專利名稱：基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置及控制方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于輸配電技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置及控 制方法。
背景技術(shù)：
隨著近年來國(guó)內(nèi)外相繼發(fā)生的多起電網(wǎng)設(shè)備事故，人們對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定性的重要意義 有了新的認(rèn)識(shí)，如何對(duì)無功功率進(jìn)行合理、及時(shí)、有效的監(jiān)測(cè)與補(bǔ)償，已經(jīng)是當(dāng)今電力相關(guān) 行業(yè)亟待解決的重要課題。我國(guó)電力工業(yè)的發(fā)展，電網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，尤其是配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)日 趨復(fù)雜，對(duì)供電可靠性和供電質(zhì)量的要求越來越高。采用SVC(Static Var Compensator)靜 止型動(dòng)態(tài)無功補(bǔ)償裝置，以提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。SVC動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)無功出力，有利于暫態(tài)電壓恢 復(fù)，提高系統(tǒng)電壓穩(wěn)定水平。從裝置構(gòu)成來看，SVC主要分為晶閘管控制的電抗器(TCR)Me0 閘管投切電容器(TSC)、兩者的混合裝置(TCR+TSC)、TCR+固定電容器(FC)、機(jī)械投切電容 器(MSC)等。同時(shí)在電力系統(tǒng)的無功優(yōu)化計(jì)算中，產(chǎn)生了一系列的常規(guī)優(yōu)化算法如非線性 規(guī)劃法、線性規(guī)劃法、混合整數(shù)規(guī)劃法及動(dòng)態(tài)規(guī)劃法等，這些算法都是建立在精確的數(shù)學(xué)模 型和明確的約束條件之上的。常規(guī)無功優(yōu)化方法都不同程度的存在以下問題，如依賴于精 確的數(shù)學(xué)模型；對(duì)初始點(diǎn)的要求比較嚴(yán)格；基于導(dǎo)數(shù)信息的無功優(yōu)化方法對(duì)目標(biāo)函數(shù)和約 束條件有一定的限制；隨狀態(tài)變量個(gè)數(shù)增加出現(xiàn)的“維數(shù)災(zāi)”問題難以解決。而且不同程度 存在計(jì)算量大、內(nèi)存需求高、收斂性差、穩(wěn)定性不好、對(duì)不等式的處理存在一定困難等問題， 其應(yīng)用受到了一定限制。針對(duì)常規(guī)優(yōu)化方法求解無功優(yōu)化問題的不足，眾多研究者將人工 智能方法運(yùn)用到無功優(yōu)化研究領(lǐng)域，但到目前還沒有一個(gè)成熟的基于非線性規(guī)劃的無功優(yōu) 化算法。綜合以上分析可知，目前國(guó)內(nèi)在該領(lǐng)域仍然處于研究階段，對(duì)于靜態(tài)無功補(bǔ)償裝 置還沒有公認(rèn)有效的產(chǎn)品，常規(guī)優(yōu)化方法在處理此類問題時(shí)具有較大的局限性，而智能優(yōu) 化方法與之相比，具有巨大的優(yōu)勢(shì)和潛力，電力企業(yè)對(duì)于該項(xiàng)功能的需求也非常迫切。

發(fā)明內(nèi)容
為克服上述方法之不足，本發(fā)明提出一種基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置及控制 方法。本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的本發(fā)明基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置包括 互感器組、濾波與信號(hào)調(diào)理模塊、A/D轉(zhuǎn)換模塊、計(jì)算模塊、存儲(chǔ)模塊、鎖相環(huán)電路模塊、通信 模塊、顯示與鍵盤操作模塊，互感器組的第一輸出端連接濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第一輸入 端、互感器組的第二輸出端連接濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第二輸入端，互感器組的第三輸出 端連接鎖相環(huán)電路模塊的輸入端，鎖相環(huán)電路模塊的輸出端連接計(jì)算模塊的捕獲端，濾波 與信號(hào)調(diào)理模塊的第一輸出端連接互感器組的第一輸入端，濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第二輸 出端連接互感器組的第二輸入端，濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第三輸出端連接A/D轉(zhuǎn)換模塊的 第一輸入端，濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第三輸入端連接A/D轉(zhuǎn)換模塊的第一輸出端，A/D轉(zhuǎn)換
5模塊的第二輸出端連接計(jì)算模塊的第一輸入端，計(jì)算模塊的第一輸出端連接A/D轉(zhuǎn)換模塊 的第二輸入端，計(jì)算模塊的第二輸出端連接高電位板的輸入端，計(jì)算模塊的第二輸入端連 接高電位板的第一輸出端，高電位板的第二輸出端連接TCR閥組，計(jì)算模塊的第三輸出端 連接存儲(chǔ)模塊的第一輸入端，計(jì)算模塊的第三輸入端連接存儲(chǔ)模塊的第一輸出端，計(jì)算模 塊的第一輸入輸出端連接通訊模塊的第一輸入輸出端，計(jì)算模塊的第二輸入輸出端連接通 訊模塊的第二輸入輸出端，存儲(chǔ)模塊的第二輸入端連接顯示與鍵盤操作模塊的輸出端，存 儲(chǔ)模塊的第二輸出端連接顯示與鍵盤操作模塊的輸入端，通訊模塊的第二輸入輸出端連接 顯示與鍵盤操作模塊的第一輸入輸出端，顯示與鍵盤操作模塊的第二輸入輸出端連接上位 機(jī)；其中，互感器組由電流互感器和電壓互感器組成，電流互感器的輸出端連接濾波 與信號(hào)調(diào)理模塊的第一輸入端，電壓互感器的輸出端連接濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第二輸入 端，濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第一輸出端連接電流互感器的輸入端，濾波與信號(hào)調(diào)理電路的 第二輸出端連接電壓互感器的輸入端；本發(fā)明的信號(hào)傳遞過程如下三相電壓ua、ub、u。，線電流ia、ib、i。經(jīng)過電壓互感器 和電流互感器后變成了弱電信號(hào)，經(jīng)濾波與信號(hào)調(diào)理模塊實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的隔離、濾波、放大和 調(diào)理，后傳遞給DSP的A/D的采樣輸入端口，經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換存入存儲(chǔ)器中，然后，由DSP完成數(shù) 字信號(hào)處理工作，包括三相補(bǔ)償電納和控制角的運(yùn)算以及固定寬度(SOOys)觸發(fā)脈沖的 輸出；本發(fā)明基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償控制方法包括以下步驟步驟1 實(shí)時(shí)采集三相電壓值、三相線電流值；步驟2 利用能量函數(shù)法確定故障點(diǎn)，并對(duì)故障點(diǎn)進(jìn)行分析；步驟3 進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、顯示與通信，及以往各時(shí)段各相電壓、電流瞬時(shí)值，用以形 成數(shù)據(jù)窗；步驟4 判斷與上位機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信，如果通，執(zhí)行步驟5，如果不通，執(zhí)行步驟6 ；步驟5 數(shù)據(jù)傳送至上位機(jī)顯示，執(zhí)行步驟6，顯示參數(shù)包括，三相電壓、電流有效 值，各相有功功率，無功功率，視在功率，功率因數(shù)，總有功功率，總無功功率，總視在功率， 總功率因數(shù)，三相電壓不平衡度；步驟6 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地硬盤；步驟7:結(jié)束；步驟2所述的利用能量函數(shù)法確定故障點(diǎn)，并對(duì)故障點(diǎn)進(jìn)行分析，具體方法為步驟2-1 讀入步驟1采集到的三相電壓值ua、ub、U。和三相線電流值ia、ib、ic ；步驟2-2 形成初始穩(wěn)態(tài)導(dǎo)納矩陣，并計(jì)算穩(wěn)態(tài)時(shí)的系統(tǒng)參數(shù)；(1)確定穩(wěn)態(tài)導(dǎo)納矩陣導(dǎo)納公式為Y,ab =Gf + JBf ,(1)式中，If為a、b相間負(fù)荷導(dǎo)納，G,aA為a、b相間負(fù)荷純電導(dǎo)，^；刃產(chǎn)為a、b相間負(fù)荷電 納；穩(wěn)態(tài)時(shí)處于三相平衡狀態(tài)，其導(dǎo)納矩陣公式為 式中， =為a、b相間總導(dǎo)納，Gab為a、b相間總純電導(dǎo)，Bab為a、b相間總電納；^ 為b、c相間總導(dǎo)納，Gbc為b、c相間總純電導(dǎo)，Bbc為b、c相間總電納為c、a相間總導(dǎo) 納，Gm為c、a相間總純電導(dǎo)，Bm為c、a相間總電納；通過導(dǎo)納矩陣和采集到的電壓值可以 計(jì)算電流的期望值；(2)計(jì)算穩(wěn)態(tài)時(shí)的電力系統(tǒng)參數(shù)，所述的參數(shù)包括三相相電壓和三相線電流瞬時(shí) 值，三相相電壓有效值，各相有功功率，無功功率，視在功率，功率因數(shù)，總有功功率，總無功 功率，總視在功率，總功率因數(shù)，三相電壓不平衡度，諧波失真度；采用三相瞬時(shí)功率理論計(jì)算無功功率，以達(dá)到快速補(bǔ)償?shù)哪康脑谌嗳€制中， 將a、b、c三相變換為α、β兩相得到ua、U0和ia、ie
流，ie為β相電流；
其中，瞬時(shí)有
α相電壓，
為β相電壓，ia為gq，具體公式為
⑶ 電壓總諧波失真度
⑷ 量；
THDu =
M
Yu2
/ ι m
m=2 X100%
U1
式中，Um為第m次諧波時(shí)電壓，U1為基波電壓； 第m次諧波電壓含有量
HRUm =^x 100% “‘U1
三相電壓的不平衡度用符號(hào)ε表示為 UA
(5)
(6)
(7)
式中，UA、Ub分別為不平衡三相系統(tǒng)用電壓對(duì)稱分量法分解的正序分量和負(fù)序分
7
本發(fā)明中，三相基波電壓的不平衡度 式中，Uai、Uci分別為A、C相的基波電壓幅值，仏、徹分別為A、C相的基波相角， 均可以由諧波分析的過程中得到；步驟2-3 通過計(jì)算能量函數(shù)
的值，體現(xiàn)有功分量的大小和方向，
從而確定無功功率；將A、B、C每相電壓ua、ub、u。，電流ia、ib、i。分別代入公式五
幻即可快
速獲得能量值E ；步驟2-4 利用步驟2-3計(jì)算結(jié)果判斷t時(shí)刻是否有故障或者進(jìn)行過操作，如果有 功功率、無功功率、電壓總諧波失真度、三相電壓不平衡度的計(jì)算值超過其額定值，則存在 故障執(zhí)行步驟2-5，否則，跳到步驟2-8繼續(xù)執(zhí)行；步驟2-5 進(jìn)一步判斷是否為最終操作，如果是，轉(zhuǎn)步驟2-6，如果否，執(zhí)行步驟 2-7 ；最終操作是指電網(wǎng)中導(dǎo)納不再由于故障或人為投切電容器、發(fā)電機(jī)負(fù)荷調(diào)整、有 載高壓變壓器支路數(shù)目更改導(dǎo)致電網(wǎng)中導(dǎo)納改變，電網(wǎng)中導(dǎo)納為固定值；步驟2-6 確定故障值并執(zhí)行步驟2-9 ；在確定故障值時(shí)，將A、B、C每相電壓ua、Ub、uc,電流ia、ib、i。，有功功率pa、Pb、pc,
無功功率qa、qb、q。計(jì)算并輸出；步驟2-7 調(diào)用IPSO算法子程序，計(jì)算無功功率的最優(yōu)結(jié)果；步驟2-8 將通過IPSO優(yōu)化為最終操作的導(dǎo)納矩陣進(jìn)行相應(yīng)修改；通過監(jiān)測(cè)故障，補(bǔ)償后負(fù)荷及并聯(lián)無功功率補(bǔ)償總的等效導(dǎo)納為 式中， =為a、b相間總導(dǎo)納，Gab為a、b相間總純電導(dǎo)，Bab為a、b相間總電納，Sf 為a、b相間補(bǔ)償?shù)目傠娂{；if為b、c相間總導(dǎo)納，Gte為b、c相間總純電導(dǎo)，Bte為b、c相間 總電納，為b、c相間補(bǔ)償?shù)目傠娂{廠為c、a相間總導(dǎo)納，Gca為c、a相間總純電導(dǎo)，Bca 為c、a相間總電納，及為c、a相間補(bǔ)償?shù)目傠娂{；步驟2-9 輸出中間結(jié)果并存儲(chǔ)；指將A、B、C每相電壓ua、ub、u。，電流ia、ib、i。，有功功率Pa、pb、p。，無功功率qa、qb、 q。輸出；步驟2-10:結(jié)束。步驟2-7所述的調(diào)用IPSO算法子流程，具體步驟如下
8
(1)開始；(2)讀入初始化粒子群設(shè)粒子的長(zhǎng)度(即解空間的維數(shù))為D，種群規(guī)模為M，并 為種群中每個(gè)個(gè)體隨機(jī)賦一個(gè)可行解Pi ；(3)確定各子目標(biāo)和約束的隸屬度；在PSO算法中，每個(gè)優(yōu)化問題的解都是搜索空間中的一個(gè)粒子，所有的粒子都有 一個(gè)由被優(yōu)化的函數(shù)決定的適應(yīng)度值，每個(gè)粒子還有一個(gè)速度決定它們運(yùn)動(dòng)的方向和距 離，在PSO算法中，用粒子的位置表示待優(yōu)化問題的解，每個(gè)粒子性能的優(yōu)劣程度取決于待 優(yōu)化問題目標(biāo)函數(shù)確定的適應(yīng)值，每個(gè)粒子由一個(gè)速度決定其飛行方向和速率大??；無功功率優(yōu)化運(yùn)行約束條件 _3] ULi,min < ULi < ULi,max，i = 1,2... ,NbUGi,min < UGi < UGi,隨，i = 1,2..., Ng (10)Qcijfflin < Qci < Qcijfflax, i = 1,2... ,NgΤ“η< \< ν·χ， = 1，2···，Ντ式中，Nb為系統(tǒng)負(fù)荷節(jié)點(diǎn)，Uu為負(fù)荷節(jié)點(diǎn)電壓，ULi,fflin.ULi,max分別為負(fù)荷節(jié)點(diǎn)電壓 下限和上限；Ne為發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)，Uei為發(fā)電機(jī)無功出力，Uei,min、Uei,_分別為發(fā)電機(jī)無功出力 的下限和上限^為補(bǔ)償電容器節(jié)點(diǎn)，Qci為補(bǔ)償電容器容量，QCi,fflin> QCi,fflax分別為補(bǔ)償電容 器容量的下限和上限；NT為有載高壓變壓器支路數(shù)目，IVmin、！Vmax分別為有載高壓變壓器支 路數(shù)目的下限和上限；所述的隸屬度由專家給定；(4)計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度值fitness (Pi)，速度失量為Vi,d，初值pb = Pi，i = 1， 2，…，N ；fitness (pb) = fitness (Pi)，i = 1，2，…，N ；(5)模擬修正慣性權(quán)重ω及加速系數(shù)C1和C2 ；新的速度矢量主要由從原有速度矢量繼承的速度分量(大小ω調(diào)節(jié))、歷史最優(yōu) 點(diǎn)和整個(gè)粒子群找到的最優(yōu)點(diǎn)所吸引的速度分量(大小由(^、C2調(diào)節(jié))以及xid(k+l)= xid(k)+vid(k+l)計(jì)算新位置的坐標(biāo)三部分組成，從而決定粒子i下一步的運(yùn)動(dòng)位置；(6)比較個(gè)體適應(yīng)度，如果適應(yīng)度優(yōu)于個(gè)體極值，則為最優(yōu)將適應(yīng)度最好的個(gè)體編 號(hào)為pg，轉(zhuǎn)步驟10;在每次迭代中，粒子通過跟蹤兩個(gè)極值來更新自己的速度和位置一個(gè)極值是粒 子本身迄今搜索到的最優(yōu)解，稱為個(gè)體極值Pb，表示為Pid (k) = (Pil (k)，pi2 (k)，· · ·，piD (k)) ； (11)另一個(gè)極值是整個(gè)粒子群到目前為止找到的最優(yōu)解，稱為全局極值Pgd，表示為 Pgd(k) = (pgl(k)，pg2(k)，...，pgD(k))；在第(k+Ι)次迭代計(jì)算時(shí)，粒子i根據(jù)如下公式更 新自己的速度和位置vid (k+Ι) = ω vid (k) +Cfand1 () (pid (k) _xid (k)) +c2rand2 () (pgd (k) _xid (k)) (12)Ifvid (k+1) > Vfflax (k+1)，vid(k+1) = Vfflax (13)Ifvid (k+1) < Vfflax (k+1)，vid(k+1) = Vfflin (14)xid (k+1) = Xid (k)+Vid (k+1)(15)式中，Vid (k)為粒子i在第k次迭代中第D維的速度；Xid (k)為粒子i在第k次迭 代中第D維的位置；ω為慣性權(quán)重；Cl，C2為加速系數(shù)(或稱學(xué)習(xí)因子)；pid(k)為粒子i在 第k次迭代中第D維的個(gè)體極值點(diǎn)的位置；pgd(k)為整個(gè)粒子群在第k次迭代中第D維的全局極值點(diǎn)的位置；randiO^anc^O為
區(qū)間獨(dú)立的均勻分布的隨機(jī)數(shù)；此外，每個(gè)粒子的速度Vi被一個(gè)最大速度Vmax所限制，當(dāng)對(duì)一個(gè)粒子的加速導(dǎo)致它 在某維的速度Vid超過該維的最大速度Vmax,d，則該維的速度被限制為最大速度Vmax,d ；有分析 和實(shí)驗(yàn)表明，設(shè)定vmax,d的作用可以通過慣性權(quán)重ω的調(diào)整來實(shí)現(xiàn)，因而目前的研究大多是 將^· “設(shè)定為每維變量的變化范圍，而不必進(jìn)行細(xì)致的選擇與調(diào)節(jié)；(7)建立有效性模糊模型，調(diào)節(jié)算法參數(shù)慣性權(quán)重ω、加速系數(shù)C1和C2 ；為了進(jìn)行模糊決策，檢測(cè)到的數(shù)據(jù)必須經(jīng)模糊化轉(zhuǎn)換為可以進(jìn)行定量分析的模糊 隸屬度值。模糊隸屬度函數(shù)可以有多種選擇，比如三角函數(shù)、高斯函數(shù)和指數(shù)函數(shù)等；通過 對(duì)現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)運(yùn)用學(xué)習(xí)算法及機(jī)理分析，可以提取一組模糊決策規(guī)則，所提取出 的模糊決策規(guī)則形成一個(gè)決策規(guī)則庫。通常地，第i條模糊決策規(guī)則Ri的文字描述形式如 下Ri =If運(yùn)行狀態(tài)屬于決策條件空間的第i條子集，Then當(dāng)前運(yùn)行狀況的決策結(jié)果是…。在決策前提條件中，由m個(gè)變量描述的運(yùn)行狀態(tài)構(gòu)成決策條件空間 (decisioncondition space) C, C = Ic1, c2, . . . , Cj, . . . , cj ,其中 Cj 代表第 j 類參數(shù)表示 的運(yùn)行狀態(tài)。在決策結(jié)論中，所有備選的η個(gè)推理結(jié)果構(gòu)成決策結(jié)果空間(如個(gè)體最優(yōu)、全 局最優(yōu)等)D，D = {di; d2，...，屯，...，dn}，其中Cli代表第i類決策結(jié)果。每一類運(yùn)行參數(shù) 表示的運(yùn)行狀態(tài)可以被劃分為ν個(gè)程度模糊子集，當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)屬于每一個(gè)模糊子集的隸 屬度為E = {e0, . . .，ek，. . .，ev_J，其中ek代表該參數(shù)表示的狀態(tài)偏離其正常值的程度。 每一類決策結(jié)果同樣可以被劃分為u個(gè)程度模糊子集，每一類決策結(jié)果屬于其對(duì)應(yīng)的每一 個(gè)模糊子集的隸屬度為F = {f0, f1; . . .，fk，. . .，fu_J，其中fk表示該類決策結(jié)果可能性的 程度。采用上述的模糊自適應(yīng)推理定位方法能夠適應(yīng)各種工況變化，可以準(zhǔn)確判斷出三 個(gè)重要性能指標(biāo)慣性權(quán)重ω及加速系數(shù)C1和C2的最優(yōu)值，完全滿足現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際需要。模 糊決策實(shí)際上就是一個(gè)綜合決策過程。每種方法都輸出一個(gè)結(jié)果，并給出中間信息以體現(xiàn) 該結(jié)果的可信度，而決策層需要綜合考慮這些信息，做出最終決策，如果方法的有效性區(qū)域 界限很分明，那么決策系統(tǒng)就很容易做出決策了，但這樣做勢(shì)必導(dǎo)致對(duì)方法有效性的要求 太苛刻，有效區(qū)域太小，很多故障可能無法判斷，有效區(qū)域的本來面目實(shí)際上是模糊的，沒 有一個(gè)明確的邊界，所以我們也應(yīng)該遵循這種自然狀況，用模糊的方法來處理。模糊數(shù)學(xué)的 發(fā)展已經(jīng)為我們解決模糊問題提供了重要的工具；模糊自適應(yīng)推理的參數(shù)選取方法是按以下步驟執(zhí)行的
步驟7.1 確定模糊決策方法；
步驟7.2 中間信息模糊化；
步驟7 3 模糊決策；
步驟7.4:將結(jié)果輸出到顯示裝置；
步驟7.5 選取參數(shù)結(jié)束；
為正確選擇慣性權(quán)重ω、加速系數(shù)C1和c2，本發(fā)明提出了
模型，即廣義模糊雙曲正切模型(GFHM)，其狀態(tài)矩陣為狀態(tài)變量的雙曲正切函數(shù)，輸入矩陣 為線性定常矩陣；模糊雙曲正切模型主要具有幾大特點(diǎn)此模型為本質(zhì)非線性模型；模型易于由幾條模糊規(guī)則得到，而這些模糊規(guī)則并不需要太多的被控對(duì)象信息；此模型是一種 全局模型；不需要進(jìn)行模糊模型結(jié)構(gòu)的辨識(shí)，計(jì)算量大為減少；廣義模糊雙曲正切模型的規(guī)則可以表示為(a)其中第1條模糊規(guī)則的形式為Rl :If (X1-Cl11) is 尸化 and (Xfd12) is K12 and··· and (^iis -^l,, and (x2-d21) i s and (x2-d22) is FXll and··· and (^2 _^w2) is K2^2 and. . . and (xn-dnl) is Fx^ and (xn-dn2) is FXnl and...and(x -心 ) is 廠、theny'= .+、+ …+ c + % + % + …+ c +、, + cF’,2 + …+ c ，其中， Wi (i = Ι,.,.,η)為將 Xi 進(jìn)行平移變換的次數(shù)，ClijG = 1，. . .，n，j = 1，. . .，Wi)為 Xi 作 平移變換時(shí)的偏移量，巧,,(i = 1，...，n，j = 1，...，Wi)為與Xi-Clij對(duì)應(yīng)的模糊子集，包括 正(P)和負(fù)(N)兩個(gè)語言值(即可為正或?yàn)樨?fù))，％ (i = 1，···，n，j = 1,... ,Wi)是與· 對(duì)應(yīng)的常數(shù)；(b) If中狀態(tài)變量和輸入變量以及then中輸出常數(shù)項(xiàng)都是可選的，但是輸出項(xiàng) ^y (i = 1, ... , n, j = 1, ... , Wi)與輸入變量是一一對(duì)應(yīng)的，即如果在If部分包括 (i =1，. . .，n，j = 1，. . .，Wi)，則在then部分應(yīng)包括％項(xiàng)；相反如果If部分不包括，則在 then部分也應(yīng)不包括％項(xiàng)；&的隸屬度函數(shù)取為
(17) 其中，μ表示隸屬度，kxi為大于零的常數(shù)；當(dāng)采用單點(diǎn)模糊化，清晰化采用加權(quán)平均法，直積運(yùn)算采用求積法時(shí)，則可以根據(jù) 此規(guī)則基得出如下形式的數(shù)學(xué)模型 其中，y為狀態(tài)變量；χ為系統(tǒng)平衡點(diǎn)；A為定常矩陣 該模型巧妙地利用了模糊規(guī)則的組成和推理方式，用一個(gè)整體的雙曲正切模型表 示了一組模糊規(guī)則，這種模型的規(guī)則構(gòu)造簡(jiǎn)單，易于利用人的經(jīng)驗(yàn)，最終形成的總體模型， 易于實(shí)際應(yīng)用；此模糊規(guī)則基共有條模糊規(guī)則，其中Wi(i = 1，. . . ,η)為將某個(gè)輸入變量 Xi線性變換的次數(shù)，即在If部分模糊變量包括所有可能的正負(fù)組合，在then部分常數(shù)包括 所有的常數(shù)組合，通過上述理論創(chuàng)新方法的應(yīng)用，就可以準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)出所需參數(shù)，從而進(jìn)行最 優(yōu)參數(shù)選??；(8)更新粒子的速度及位置，將更新后粒子一維的速度限制為vmax,d，位置按 xid (k+1) = xid (k) +vid (k+1)更新；(9)判斷是否接受新位置失量，如果接受新的位置矢量，轉(zhuǎn)步驟(4)，否則，返回 ⑶；
(10)將記錄性能指標(biāo)保存，個(gè)體最優(yōu)值Pb，個(gè)體最優(yōu)適應(yīng)度fitness (pb)，群體最 優(yōu)值Pg ；(11)結(jié)束。本發(fā)明優(yōu)點(diǎn)1、本發(fā)明采用能量函數(shù)法評(píng)估和分析電網(wǎng)可能存在的潛在危險(xiǎn)，通 過建立預(yù)想事故集預(yù)測(cè)故障有可能對(duì)電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行的影響，對(duì)電網(wǎng)狀態(tài)進(jìn)行科學(xué)、有效 的實(shí)時(shí)的分析和評(píng)價(jià)，對(duì)電網(wǎng)的性能有盡可能全面的整體認(rèn)識(shí)，從而定量的評(píng)估電網(wǎng)運(yùn)行 狀態(tài)水平；2、本發(fā)明采用基于模糊控制理論的改進(jìn)粒子智能群算法從而有效地避免了算法 陷入局部最優(yōu)，提高算法的全局搜索能力，對(duì)決策規(guī)則進(jìn)行有效處理；首先在速度和位置失 量更新公式中引入平均學(xué)習(xí)因子，得到粒子智能群優(yōu)化算法，在此基礎(chǔ)上引入進(jìn)化速度因 子和位置失量，使控制參數(shù)在粒子尋優(yōu)過程中自適應(yīng)地變化，以提高全局最優(yōu)解的質(zhì)量。用 廣義模糊雙曲正切模型形成的規(guī)則基選擇最優(yōu)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)控制；3、本發(fā)明采用了基于模糊自適應(yīng)推理的監(jiān)測(cè)與控制方法，更加注重從電網(wǎng)運(yùn)行的 經(jīng)濟(jì)性和安全性出發(fā)，考慮電力系統(tǒng)穩(wěn)定性指標(biāo)最小的多目標(biāo)無功優(yōu)化模型，整個(gè)模糊決 策系統(tǒng)包括4個(gè)主要部分?jǐn)?shù)據(jù)采集，規(guī)則的離線學(xué)習(xí)，電網(wǎng)運(yùn)行工況的在線模糊決策和采 用模糊規(guī)則動(dòng)態(tài)地調(diào)整粒子群優(yōu)化算法中的慣性權(quán)重和學(xué)習(xí)因子，調(diào)節(jié)粒子的適應(yīng)值和模 糊調(diào)節(jié)后粒子的位置，以避免算法早熟，從而跳出局部最優(yōu)，提高其收斂性。此定位方法使 得模糊控制規(guī)則在控制過程中自動(dòng)地調(diào)整、修改和完善，從而使系統(tǒng)的控制性能不斷改善， 達(dá)到最佳的控制效果；4、本發(fā)明的硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)采用三級(jí)濾波、單獨(dú)設(shè)計(jì)前端放大電路等多種前端集成 電路，進(jìn)一步提高了系統(tǒng)的集成度，對(duì)電壓互感器、電流互感器變采用回路分離，消除了調(diào) 整放大倍數(shù)時(shí)互相之間的牽連；為提高采樣精度采用的工頻同步電路能自動(dòng)檢測(cè)與切換， 確保了同步電路故障后，系統(tǒng)仍能正確采樣；選用了高性能多路開關(guān)，使抗干擾能力大大增 強(qiáng)。為提高開發(fā)效率，在與DSP、MCU通信上選用無線通信和紅外通信等多等通信方式，分別 采用SZ05系列的ZigBee無線數(shù)據(jù)通信模塊和IS0P1738紅外模塊，實(shí)現(xiàn)無線通信，使軟件 編程變得簡(jiǎn)單，通用性強(qiáng)，而且適用于各種應(yīng)用場(chǎng)合。


圖1為本發(fā)明基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置系統(tǒng)硬件總體結(jié)構(gòu)框圖；圖2為本發(fā)明基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置濾波與信號(hào)調(diào)理電路原理圖；圖3為本發(fā)明基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置三級(jí)濾波電路原理框圖；圖4為本發(fā)明基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置正弦波-方波變換三相電路原理 圖；圖5為本發(fā)明基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置鎖相環(huán)倍頻電路原理圖；圖6為本發(fā)明基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置過零檢測(cè)電路原理圖；圖7為本發(fā)明基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置DSP芯片原理圖；圖8為本發(fā)明基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置復(fù)位與時(shí)鐘電路原理圖；圖9為本發(fā)明基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置串口連接原理圖；圖10為本發(fā)明基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置紅外接口電路原理圖11為本發(fā)明基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償控制方法總流程圖；圖12為本發(fā)明基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償控制方法能量法系統(tǒng)流程圖；圖13為本發(fā)明基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償控制方法基于模糊自適應(yīng)推理的改進(jìn) PSO系統(tǒng)流程圖；圖14為本發(fā)明基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償控制方法未經(jīng)過三級(jí)濾波前，實(shí)時(shí)監(jiān) 測(cè)電網(wǎng)中含有諧波成分時(shí)電壓、電流波形圖；圖15為本發(fā)明基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償控制方法經(jīng)過三級(jí)濾波后，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè) 電網(wǎng)中含有諧波成分時(shí)電壓、電流波形圖；圖16為本發(fā)明基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償控制方法投入本發(fā)明補(bǔ)償裝置前系統(tǒng) 三相電流波形圖；圖17為本發(fā)明基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償控制方法投入本發(fā)明補(bǔ)償裝置補(bǔ)償 后，系統(tǒng)三相電流波形圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。圖1 圖10為本發(fā)明電路原理圖，互感器組、濾波與信號(hào)調(diào)理模塊、A/D轉(zhuǎn)換模塊、 計(jì)算模塊、存儲(chǔ)模塊、鎖相環(huán)電路模塊、通信模塊、顯示與鍵盤操作模塊，互感器組的第一輸 出端連接濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第一輸入端、互感器組的第二輸出端連接濾波與信號(hào)調(diào)理 模塊的第二輸入端，互感器組的第三輸出端連接鎖相環(huán)電路模塊的輸入端，鎖相環(huán)電路模 塊的輸出端連接計(jì)算模塊的捕獲端，濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第一輸出端連接互感器組的第 一輸入端，濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第二輸出端連接互感器組的第二輸入端，濾波與信號(hào)調(diào) 理模塊的第三輸出端連接A/D轉(zhuǎn)換模塊的第一輸入端，濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第三輸入端 連接A/D轉(zhuǎn)換模塊的第一輸出端，A/D轉(zhuǎn)換模塊的第二輸出端連接計(jì)算模塊的第一輸入端， 計(jì)算模塊的第一輸出端連接A/D轉(zhuǎn)換模塊的第二輸入端，計(jì)算模塊的第二輸出端連接高電 位板的輸入端，計(jì)算模塊的第二輸入端連接高電位板的第一輸出端，高電位板的第二輸出 端連接TCR閥組，計(jì)算模塊的第三輸出端連接存儲(chǔ)模塊的第一輸入端，計(jì)算模塊的第三輸 入端連接存儲(chǔ)模塊的第一輸出端，計(jì)算模塊的第一輸入輸出端連接通訊模塊的第一輸入輸 出端，計(jì)算模塊的第二輸入輸出端連接通訊模塊的第二輸入輸出端，存儲(chǔ)模塊的第二輸入 端連接顯示與鍵盤操作模塊的輸出端，存儲(chǔ)模塊的第二輸出端連接顯示與鍵盤操作模塊的 輸入端，通訊模塊的第二輸入輸出端連接顯示與鍵盤操作模塊的第一輸入輸出端，顯示與 鍵盤操作模塊的第二輸入輸出端連接上位機(jī)；其中，互感器組由電流互感器和電壓互感器組成，電流互感器的輸出端連接濾波 與信號(hào)調(diào)理模塊的第一輸入端，電壓互感器的輸出端連接濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第二輸入 端，濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第一輸出端連接電流互感器的輸入端，濾波與信號(hào)調(diào)理電路的 第二輸出端連接電壓互感器的輸入端；本發(fā)明的互感器組由電壓互感器和電流互感器組成，電壓互感器和電流互感器采 集系統(tǒng)的三相電壓Ua、ub、uc和線電流ia、ib、i。，其型號(hào)分別為CHG-200V和CHG-2500M，電 流互感器的輸出端作為互感器組的第一輸出端，電壓互感器的輸出端作為互感器組的第二 輸出端；
互感器組將采集到的電壓和電流信號(hào)送到濾波與信號(hào)調(diào)理模塊，將信號(hào)調(diào)理成 0 +3. 3V范圍的電壓后輸出，如圖2所示，濾波與信號(hào)調(diào)理電路采用二級(jí)濾波與三級(jí)濾 波結(jié)合的多級(jí)濾波方式，如圖3所示，對(duì)互感器輸入的電壓、電流信號(hào)首先進(jìn)行第一級(jí)濾波 處理，再經(jīng)過二級(jí)濾波處理后，由閉環(huán)反饋到輸入端，另一路輸入信號(hào)經(jīng)第一級(jí)濾波處理， 再經(jīng)過三級(jí)濾波處理送到A/D轉(zhuǎn)換模塊，并對(duì)經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換模塊的信號(hào)經(jīng)過閉環(huán)反饋進(jìn)行三 級(jí)濾波處理，從而實(shí)現(xiàn)了二級(jí)濾波與三級(jí)濾波相結(jié)合的多級(jí)濾波處理方式；濾波與信號(hào)調(diào) 理模塊的接口 ACCA、ACCB, ACCC作為濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第一輸入端，ACVA, ACVB, ACVC 作為濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第二輸入端，通過插針Jl分別連接電流互感器和電壓互感器， 輸出口分別與A/D轉(zhuǎn)換模塊相連，輸入口設(shè)有多組RC濾波電路，輸出口設(shè)有光電耦合器濾 波；A/D轉(zhuǎn)換模塊的型號(hào)為MAX125，其輸入引腳1，2，3，4，33，34依次連接濾波與信號(hào) 調(diào)理電路的輸出 口 ACCB、ACCC, ACVA, ACVB, ACVC ；鎖相倍頻模塊由正弦波_方波變換電路、鎖相倍頻電路組成；濾波與信號(hào)調(diào)理模 塊的輸出端ACVA_IN、ACVB_IN、ACVC_IN連接鎖相倍頻模塊中的正弦波-方波變換電路的 輸入端ACVA_IN、ACVB_IN、ACVC_IN,如圖4所示，正弦波-方波變換電路將采集到的正弦 波電壓信號(hào)轉(zhuǎn)換為與正弦波電壓信號(hào)同相的方波信號(hào)，正弦波-方波變換電路的輸出端 0VER_0_A、0VER_0_B> 0VER_0_C連接DSP芯片的捕獲口 106、107、57，用于測(cè)量電壓的頻率； 正弦波-方波變換電路的輸出端0VER_0_A同時(shí)連接鎖相環(huán)芯片的信號(hào)輸入端14，鎖相環(huán) 芯片的4腳連接DSP芯片的輸入端151腳，用于啟動(dòng)DSP芯片的A/D轉(zhuǎn)換，使DSP芯片在 每個(gè)周期內(nèi)采樣64或128個(gè)點(diǎn)，保證同步采樣，本實(shí)施例，采用3片鎖相環(huán)芯片，分別接受 3相電壓的方法輸出信號(hào)，另外，過零檢測(cè)電路的輸入端連接互感器的輸出端，以A相電壓 為例，采用C相電壓作為同步信號(hào)，電壓互感器的C相電壓輸出端經(jīng)過RC濾波電路后延遲 120°，連接過零檢測(cè)電路的輸入端，過零檢測(cè)電路后A相過零輸出，輸出的信號(hào)連接DSP芯 片的2號(hào)引腳，如圖5 圖7所示，由于C相電壓超前A相電壓120°，這時(shí)濾波后的C相電 壓和A相電壓相位正好相同，這樣產(chǎn)生的電壓信號(hào)相位即滿足要求，高次諧波也被濾除掉 了。同樣道理，B相使用A相的電壓信號(hào)，C相使用B相的電壓信號(hào)，就能獲得各相的電壓同 步信號(hào)，其中，鎖相倍頻模塊的芯片型號(hào)為74VHC4046MTC和CD4040BCSJ，DSP芯片的型號(hào)為 TMS320F2812 ；DSP與單片機(jī)連接；數(shù)字信號(hào)處理器TMS320F2812通過DSP采樣板與單片機(jī)MCS51 相連，TMS320F2812 的 HD0、HD1、HD2、HD3、HD4、HD5、HD6、HD7 分別通過 DSP 采樣板上的插針 和MCS51的DO、DU D2、D3、D4、D5、D6、D7相連，這種方式的優(yōu)點(diǎn)是不需要附加其他的邏輯
電路，非常方便；DSP的復(fù)位與時(shí)鐘電路如圖8所示，DSP芯片的92腳 95腳、40腳、41腳、34腳、 35腳、155腳、157腳、87腳、89腳依次連接液晶控制器的18腳 21腳、11腳 17腳；本發(fā)明串口電路與紅外接口電路如圖9和圖10所示。本發(fā)明基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償控制方法流程如圖11 13所示，包括以下步 驟步驟1 實(shí)時(shí)采集三相電壓值、三相線電流值；步驟2 利用能量函數(shù)法確定故障點(diǎn)，并對(duì)故障點(diǎn)進(jìn)行分析；
步驟2-1 確定穩(wěn)態(tài)導(dǎo)納矩陣本實(shí)施例中，三相不平衡負(fù)荷等效阻抗值為Za = 4. l+j5. 5 Ω，Zb = 5+j5. 7 Ω，Zc = 3+j4. 5 Ω阻抗值取導(dǎo)數(shù)即可得到導(dǎo)納；步驟2-2 計(jì)算穩(wěn)態(tài)時(shí)的電力系統(tǒng)參數(shù)步驟2-3 通過計(jì)算能量函數(shù)
⑷的值，體現(xiàn)有功分量的大小和方向，
從而確定無功功率；從實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)圖可以看出(如圖14所示)，母線中含有諧波成分時(shí)電壓、電流的波形 發(fā)生明顯畸變，累加之后的波形會(huì)有高尖次的波形，含有頻率為150Hz的成分；步驟2-4 利用步驟2-3計(jì)算結(jié)果判斷t時(shí)刻是否有故障或者進(jìn)行過操作，如果有 功功率、無功功率、電壓總諧波失真度、三相電壓不平衡度的計(jì)算值超過其額定值，則存在 故障執(zhí)行步驟2-5，否則，跳到步驟2-8繼續(xù)執(zhí)行；由于該鋼廠母線電壓為15kV，考慮到該鋼廠實(shí)際變壓器情況，諧波電流允許值是 按IOkV系統(tǒng)選型，已知系統(tǒng)最小短路容量為220MVar，按實(shí)際工況下標(biāo)準(zhǔn)的最小短路容量 允許諧波電流值計(jì)算為 式中，Snl為公共接點(diǎn)的最小短路容量Sn2為基準(zhǔn)短路容量Inp為諧波電流允許值經(jīng)計(jì)算實(shí)際各濾波支路總的諧波電流分別為二次諧波電流I2 = 10. 58(A)，三次 諧波電流I3 = 20. 2 (A)，四次諧波電流I4 = 21. 5 (A)，五次諧波電流I5 = 37. 5 (A)各濾波支路總的濾波器基波容量分別為二次諧波支路濾波器的基波容量為Q2 = 5. 04MVar，三次諧波支路濾波器的基波容量為Q3 = 6. 35MVar,四次諧波支路濾波器的基波 容量為Q4 = 4. 95MVar，五次諧波支路濾波器的基波容量為Q5 = 7. 15MVar在采用了二級(jí)濾波與三級(jí)濾波相結(jié)合的多級(jí)濾波方式，經(jīng)濾波器輸出的波形變?yōu)?50Hz正弦基波，有效濾掉了影響系統(tǒng)運(yùn)行的諧波成分(如圖15所示)；步驟2-5 進(jìn)一步判斷是否為最終操作，如果是，轉(zhuǎn)步驟2-6，如果否，執(zhí)行步驟 2-7 ；步驟2-6 確定故障值并執(zhí)行步驟2-9 ；步驟2-7 調(diào)用IPSO算法子程序，計(jì)算無功功率的最優(yōu)結(jié)果；通過計(jì)算能量函數(shù)
快速定位電網(wǎng)中的異常，從體現(xiàn)有功分量的
大小和方向，從而來確定需要補(bǔ)償?shù)臒o功功率，通過能量函數(shù)法監(jiān)測(cè)到補(bǔ)償前系統(tǒng)三相電 流波形(如圖16所示)，檢測(cè)到故障后，就可以根據(jù)保留在內(nèi)存中的這些數(shù)據(jù)進(jìn)行故障分 析判斷，基于模糊自適應(yīng)理論的改進(jìn)粒子智能群算法，確定決策條件空間C = {Cl，C2,..., Cj, cj ,決策結(jié)果空間D = W1, d2，...，屯，...，dn}，當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)屬于每一個(gè)模糊子 集的隸屬度為E = {e0, ei,...,ek, ev_J，及每一類決策結(jié)果屬于其對(duì)應(yīng)的每一個(gè)模糊 子集的隸屬度為F = {f0, f1;. . .，fk，. . .，fu_J。采用上述的模糊自適應(yīng)推理定位方法能夠 適應(yīng)各種工況變化，可以準(zhǔn)確判斷出三個(gè)重要性能指標(biāo)慣性權(quán)重ω，及加速系數(shù)Cl和C2的最優(yōu)值，完全滿足現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際需要。模糊決策實(shí)際上就是一個(gè)綜合決策過程，從補(bǔ)償后系統(tǒng) 三相電流波形(如圖17所示)，可以驗(yàn)證本設(shè)計(jì)完全達(dá)到預(yù)期的補(bǔ)償效果；步驟2-8 將通過IPSO優(yōu)化為最終操作的導(dǎo)納矩陣進(jìn)行相應(yīng)修改；步驟2-9 輸出中間結(jié)果并存儲(chǔ)；步驟2-10:結(jié)束。步驟3 進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、顯示與通信，及以往各時(shí)段各相電壓、電流瞬時(shí)值，用以形 成數(shù)據(jù)窗；步驟4 判斷與上位機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信，如果通，執(zhí)行步驟5，如果不通，執(zhí)行步驟6 ；步驟5 數(shù)據(jù)傳送至上位機(jī)顯示，執(zhí)行步驟6，顯示參數(shù)包括，三相電壓有效值，各 相有功功率，無功功率，視在功率，功率因數(shù)，總有功功率，總無功功率，總視在功率，總功率 因數(shù)，三相電壓不平衡度；步驟6 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地硬盤；步驟7:結(jié)束；表IPSO算法與IPSO算法比較 由表1可以看出，IPSO算法優(yōu)化后，電壓偏差、電壓穩(wěn)定指標(biāo)、電流偏差和電流穩(wěn) 定指標(biāo)均明顯減小，與PSO算法相比，取得了更好的優(yōu)化效果。無功優(yōu)化結(jié)果更加理想，這 就更進(jìn)一步說明在求解高維優(yōu)化問題時(shí)，IPSO算法顯示出對(duì)維數(shù)不敏感的特性，其更適用 于大規(guī)模復(fù)雜電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。
權(quán)利要求
一種基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置，其特征在于該裝置包括互感器組、濾波與信號(hào)調(diào)理模塊、A/D轉(zhuǎn)換模塊、計(jì)算模塊、存儲(chǔ)模塊、鎖相環(huán)電路模塊、通信模塊、顯示與鍵盤操作模塊，互感器組的第一輸出端連接濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第一輸入端、互感器組的第二輸出端連接濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第二輸入端，互感器組的第三輸出端連接鎖相環(huán)電路模塊的輸入端，鎖相環(huán)電路模塊的輸出端連接計(jì)算模塊的捕獲端，濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第一輸出端連接互感器組的第一輸入端，濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第二輸出端連接互感器組的第二輸入端，濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第三輸出端連接A/D轉(zhuǎn)換模塊的第一輸入端，濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第三輸入端連接A/D轉(zhuǎn)換模塊的第一輸出端，A/D轉(zhuǎn)換模塊的第二輸出端連接計(jì)算模塊的第一輸入端，計(jì)算模塊的第一輸出端連接A/D轉(zhuǎn)換模塊的第二輸入端，計(jì)算模塊的第二輸出端連接高電位板的輸入端，計(jì)算模塊的第二輸入端連接高電位板的第一輸出端，高電位板的第二輸出端連接TCR閥組，計(jì)算模塊的第三輸出端連接存儲(chǔ)模塊的第一輸入端，計(jì)算模塊的第三輸入端連接存儲(chǔ)模塊的第一輸出端，計(jì)算模塊的第一輸入輸出端連接通訊模塊的第一輸入輸出端，計(jì)算模塊的第二輸入輸出端連接通訊模塊的第二輸入輸出端，存儲(chǔ)模塊的第二輸入端連接顯示與鍵盤操作模塊的輸出端，存儲(chǔ)模塊的第二輸出端連接顯示與鍵盤操作模塊的輸入端，通訊模塊的第二輸入輸出端連接顯示與鍵盤操作模塊的第一輸入輸出端，顯示與鍵盤操作模塊的第二輸入輸出端連接上位機(jī)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置，其特征在于所述的 互感器組由電流互感器和電壓互感器組成，電流互感器的輸出端連接濾波與信號(hào)調(diào)理模塊 的第一輸入端，電壓互感器的輸出端連接濾波與信號(hào)調(diào)理模塊的第二輸入端，濾波與信號(hào) 調(diào)理模塊的第一輸出端連接電流互感器的輸入端，濾波與信號(hào)調(diào)理電路的第二輸出端連接 電壓互感器的輸入端。
3.采用權(quán)利要求1所述的基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置的控制方法，其特征在于 包括以下步驟步驟1 實(shí)時(shí)采集三相電壓值、三相線電流值；步驟2 利用能量函數(shù)法確定故障點(diǎn)，并對(duì)故障點(diǎn)進(jìn)行分析；步驟3 進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、顯示與通信，及以往各時(shí)段各相電壓、電流瞬時(shí)值，用以形成數(shù) 據(jù)窗；步驟4 判斷與上位機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信，如果通，執(zhí)行步驟5，如果不通，執(zhí)行步驟6 ；步驟5 數(shù)據(jù)傳送至上位機(jī)顯示，執(zhí)行步驟6，顯示參數(shù)包括，三相電壓有效值，各相有 功功率，無功功率，視在功率，功率因數(shù)，總有功功率，總無功功率，總視在功率，總功率因 數(shù)，三相電壓不平衡度；步驟6 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地硬盤；步驟7:結(jié)束。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置的控制方法，其特征在于 步驟2所述的利用能量函數(shù)法確定故障點(diǎn)，并對(duì)故障點(diǎn)進(jìn)行分析，包括以下步驟步驟2-1 讀入步驟1采集到的三相電壓值ua、ub, uc和三相線電流值ia、ib、ic ；步驟2-2 形成初始穩(wěn)態(tài)導(dǎo)納矩陣，并計(jì)算穩(wěn)態(tài)時(shí)的系統(tǒng)參數(shù)；(1)確定穩(wěn)態(tài)導(dǎo)納矩陣導(dǎo)納公式為 式中，If為a、b相間負(fù)荷導(dǎo)納，G廣為a、b相間負(fù)荷純電導(dǎo)，y<為a、b相間負(fù)荷電納；急態(tài)時(shí)處于三相平衡狀態(tài)，其導(dǎo)納矩陣公式為 式中，&為a、b相間總導(dǎo)納，Gab為a、b相間總純電導(dǎo)，Bab為a、b相間總電納-J::為b、 c相間總導(dǎo)納，Gbc為b、c相間總純電導(dǎo)，Bbc為b、c相間總電納；廣為c、a相間總導(dǎo)納，Gca 為c、a相間總純電導(dǎo)，Bm為c、a相間總電納；通過導(dǎo)納矩陣和采集到的電壓值可以計(jì)算電 流的期望值；(2)計(jì)算穩(wěn)態(tài)時(shí)的電力系統(tǒng)參數(shù)，所述的參數(shù)包括三相相電壓和三相線電流瞬時(shí)值，三 相相電壓有效值、電流有效值，各相有功功率，無功功率，視在功率，功率因數(shù)，總有功功率， 總無功功率，總視在功率，總功率因數(shù)，三相電壓不平衡度，諧波失真度；采用三相瞬時(shí)功率理論計(jì)算無功功率，以達(dá)到快速補(bǔ)償?shù)哪康脑谌嗳€制中，將 a、b、c三相變換為α、β兩相得到ua、U0和ia、ie 式中，Ua為采用三相瞬時(shí)功率表示時(shí)α相電壓，ue為β相電壓，ia為α相電流， 為β相電流；其中，瞬時(shí)有功功率P和瞬時(shí)無功功率q，具體公式為 電壓總諧波失真度 式中，Um為第m次諧波時(shí)電壓，U1為基波電壓 第m次諧波電壓含有量三相電壓的不平衡度用符號(hào)ε表示為 式中，UA、UB分別為不平衡三相系統(tǒng)用電壓對(duì)稱分量法分解的正序分量和負(fù)序分量； 本發(fā)明中，三相基波電壓的不平衡度 式中，Uai、Uci分別為A、C相的基波電壓幅值，識(shí)⑷、分別為A、C相的基波相角，均可 以由諧波分析的過程中得到；步驟2-3 通過計(jì)算能量函數(shù) 的值，體現(xiàn)有功分量的大小和方向，從而 確定無功功率；將A、B、C每相電壓ua、ub、u。，電流ia、ib、i。分別代入公式 即可快速獲 得能量值E ；步驟2-4 利用步驟2-3計(jì)算結(jié)果判斷t時(shí)刻是否有故障或者進(jìn)行過操作，如果有功功 率、無功功率、電壓總諧波失真度、三相電壓不平衡度的計(jì)算值超過其額定值，則存在故障 執(zhí)行步驟2-5，否則，跳到步驟2-8繼續(xù)執(zhí)行；步驟2-5 進(jìn)一步判斷是否為最終操作，如果是，轉(zhuǎn)步驟2-6，如果否，執(zhí)行步驟2-7 ； 最終操作是指電網(wǎng)中導(dǎo)納不再由于故障或人為投切電容器、發(fā)電機(jī)負(fù)荷調(diào)整、有載高 壓變壓器支路數(shù)目更改導(dǎo)致電網(wǎng)中導(dǎo)納改變，電網(wǎng)中導(dǎo)納為固定值； 步驟2-6 確定故障值并執(zhí)行步驟2-9 ；在確定故障值時(shí)，將A、B、C每相電壓ua、ub、uc,電流ia、ib、i。，有功功率pa、pb、pc,無功 功率qa、qb、q。計(jì)算并輸出；步驟2-7 調(diào)用IPSO算法子程序，計(jì)算無功功率的最優(yōu)結(jié)果； 步驟2-8 將通過IPSO優(yōu)化為最終操作的導(dǎo)納矩陣進(jìn)行相應(yīng)修改； 通過監(jiān)測(cè)故障，補(bǔ)償后負(fù)荷及并聯(lián)無功功率補(bǔ)償總的等效導(dǎo)納為 式中，為a、b相間總導(dǎo)納，Gab為a、b相間總純電導(dǎo)，Bab為a、b相間總電納，為a、 b相間補(bǔ)償?shù)目傠娂{；if為b、c相間總導(dǎo)納，Gbc為b、c相間總純電導(dǎo)，Bbc為b、c相間總電 納，為b、c相間補(bǔ)償?shù)目傠娂{；7為c、a相間總導(dǎo)納，『為c、a相間總純電導(dǎo)，Bm為C、 a相間總電納，足““為c、a相間補(bǔ)償?shù)目傠娂{； 步驟2-9:輸出中間結(jié)果并存儲(chǔ)；指將A、B、C每相電壓ua、ub、uc,電流ia、ib、i。，有功功率pa、pb、pc,無功功率qa、qb、qc 輸出；步驟2-10 結(jié)束。
全文摘要
一種基于能量法的靜態(tài)無功補(bǔ)償裝置及控制方法，屬于輸配電技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明裝置包括互感器組、濾波與信號(hào)調(diào)理模塊、A/D轉(zhuǎn)換模塊、計(jì)算模塊、存儲(chǔ)模塊、鎖相環(huán)電路模塊、通信模塊、顯示與鍵盤操作模塊，本發(fā)明采用能量函數(shù)法評(píng)估和分析電網(wǎng)可能存在的潛在危險(xiǎn)，通過建立預(yù)想事故集預(yù)測(cè)故障有可能對(duì)電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行的影響，對(duì)電網(wǎng)狀態(tài)進(jìn)行科學(xué)、有效的實(shí)時(shí)的分析和評(píng)價(jià)，對(duì)電網(wǎng)的性能有盡可能全面的整體認(rèn)識(shí)，從而定量的評(píng)估電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)水平；本發(fā)明采用基于模糊控制理論的改進(jìn)粒子智能群算法從而有效地避免了算法陷入局部最優(yōu)。
文檔編號(hào)G05B13/04GK101888090SQ20101022841
公開日2010年11月17日 申請(qǐng)日期2010年7月16日 優(yōu)先權(quán)日2010年7月16日
發(fā)明者佟忠正, 劉兆冰, 劉振偉, 孫旸子, 孫秋野, 張化光, 楊東升, 楊珺, 董艷博 申請(qǐng)人:東北大學(xué)