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        一種計及電動機負荷模型的配電系統(tǒng)狀態(tài)估計方法

        2022-07-29 14:12:22曹立霞卞孟哲陳立征鄭學(xué)漢
        計算機時代 2022年7期
        關(guān)鍵詞:配電網(wǎng)模型

        曹立霞,卞孟哲,陳立征,鄭學(xué)漢,王 艷

        (1.山東建筑大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院,山東 濟南 250101;2.山東省智能建筑技術(shù)重點實驗室;3.國家電網(wǎng)山東省電力公司經(jīng)濟技術(shù)研究院)

        0 引言

        近年來,隨著大量新型能源在配電網(wǎng)中的接入,以及用戶用電需求的提高,電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性需得到進一步的提升。為了應(yīng)對復(fù)雜條件下配電網(wǎng)的正常運行,以及滿足用戶用電質(zhì)量和用電可靠性的需求,配電管理系統(tǒng)應(yīng)全面準確地獲取配電網(wǎng)運行狀態(tài)。

        在配電網(wǎng)狀態(tài)估計的研究中,有研究提出負荷建模的精確性對于狀態(tài)估計精度的影響。文獻[4]提出了在脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,對偽量測進行建模的方法,但是該方法的節(jié)點負荷模型研究都是基于恒功率負荷模型,并未考慮電壓特性對負荷的影響。文獻[5]在傳統(tǒng)狀態(tài)估計算法的基礎(chǔ)上進一步結(jié)合了更復(fù)雜的靜態(tài)負荷模型。由于電動機在負荷中所占比重日益升高,且傳統(tǒng)的靜態(tài)負荷模型不能準確地反映電動機負荷特性,因此,在配電網(wǎng)系統(tǒng)分析中有必要考慮計及電動機負荷特性的負荷模型。

        本文在配電網(wǎng)狀態(tài)估計的基礎(chǔ)上,結(jié)合實際配電網(wǎng)負荷情況,提出了一種計及電動機負荷模型的配電網(wǎng)狀態(tài)估計方法。該方法通過感應(yīng)電動機并聯(lián)ZIP 的負荷模型來替代傳統(tǒng)的恒功率模型或靜態(tài)負荷模型,構(gòu)建負荷節(jié)點的零注入量測和轉(zhuǎn)矩量測函數(shù),考慮了電壓特性對于節(jié)點負荷的影響。最后,我們利用IEEE33 節(jié)點的配電系統(tǒng)進行算例仿真,結(jié)果表明,該算法能夠有效地提高配電網(wǎng)狀態(tài)估計準確度。

        1 配電系統(tǒng)狀態(tài)估計的一般模型

        加權(quán)最小二乘法(WLS)是一種廣泛應(yīng)用于配電系統(tǒng)狀態(tài)估計的算法,通過量測數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)拓撲信息求取最優(yōu)狀態(tài)變量,以量測誤差加權(quán)平方和最小為目標函數(shù)。目標函數(shù)如式⑴:

        量測量與系統(tǒng)狀態(tài)變量的非線性關(guān)系如式⑵。

        本文選取以節(jié)點電壓有效值和相角為狀態(tài)變量的節(jié)點電壓法,原因如下:

        ⑴以電壓和相角為狀態(tài)變量便于利用各種量測量,構(gòu)造相應(yīng)的量測函數(shù),達到量測值的最大化利用,從而狀態(tài)估計精確性較高;

        ⑵由于負荷模型與節(jié)點的電壓密切相關(guān),因此節(jié)點電壓法便于描述相關(guān)負荷模型,有利于構(gòu)造負荷節(jié)點的量測函數(shù)和獲取雅可比矩陣。

        2 負荷模型

        由于配電網(wǎng)中負荷類型較為復(fù)雜,不僅包含了大量的電動機負荷,同時還包括了各種靜態(tài)負荷成分。在傳統(tǒng)狀態(tài)估計中,節(jié)點負荷模型通常采用靜態(tài)負荷模型,靜態(tài)負荷模型雖能反映負荷的電壓特性,但該模型并不能描述配電網(wǎng)中大量的感應(yīng)電動機負荷,因此,為了更為準確地描述配電網(wǎng)負荷特性,本文將ZIP 靜態(tài)負荷模型和感應(yīng)電動機模型相結(jié)合,采用如圖1所示的計及電動機特性的負荷模型。

        圖1 感應(yīng)電動機并聯(lián)ZIP負荷模型

        圖1 中,表示配電網(wǎng)的節(jié)點電壓;為感應(yīng)電動機負荷模型內(nèi)電勢節(jié)點;分別為恒阻抗、恒電流和恒功率的靜態(tài)負荷模型;R、XX、、、X分別為電動機負荷模型中定子電阻、定子電抗、轉(zhuǎn)子電抗、轉(zhuǎn)子電阻、電動機轉(zhuǎn)差率和勵磁電抗。

        電動機并聯(lián)ZIP負荷模型包含以下兩部分:

        配電網(wǎng)中,節(jié)點的ZIP 靜態(tài)負荷模型采用如下的多項式形式如下:

        其中,分別為負荷的額定有功功率、無功功率;aa)、bb)、cc)分別為有功(無功)恒定阻抗、恒定電流、恒定功率負荷的系數(shù),且有:

        感應(yīng)電動機的暫態(tài)微分方程如下:

        其中,為感應(yīng)電動機內(nèi)電勢,T為轉(zhuǎn)子繞組時間常數(shù),為定子側(cè)電源頻率,為角速度,下標、分別為轉(zhuǎn)子側(cè)量、定子側(cè)量,T、T分別為感應(yīng)電動機的電磁轉(zhuǎn)矩、機械轉(zhuǎn)矩,為慣性時間常數(shù)。

        電動機負荷模型內(nèi)電勢節(jié)點的有功功率和無功功率表達式如下:

        電動機的電磁轉(zhuǎn)矩T、機械轉(zhuǎn)矩T的表達式如下:

        其中,為感應(yīng)電動機初始負荷率,為機械轉(zhuǎn)矩系數(shù)。

        由以上分析得出,配電網(wǎng)節(jié)點的感應(yīng)電動機模型為:

        圖2 感應(yīng)電動機穩(wěn)態(tài)等值電路

        3 計及電動機負荷模型的配電系統(tǒng)狀態(tài)估計

        對于個節(jié)點(其中負荷節(jié)點的數(shù)量為個)的配電系統(tǒng),在系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,通過在負荷節(jié)點增加電動機負荷模型內(nèi)電勢節(jié)點,如圖1所示,從而將電動機負荷模型與配電網(wǎng)狀態(tài)估計方法相結(jié)合。配電網(wǎng)由原來的個節(jié)點變?yōu)?個節(jié)點,新增的狀態(tài)變量分別為電動機內(nèi)電動勢有效值和相角、電動機轉(zhuǎn)差率,電動機定子電阻和定子電抗所在的支路為配電網(wǎng)新增支路,此時,將電動機內(nèi)電動勢有效值改用符號表示。

        在負荷節(jié)點增加了電動機負荷模型內(nèi)電勢節(jié)點之后,對于配電網(wǎng)原有的個負荷節(jié)點,建立如下的節(jié)點零注入功率虛擬量測方程:

        其中,P 、Q 為配電網(wǎng)節(jié)點注入有功功率、無功功率,節(jié)點為負荷節(jié)點,=12…+,第+1+2…+為個新增的電動機負荷模型內(nèi)電勢節(jié)點;U、U分別為節(jié)點、的電壓有效值;GB分別為節(jié)點、之間的電導(dǎo)和電納;θ=θ-θ為節(jié)點、之間的電壓相角差。

        對于配電網(wǎng)原有的-個非負荷節(jié)點,節(jié)點注入功率量測方程如下:

        對于配電網(wǎng)新增的個電動機負荷模型內(nèi)電勢節(jié)點,構(gòu)造功率零注入虛擬量測方程如下:

        其中,=+1+2…+;為容量折算比。

        構(gòu)造電動機轉(zhuǎn)矩零注入虛擬量測方程如下:

        由此可見,當計及感應(yīng)電動機并聯(lián)ZIP 的負荷模型后,配電系統(tǒng)量測量在原來量測的基礎(chǔ)上增加了負荷節(jié)點零注入功率虛擬量測、電動機節(jié)點的零注入功率虛擬量測和電動機節(jié)點的轉(zhuǎn)矩零注入虛擬量測;相應(yīng)地,量測量對于狀態(tài)變量的導(dǎo)數(shù)矩陣,即雅可比矩陣也隨之變化,最大變化在于需要計算原有的量測量需對感應(yīng)電動機轉(zhuǎn)差率的一階偏導(dǎo),對新增的感應(yīng)電動機節(jié)點電壓的有效值和相角的一階偏導(dǎo)。

        4 算例仿真與分析

        將本文提出的計及電動機負荷模型的狀態(tài)估計方法應(yīng)用于IEEE33節(jié)點的配電系統(tǒng)進行算例仿真。本文采用MATLAB2016 編程,根據(jù)文獻[6]中所提到的當前實際應(yīng)用中典型的配電網(wǎng)負荷模型參數(shù),以及靜態(tài)負荷模型和電動機負荷模型的占比。假設(shè)4、14、25、30 節(jié)點采用感應(yīng)電動機并聯(lián)ZIP 的負荷模型,感應(yīng)電動機參數(shù)參考中國電科院的電動機模型,如表1所示。

        表1 電動機模型參數(shù)表

        本文采用平均絕對誤差,作為衡量狀態(tài)估計值與真實值之間誤差情況的指標。平均絕對誤差定義為:

        通過在潮流計算結(jié)果上疊加正態(tài)分布的隨機誤差,產(chǎn)生100 組量測量。分別采用考慮ZIP 負荷模型的傳統(tǒng)狀態(tài)估計方法和本文提出的方法進行狀態(tài)估計,圖3、圖4 分別展示了傳統(tǒng)狀態(tài)估計方法和計及電動機負荷模型狀態(tài)估計方法在節(jié)點電壓幅值和相角上的平均絕對誤差值。

        圖3 節(jié)點電壓有效值平均絕對誤差

        圖4 節(jié)點電壓相角平均絕對誤差

        從圖3、圖4 中可以看出,計及電動機并聯(lián)ZIP 負荷模型后狀態(tài)估計變量的誤差變小,狀態(tài)估計結(jié)果更接近于真值。因此,本文提出的方法能夠提高配電網(wǎng)狀態(tài)估計的準確度。

        5 結(jié)束語

        本文在靜態(tài)負荷模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合實際配電網(wǎng)負荷情況,考慮了配電網(wǎng)中占比較大的電動機負荷。通過并聯(lián)兩種負荷模型,構(gòu)造負荷節(jié)點新的零注入功率量測函數(shù)和雅可比矩陣。仿真結(jié)果證實了該方法不僅能夠提高狀態(tài)估計的準確度,而且具有較好的實用性。

        但隨著分布式能源的快速發(fā)展,負荷的復(fù)雜性、波動性、主動負荷的比例不斷提高,需進一步完善配電網(wǎng)的負荷模型,更深入地研究負荷模型對配電網(wǎng)狀態(tài)估計的影響。

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