基于LSTM算法的分布式发电并网系统谐波检测.pdf
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1、信息技术 年第 期基于 算法的分布式发电并网系统谐波检测王 峰(国网南京供电公司 南京)摘 要:针对当前方法检测到的分布式发电并网系统谐波幅值结果不准确的问题提出了基于 算法的分布式发电并网系统谐波检测方法 建立分布式发电并网系统通用模型根据分布式发电并网输出特性求得系统中各参数和数学模型利用小波变换方法分解并重构谐波信号剔除谐波中的干扰因素采用 算法的记忆神经单元替代 中的部分神经元评估检测仿真数据的 值和 值实现分布式发电并网系统谐波检测 实验结果表明该方法谐波幅值与实际值最接近能够有效提高检测结果的准确性关键词:算法 分布式发电 并网系统 信号分解 谐波检测中图分类号:文献标识码:文章编
2、号:():./.作者简介:王峰()男硕士高级工程师研究方向为电力系统自动化 ():.:引 言分布式发电并网普遍应用于风力发电、太阳能发电领域且大多靠近供电区可以减少输电损失 但这种分布式发电并网系统易受环境影响且输出的电能自身存在一定的波动性和间歇性会影响当前电网电能质量 在分布式发电并基于 算法的分布式发电并网系统谐波检测 王峰网系统中对谐波进行检测是保证电网安全稳定运行的重要操作 针对分布式发电并网系统中出现的谐波相关领域学者对其检测方法展开了研究文献提出了基于 法的分布式光伏并网系统谐波检测方法用以减少运算过程中的运算步骤文献提出了基于 窗和全相位傅里叶分析的谐波相量检测方法将采集到的数
3、据分成 段每段数据利用 窗加两次 项 阶被处理后的数据经过快速傅里叶变换得到校正幅值和频率的全相位谱分析结果实现谐波相量检测 上述两种方法均提高了谐波检测的检测速度但检测精准性需要改进在此本文提出基于 算法的分布式发电并网系统谐波检测方法 方法构建 分布式发电并网系统通用建模目前现有的太阳能获取方式有很多的局限性要想在光线弱的时候持续供电需要对太阳能供电系统进行改进建立一个通用性比较强的电网模型 分布式发电并网系统结构如图 所示图 分布式发电并网系统结构示意图谐波变化的随机性变大波动性也会增大因此需要一个精度更高的数据模型来描述分布式发电并网的输出特性:()式中表示环境温度表示太阳能的辐射强度
4、表示光照时间 太阳能电池输出的电压和电流数值之间的关系可以表示为:()式中 表示系统中能够输出的平均电流值表示光伏电池中发生短路情况下的电流值表示电池中开路状态下的电压、均表示电网系统中的待定系数 表示正常光照条件下的电网输出电压 ()式中表示最大功率点的电压表示该点的电流 将温度变化与太阳能辐射强度的影响考虑在内可得:()式中 表示畸变功率可得:()式中 表示其他条件不变的情况下电流强度改变时温度的变化系数 表示电压强度改变时对应的温度变化系数表示一段时间内太阳的平均辐射强度表示太阳能电池正常工作时的温度范围表示分布式发电并网中太阳能电池的内阻 根据太阳能的工作性质建立分布式发电并网系统的数
5、学模型:()式中为太阳能光伏电池给电网提供的电压表示相同状态下的工作电流表示电池短路电流表示不存在谐波干扰的电池开路电压 表示系统开路电压的温度系数表示理想情况下的电池工作温度 表示材料性能系统的硅电池采用的是半导体材料制作()表示太阳能电池发电模块所对应的串联的单元个数表示各电池模块所对应的并联的单元个数 至此完成分布式发电并网系统的建模基于 算法的分布式发电并网系统谐波检测 王峰 谐波信号的分解与重构分布式发电并网在实际运行过程中产生的谐波中会包含一些噪声的干扰 为了完成准确检测需要使用小波变换对谐波信号进行分解与重构以此解决傅里叶变换不能进行全频分辨的问题 由于小波具有带通性选取合适的
6、和 将目标信号分解至不同频带上 将其中一个离散信号拆分为一个高频和一个低频信号得到信号的重构形式:()()()基于多尺度算法将目标电力信号进行分解将所需频段的信号值筛选出来即可快速获得谐波分量 建立目标电力信号数学模型:()()()()式中()为基本信号又称为真实信号()为干扰信号 为干扰标准差()为原始信号 由于真实信号分布在低频而干扰等信号处在高频所以选用合适的阈值方法来处理信号分解和重构步骤为:确定小波系数 分解信号获取到分解信号的参量之后得到小波系数 将分解信号的阈值进行具体量化 确定选取的信号分解阈值为 ()其中参数 表示小波分解信号的宽度 为分解信号中原有噪声的标准差重构信号 信号
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