蘇海濱 劉江偉 常 瑞

(華北水利水電大學(xué)電力學(xué)院，鄭州 450011)

近年來隨著光伏發(fā)電等新能源接入配電網(wǎng)數(shù)量的增加，微電網(wǎng)在電力系統(tǒng)構(gòu)架和電力市場(chǎng)中的作用受到廣泛重視，越來越多的微電網(wǎng)系統(tǒng)成為電網(wǎng)中不可分割的部分.微電網(wǎng)并網(wǎng)能帶來許多益處的同時(shí)也存在著對(duì)人身和設(shè)備損害的風(fēng)險(xiǎn)，這一風(fēng)險(xiǎn)主要發(fā)生在主電網(wǎng)失電而微電網(wǎng)內(nèi)的電源仍繼續(xù)供電情況，也就是微電網(wǎng)成為獨(dú)立的孤島時(shí)候，因此微電源并網(wǎng)時(shí)必須首先解決好孤島檢測(cè)與保護(hù)的問題.

目前孤島檢測(cè)方法可劃分為被動(dòng)方法和主動(dòng)方法2種，被動(dòng)方法主要在微電源側(cè)通過分析電壓、頻率、相位、諧波的異常來檢測(cè)孤島效應(yīng)，以決定微電源是否被孤立，這一方法的優(yōu)點(diǎn)是在實(shí)施過程中不影響微電源的運(yùn)行，主要包括過/欠壓和過/欠頻法［1］、相位跳變法［2-4］、諧波檢測(cè)法［5］、組合算法［6-7］等方法;主動(dòng)方法需要在逆變器輸出側(cè)引入一個(gè)外部擾動(dòng)量，來監(jiān)控系統(tǒng)中的電壓、頻率以及阻抗的相應(yīng)變化，以確定電網(wǎng)的存在與否，主要包括輸出頻率變動(dòng)法［8-10］、阻抗測(cè)量法等［11-12］，與被動(dòng)方法相比有響應(yīng)速度快、探測(cè)盲區(qū)小的優(yōu)點(diǎn)，然而由于有擾動(dòng)的存在，逆變器輸出的電能質(zhì)量有所下降;智能方法［13-14］總體上屬于被動(dòng)法，能有效減小探測(cè)盲區(qū).本文提出了基于模糊邏輯的孤島檢測(cè)算法，以提高孤島檢測(cè)的可靠性和靈敏度.

1 系統(tǒng)特征樣本提取

圖1為微電網(wǎng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，孤島發(fā)生時(shí)會(huì)對(duì)電網(wǎng)某些參數(shù)造成影響，從而引起電網(wǎng)運(yùn)行參數(shù)發(fā)生改變.

圖1 微電網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

本文定義了11個(gè)特征參數(shù)分別是Δf(微發(fā)電源輸出頻率增量)、ΔV(微發(fā)電源輸出電壓增量)、Δf/Δt(微發(fā)電輸出頻率變化率)、ΔV/Δt(微發(fā)電源輸出電壓變化率)、ΔP/Δt(微發(fā)電源輸出功率變化率)、Δf/ΔP(頻率對(duì)功率變化率)、CTHD(電流諧波失真)、VTHD(電壓諧波失真)、ΔPf(功率因數(shù)增量)、Ucos(phi)(相電壓乘功率因數(shù)絕對(duì)值)、Δ(Ucosphi)/Δt(相電壓乘功率因數(shù)絕對(duì)值變化率)，這些特征參數(shù)要在系統(tǒng)孤島和非孤島2種情況下分別測(cè)得，設(shè)定的條件如下:

1)條件1.跳開斷路器QF1，測(cè)量全負(fù)荷情況下孤島發(fā)生時(shí)特征參數(shù);

2)條件2.跳開斷器QF5，測(cè)量主電網(wǎng)負(fù)荷的變化對(duì)DG系統(tǒng)干擾而引起的特征參數(shù)變化;

3)條件3.跳開斷器QF2，測(cè)量沒有PCC負(fù)荷時(shí)孤島條件下引起特征參數(shù)變化;

4)條件4.在GEN-BUS上發(fā)生三相故障，通過斷路器QF1依次瞬時(shí)切除，引起特征參數(shù)變化;

5)條件5.在微電源側(cè)突然減載40%負(fù)荷引起特征參數(shù)變化;

6)條件6.跳開最大的微電源QF6而引起特征參數(shù)變化.

在微電源和主電網(wǎng)不同的運(yùn)行方式下，對(duì)上述每一條件進(jìn)行仿真，系統(tǒng)運(yùn)行方式設(shè)置如下:

1)正常負(fù)載(Zs=j0.02 pu)，正常PCC－bus負(fù)載為P=0.5 pu，Q=0.175 pu;

2)正常負(fù)載(Zs=j0.02 pu)，最小PCC－bus負(fù)載為P=0.3 pu，Q=0.105 pu;

3)正常負(fù)載(Zs=j0.02 pu)，最大PCC－bus負(fù)載為P=0.625 pu，Q=0.22 pu;

4)最小負(fù)載(Zs=j0.05 pu)，正常PCC－bus負(fù)載為P=0.5 pu，Q=0.175 pu;

5)最小負(fù)載(Zs=j0.05 pu)，最小PCC－bus負(fù)載為P=0.3 pu，Q=0.105 pu;

6)最小負(fù)載(Zs=j0.05 pu)，最大PCC－bus負(fù)載為P=0.625 pu，Q=0.22 pu;

7)最大負(fù)載(Zs=j0.01 pu)，正常PCC－bus負(fù)載為P=0.5 pu，Q=0.175 pu;

8)最大負(fù)載(Zs=j0.01 pu)，最小PCC－bus負(fù)載為P=0.3 pu，Q=0.105 pu;

9)最大負(fù)載(Zs=j0.01 pu)，最大PCC－bus負(fù)載為 P=0.625 pu，Q=0.22 pu.

實(shí)際上系統(tǒng)所能測(cè)到的參數(shù)只有三相電壓(VU，VV，VW)和三相電流(IU，IV，IW)，通過不同的信號(hào)處理方法可計(jì)算出11個(gè)特征參數(shù)，實(shí)驗(yàn)采樣頻率設(shè)定為每周期20個(gè)采樣點(diǎn)，以電網(wǎng)頻率50 Hz為例相當(dāng)于每1 ms進(jìn)行一次采樣.

2 模糊隸屬函數(shù)的確定

盡管理論上有11個(gè)特征參數(shù)，但實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)影響顯著的特征參數(shù)有 3 個(gè)，分別是 Δf/Δt，ΔP/Δt，Δf，其中Δf/Δt影響最為顯著，該參數(shù)數(shù)值越大孤島的可能就越大，可作為判斷孤島先決條件，當(dāng)數(shù)值變化超過2.5時(shí)，可直接判斷為孤島發(fā)生;當(dāng)Δf/Δt變化較小時(shí)，還需要綜合考慮 ΔP/Δt，Δf兩個(gè)參數(shù)值.仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)不同運(yùn)行條件下3個(gè)變量變化范圍是 Δf/Δt在(－11.3，36.8)之間變化;ΔP/Δt在(－1.5，21.4)之間變化;Δf在(－0.15，0.94)之間變化.

假設(shè)輸入變量 X1= Δf/Δt，X2= ΔP/Δt，X3=Δf，輸出變量為 U，模糊語言集設(shè)為“大”(BIG)，“中等”(MID)“小”(SMA).用三角型隸屬函數(shù)表示輸入/輸出模糊語言變量.三角型隸屬函數(shù)中心值cj和底寬σj采用“k-均值聚類算法”確定，這是一種性能良好的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法.算法原理步驟如下:

① 選擇k個(gè)初始化聚類中心點(diǎn)cj，j=1，2，…，k(本算法中k=3).

③重新計(jì)算聚類中心

式中，Mj表示在Nj中的元素個(gè)數(shù).

④重復(fù)步驟② 和③ ，直到聚類中心cj不再變化為止.

聚類算法完成后，可以直接確定參數(shù)σj.σj表示和每個(gè)中心相聯(lián)系的數(shù)據(jù)分布的一種測(cè)度，可以用很多方法確定，本文中取聚類中心和訓(xùn)練數(shù)據(jù)之間的距離之和的平均值，即

通過k-均值集類分析確定了輸入變量隸屬函數(shù)如圖2～圖4所示，其中f比例因子設(shè)為10.

圖2 輸入變量f/t隸屬函數(shù)及模糊化

圖3 輸入變量f隸屬函數(shù)及模糊化

圖4 輸入變量P/t隸屬函數(shù)及模糊化

模糊判決規(guī)則庫建立，根據(jù)前述各輸入變量模糊語言集合的分類，理論上將產(chǎn)生27條不同規(guī)則組合，根據(jù)仿真實(shí)驗(yàn)得到的樣本數(shù)據(jù)，實(shí)際確定了19條規(guī)則庫，如表1所示.

表1 模糊規(guī)則庫表

為了提高孤島探測(cè)的魯棒性，把模糊判決輸出的隸屬函數(shù)限制在較窄響應(yīng)范圍內(nèi)，如圖5所示，輸出解模糊采用重心法，解模糊后輸出變量值與可信度值比較以判決孤島是否發(fā)生.

圖5 輸出變量U隸屬函數(shù)及模糊化

模糊判決可信度值的確定，在所測(cè)試的36個(gè)樣本中有18個(gè)孤島樣本和18個(gè)非孤島樣本，孤島時(shí)解模糊的輸出大于5.3，非孤島時(shí)解模糊輸出小于3，由此可認(rèn)為模糊判決的可信度值為5.3，當(dāng)解模糊輸出大于或等此值時(shí)，可判斷為孤島發(fā)生.

3 仿真實(shí)驗(yàn)分析

表2給出了模糊推理系統(tǒng)在可信判斷值為5.3時(shí)，其他條件下(X1，X2，X3)孤島探測(cè)的結(jié)果.表3～表5給出了有噪聲和無噪聲時(shí)的孤島探測(cè)精度，在不同條件下36個(gè)測(cè)試樣本中，無噪聲或噪聲信噪比為30 dB時(shí)，孤島測(cè)出率為100%.與文獻(xiàn)［13］(如表6括弧所示)有無噪聲和有噪聲孤島探測(cè)情況比較如表6所示，從表中可看出在信噪比為20dB情況下沒有發(fā)生孤島誤探測(cè)，因此所提出的孤島探測(cè)算法具有較好的精度和魯棒性.

表2 不同測(cè)試條件下模糊推理系統(tǒng)輸出

表3 測(cè)試數(shù)據(jù)集無噪聲判斷結(jié)果

表4 含30dB噪聲判斷結(jié)果

表5 含20dB噪聲判斷結(jié)果

表6 誤探測(cè)及錯(cuò)誤告警

在微電網(wǎng)運(yùn)行參數(shù)大范圍變化時(shí)，所提出基于模糊規(guī)則庫的孤島探測(cè)方法仍有較好的精確度和魯棒性，雖然與有關(guān)文獻(xiàn)方法相比得到結(jié)果一樣，而模糊規(guī)則庫有助于改進(jìn)基于知識(shí)的可判斷性能.此外本文所提算法可通過離線推理完成，建立模糊隸屬函數(shù)和相應(yīng)的規(guī)則庫，最終只選取三個(gè)特征變量直接送到模糊推理系統(tǒng)用于探測(cè)孤島.所提出的孤島探測(cè)方法很容易在線實(shí)現(xiàn)，對(duì)噪聲環(huán)境適應(yīng)性更強(qiáng)，因此該模糊算法比其他算法有更優(yōu)秀的逼近能力，有助于開發(fā)繼電保護(hù)系統(tǒng)以滿足大范圍不確定性系統(tǒng)的實(shí)時(shí)應(yīng)用.

4 結(jié)語

本文提出了用于微電網(wǎng)系統(tǒng)基于模糊邏輯的孤島探測(cè)算法，建立微電網(wǎng)系統(tǒng)電網(wǎng)模型，在不同的電網(wǎng)工作狀態(tài)下，對(duì)模型進(jìn)行了孤島和非孤島參數(shù)測(cè)量，從獲得的數(shù)據(jù)中建立了三角形模糊隸屬函數(shù)以及相應(yīng)的模糊判決規(guī)則庫，優(yōu)化了孤島判決的可信度值.使用有噪聲和無噪聲2種信號(hào)對(duì)算法進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明能夠?qū)崿F(xiàn)100%的孤島探測(cè).該算法能夠容易的在線實(shí)現(xiàn)，非常適用于微電網(wǎng)孤島發(fā)生時(shí)系統(tǒng)的保護(hù).

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