本文選題：電壓暫降　切入點：監(jiān)測點優(yōu)化配置　出處：《華北電力大學(北京)》2016年碩士論文

【摘要】：隨著電網(wǎng)智能化的建設(shè)以及供用電雙方對電能質(zhì)量的關(guān)注,電網(wǎng)公司加大了對電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)(Power Quality Monitoring System, PQMS)的投資建設(shè)。通過PQMS可以實現(xiàn)對全網(wǎng)電能質(zhì)量的實時監(jiān)控。在影響電能質(zhì)量的諸多問題中,電壓暫降是最嚴重的問題之一。利用分布在電力系統(tǒng)中的電能質(zhì)量監(jiān)測裝置,從電力擾動的大量數(shù)據(jù)中提取有效信息對引起電壓暫降的短路故障源進行定位,有助于供用電雙方區(qū)分暫降責任,指導用戶改進設(shè)備或采取其他補償措施,或指導電網(wǎng)的建設(shè)、改造和運行,以避免或減少電壓暫降的影響。同時,基于定位結(jié)果可以進一步分析電壓暫降的影響,快速估計受電壓暫降影響的用戶區(qū)域,為事故安全調(diào)查和經(jīng)濟損失評估提供可靠數(shù)據(jù)。本文首先針對輸電網(wǎng)和配電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特點,分別設(shè)計了電壓暫降分析方法。并對不同類型的短路故障引起的電壓暫降,進行了編程實現(xiàn)及仿真驗證。考慮到電壓暫降在電網(wǎng)中的傳播規(guī)律,本文制定了監(jiān)測點優(yōu)化配置的分區(qū)原則和循環(huán)嵌套的分區(qū)算法；對傳統(tǒng)的監(jiān)測點配置方法進行了改進,定義了線路MRA (Monitor Reach Area,可觀測區(qū)域)矩陣和節(jié)點MRA矩陣,并在MATLAB中編程實現(xiàn),該方法保持了線路的連續(xù)性,更加完善合理。目前已有的電壓暫降故障源定位方法主要分為兩類：一類是僅根據(jù)電能質(zhì)量監(jiān)測信息,判斷故障源與監(jiān)測點的相對位置,這類方法并不能得到故障的準確位置；另一類方法是基于多重搜索條件或智能算法,對故障的準確位置定位,這些方法大多忽略了故障電阻對定位準確性的影響,或?qū)收想娮柽M行了簡化處理,與實際情況不符,也沒有實例驗證。因此,本文在對PQMS監(jiān)測點優(yōu)化配置的基礎(chǔ)上,獲取其中的電壓暫降信息,提出了一種綜合考慮故障電阻、故障位置的電壓暫降故障源定位方法,以提高定位的準確性。利用多源信息融合獲取電網(wǎng)故障前系統(tǒng)模型,根據(jù)SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition,數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測控制)系統(tǒng)的事故追憶(Post Disturbance Review, PDR)功能確定故障線路,縮小故障定位的搜索范圍,提高定位效率和準確性；建立故障定位狀態(tài)估計模型,估計故障位置和故障電阻,選擇了自適應(yīng)的粒子群算法對模型求解；并基于故障定位結(jié)果分析了電壓暫降的影響域。以MATLAB為平臺,程序化了故障定位算法。本文以IEEE30節(jié)點輸電網(wǎng)系統(tǒng)為例,對所提出的故障定位方法進行了仿真驗證,并分析了定位精度與監(jiān)測裝置測量精度,以及與監(jiān)測點配置冗余之間的關(guān)系�；谖覈车貐^(qū)560節(jié)點輸電網(wǎng)的實測數(shù)據(jù),驗證了該方法的有效性、準確性和實用性。結(jié)果表明提高監(jiān)測裝置的測量精度和增加監(jiān)測點冗余都會提高定位精度,前者對提高定位精度的影響更大,因此,在經(jīng)濟條件允許的情況下,應(yīng)選擇測量精度高的監(jiān)測裝置。
[Abstract]:With the intelligent construction of power grid and the attention of power supply and power supply to power quality, the power Quality Monitoring system (PQMS) has been invested by the power grid company.The real-time monitoring of the power quality of the whole network can be realized by PQMS.Voltage sag is one of the most serious problems affecting power quality.Using the power quality monitoring device distributed in the power system to extract effective information from a large number of data of the power disturbance to locate the source of the short-circuit fault causing the voltage sag, it is helpful for both the power supply and the electricity to distinguish the responsibility of the transient drop.Direct the customer to improve equipment or take other compensatory measures, or to direct the construction, transformation and operation of the power grid to avoid or reduce the impact of voltage sag.At the same time, the impact of voltage sag can be further analyzed based on the location results, and the user area affected by voltage sag can be estimated quickly, which can provide reliable data for accident safety investigation and economic loss assessment.Firstly, according to the network structure characteristics of transmission network and distribution network, voltage sag analysis method is designed in this paper.The voltage sag caused by different types of short-circuit faults is realized by programming and verified by simulation.Considering the propagation law of voltage sag in the power network, this paper formulates the partition principle of optimal configuration of monitoring points and circularly nested partition algorithm, and improves the traditional method of monitoring point configuration.The line MRA monitor Reach area matrix and the node MRA matrix are defined and implemented in MATLAB. The method maintains the continuity of the circuit and is more perfect and reasonable.The existing fault source location methods of voltage sag can be divided into two categories: one is to judge the relative position of fault source and monitoring point only according to the monitoring information of power quality, this kind of method can not get the exact location of fault;Another method is based on multiple search conditions or intelligent algorithms to locate the exact location of the fault. Most of these methods ignore the influence of fault resistance on the accuracy of location, or simplify the fault resistance, which is not in accordance with the actual situation.There is also no example to verify.Therefore, on the basis of optimizing the configuration of PQMS monitoring points, this paper obtains the voltage sag information, and puts forward a voltage sag fault source location method which considers the fault resistance and fault location synthetically, in order to improve the accuracy of location.Using multi-source information fusion to obtain the system model of power network before fault, according to the function of SCADA Supervisory Control And Data requirement (data acquisition and Monitoring Control) system, the fault line is determined according to the function of Post Disturbance Review (PDRs), and the searching range of fault location is reduced.Improve location efficiency and accuracy; establish fault location state estimation model, estimate fault location and fault resistance, select adaptive particle swarm optimization algorithm to solve the model; and based on fault location results to analyze the impact region of voltage sag.Based on MATLAB, the fault location algorithm is programmed.Taking the IEEE30 node transmission network system as an example, this paper simulates the proposed fault location method, and analyzes the relationship between the positioning accuracy and the measuring accuracy of the monitoring device, as well as the redundancy of the monitoring point configuration.The validity, accuracy and practicability of this method are verified based on the measured data of 560 nodes transmission network in a certain area of China.The results show that both the measurement accuracy of the monitoring device and the redundancy of the monitoring point will improve the positioning accuracy, and the former has a greater influence on the positioning accuracy. Therefore, if economic conditions permit, the monitoring device with high measurement accuracy should be selected.
【學位授予單位】：華北電力大學(北京)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM714.2

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本文編號：1701590