān)測(cè)可信度函數(shù)";第一個(gè)影響因素， 擾動(dòng)方向特征量的強(qiáng)弱程度；考慮到當(dāng)監(jiān)測(cè)點(diǎn)與擾動(dòng)點(diǎn)的距離位置較大，將使得PQM測(cè)得 的擾動(dòng)特征量變得微弱，更易受噪聲干擾，則其擾動(dòng)方向判定可信度較低；擾動(dòng)方向特征量 的強(qiáng)弱程度可由監(jiān)測(cè)點(diǎn)所測(cè)得的擾動(dòng)特征量與穩(wěn)定特征量的相對(duì)比值來(lái)體現(xiàn)；設(shè)立擾動(dòng)特 征量的強(qiáng)弱度系數(shù)ai如下：
式中，DEm表示擾動(dòng)能量的峰值；Pss表示擾動(dòng)發(fā)生之前的穩(wěn)態(tài)三相有功功率；T為擾動(dòng) 能量的持續(xù)時(shí)間；下標(biāo)i表示對(duì)應(yīng)第i個(gè)PQM的編號(hào)； 第二個(gè)因素，由于配電網(wǎng)中實(shí)際配置PQM數(shù)量少于線(xiàn)段數(shù)量，根據(jù)"虛擬PQM"相關(guān)理論 和文獻(xiàn)，設(shè)立虛擬補(bǔ)償系數(shù)I，對(duì)虛擬PQM的狀態(tài)估計(jì)誤差進(jìn)行補(bǔ)償，其式如下：
第三個(gè)因素，考慮擾動(dòng)能量終值與擾動(dòng)能量峰值的比值越小時(shí)，表明擾動(dòng)能量在積分 過(guò)程中，其瞬時(shí)的擾動(dòng)功率正負(fù)極性變化越明顯；當(dāng)反向能量積分大于正向能量積分時(shí)，將 導(dǎo)致擾動(dòng)能量終值的正負(fù)符號(hào)與原本對(duì)應(yīng)的方向判定結(jié)果不一致；這里考慮當(dāng)擾動(dòng)能量終 值與擾動(dòng)能量峰值的比值低于70%時(shí)，補(bǔ)償該因素； 綜合上述因素分析，構(gòu)建監(jiān)測(cè)可信度函數(shù)ui如下：
式中，DEZ表示擾動(dòng)能量終值； 3) 對(duì)配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)信息及區(qū)域內(nèi)所有PQM布置情況進(jìn)行分析，根據(jù)分析結(jié)果建立結(jié)構(gòu)矩 陣Qxm，下標(biāo)1為系統(tǒng)中的線(xiàn)段數(shù)量，m為系統(tǒng)中實(shí)際PQM與虛擬PQM的總數(shù)；對(duì)應(yīng)各個(gè)PQM， 根據(jù)配電網(wǎng)潮流方向?qū)⒄麄€(gè)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域劃分為與其相應(yīng)的前向區(qū)域與后向區(qū)域；
式中，矩陣元素h值表征配電網(wǎng)中第i條線(xiàn)段與第j個(gè)PQM的位置關(guān)系，其賦值依據(jù) 為：
4) 建立計(jì)及監(jiān)測(cè)可信度的粒子群優(yōu)化模型；綜合配網(wǎng)中PQM的判別信息得到方向判別 矩陣DmX1，并將其設(shè)立為粒子矩陣Xk，再構(gòu)造成監(jiān)測(cè)可信度矩陣Uk如下：
式中，i表示1至m之間的任意數(shù)，代表對(duì)應(yīng)PQM的編號(hào)；k表示粒子矩陣或?qū)?yīng)監(jiān)測(cè)可 信度矩陣的編號(hào)；Ui為步驟2)中的監(jiān)測(cè)可信度函數(shù)； 對(duì)模型中粒子矩陣\的空間范圍進(jìn)行限制，使得允許存在的粒子位置狀態(tài)數(shù)量等于配 電網(wǎng)線(xiàn)段數(shù)量，從而減少算法的搜索空間范圍，提高收斂速度；根據(jù)擾動(dòng)源定位的矩陣算法 相關(guān)理論和文獻(xiàn)，當(dāng)滿(mǎn)足結(jié)果矩陣R1X1 =C1XmDmX1中僅有一個(gè)元素&值等于m，其對(duì)應(yīng)的線(xiàn) 段Q即擾動(dòng)源所在位置，記此判別矩陣為Du ;以此作為限制依據(jù)，使得\允許存在的粒子 位置狀態(tài)為與配網(wǎng)線(xiàn)段一一對(duì)應(yīng)，由原來(lái)的2m個(gè)狀態(tài)搜索空間范圍，壓縮到m種Du矩陣狀 態(tài)； 5) 提出一種恰當(dāng)?shù)男碌脑u(píng)價(jià)函數(shù)構(gòu)建方法；構(gòu)建評(píng)價(jià)函數(shù)時(shí)，設(shè)定評(píng)價(jià)值越小時(shí)潛在 解越優(yōu)良；從以下四方面來(lái)分析： a. PQM判別信息具有重要借鑒意義，作為潛在解的粒子矩陣\與方向判定矩陣DmX1差 異越大，則其評(píng)價(jià)值越大（越差），記元素值不同處為差異位； b. 對(duì)監(jiān)測(cè)可信度過(guò)低（小于30% )的差異位，進(jìn)行適當(dāng)評(píng)價(jià)補(bǔ)償； c. 將監(jiān)測(cè)可信度概念應(yīng)用于評(píng)價(jià)函數(shù)，用新監(jiān)測(cè)可信度矩陣UXi替代判別矩陣DmX1，代 入結(jié)果矩陣運(yùn)算式，得 R，iX1 =C1XmXUXi (8) 式中，由步驟4)可得相似推論：R'iX1中元素最大值r's的下標(biāo)s(行數(shù)）表明其對(duì) 應(yīng)線(xiàn)段Ls發(fā)生擾動(dòng)的可信度越高；分析Ls與Q(i為UXi下標(biāo)值）關(guān)系，通過(guò)配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)信 息計(jì)算兩者的距離位置差值，兩條線(xiàn)段越接近表明解越優(yōu)良； d. 若某處PQM監(jiān)測(cè)的擾動(dòng)功率起始波峰符號(hào)和擾動(dòng)能量終值符號(hào)不同，記該處線(xiàn)段為 異變處Y，表明其誤判概率較大；當(dāng)矩陣\與方向判定矩陣口^^的差異位所對(duì)應(yīng)線(xiàn)段又同 是異變處Y時(shí)，補(bǔ)償此差異改變的評(píng)價(jià)效果； 綜合上述分析，提出新的評(píng)價(jià)函數(shù)，如下：
式中，Wl、w2和w3分別為差距補(bǔ)償系數(shù)、異變補(bǔ)償系數(shù)和可信補(bǔ)償系數(shù)，用來(lái)權(quán)衡各評(píng) 價(jià)因數(shù)的比重；設(shè)定f\(s，i)函數(shù)為線(xiàn)段鏈路關(guān)系函數(shù)，根據(jù)配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)計(jì)算線(xiàn)段Ls 與Q的位置距離；當(dāng)s=i，函數(shù)值為0 ;否則返回線(xiàn)段差距數(shù)，例如相鄰線(xiàn)段返回1 ;設(shè)定 f2(x，k)函數(shù)為異變處判斷函數(shù)，當(dāng)X自變量非零，檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)線(xiàn)段Lk是否為異變處Y，成立 返回函數(shù)值1，否則返回〇 ;設(shè)定f3(x，k)函數(shù)為低可信判斷函數(shù)，當(dāng)x自變量非零，檢驗(yàn)監(jiān) 測(cè)可信度是否低于0.3,成立返回1，否則返回0 ; 6)粒子群尋優(yōu)迭代，在尋優(yōu)的過(guò)程中按照改進(jìn)公式（10、11)進(jìn)行迭代：
式中，《為粒子速度的慣性權(quán)重；CjPc2為加速因子（正實(shí)數(shù)）為介于 [〇, 1]之間的隨機(jī)實(shí)數(shù)；DU為步驟4)中所得的線(xiàn)段Q對(duì)應(yīng)的方向判別矩陣；噸《〇峨0+1) 為閾值函數(shù)；上標(biāo)k表示迭代次數(shù)；X〗、0分別表示第i個(gè)粒子在迭代到第k次時(shí)在第n維空間中的速度和位置；個(gè)體極值pbest為某個(gè)粒子矩陣到目前為止找到它自身的最優(yōu)位 置，全局極值gbe3t為所為有粒子矩陣的最優(yōu)位置；為防止s切《〇/rf(G+1)閾值函數(shù)飽和，將其 與粒子速度關(guān)系設(shè)定如下（式中e為自然常數(shù)）：
迭代過(guò)程中，不斷更新個(gè)體極值和全局極值，當(dāng)滿(mǎn)足收斂條件（達(dá)到最大迭代次數(shù)）， 則停止計(jì)算；將全局最優(yōu)粒子矩陣代入新結(jié)果矩陣算式（8)，根據(jù)其元素最大值r' s得擾 動(dòng)源定位結(jié)果為對(duì)應(yīng)線(xiàn)段Ls。
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK104407273SQ201410537526
【公開(kāi)日】2015年3月11日 申請(qǐng)日期:2014年10月13日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月13日
【發(fā)明者】黃飛騰, 翁國(guó)慶, 張有兵, 王強(qiáng) 申請(qǐng)人:浙江工業(yè)大學(xué)