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赛义德·纳西尔、j . j . Jamian m·w·穆斯塔法gydF4y2Ba,gydF4y2Ba ”gydF4y2Ba减少谐波失真影响配电系统考虑大规模电动汽车负荷行为使用闪电搜索算法和Pareto-Fuzzy修改方法gydF4y2Ba”,gydF4y2Ba复杂性gydF4y2Ba,gydF4y2Ba 卷。gydF4y2Ba2018年gydF4y2Ba,gydF4y2Ba 文章的IDgydF4y2Ba6587493gydF4y2Ba,gydF4y2Ba 14gydF4y2Ba 页面gydF4y2Ba,gydF4y2Ba 2018年gydF4y2Ba。gydF4y2Ba https://doi.org/10.1155/2018/6587493gydF4y2Ba
减少谐波失真影响配电系统考虑大规模电动汽车负荷行为使用闪电搜索算法和Pareto-Fuzzy修改方法gydF4y2Ba
s . n·赛义德·纳西尔gydF4y2Ba
,gydF4y2Ba1gydF4y2Ba
j。j JamiangydF4y2Ba,gydF4y2Ba1gydF4y2Ba
和gydF4y2Ba
m·w·穆斯塔法gydF4y2Ba1gydF4y2Ba
1gydF4y2Ba电气工程学院、马来西亚各种大学(UTM), 81310新山市,柔佛、马来西亚gydF4y2Ba
文摘gydF4y2Ba
本研究关注多个变量的最优位置和大小无源滤波器(结合)来减轻由于充电站谐波失真(CS)在449公共汽车分销网络。有132个单位的CS计划基于用户行为在24小时内,用15分钟的时间间隔。通过考虑不同的CS模式和谐波的影响,修改闪电搜索算法(二)是用来发现22单位的结合协调,以便减少谐波将从415 V总线被注入到中压网络和功率损耗的时间也减少了。电力系统谐波流,结合CS,电池,和分析将在MATLAB / m文件模拟平台。高性能计算(HPC)是用于制造仿真速度。Pareto-Fuzzy技术是用于获得分级所有nondominated结合的解决方案。从结果,结合工程的最佳位置和大小能够减少对电压和电流的最大拉力也总表观损失高达39.14%,52.5%,和2.96%,分别。因此,可以得出结论,二是合适的方法来减少谐波,有利于减少激进的CS安装在配电网络的影响。gydF4y2Ba
1。介绍gydF4y2Ba
视觉上有更少的二氧化碳(CO2)排放,减少对自然资源的依赖鼓励电动汽车(EV)已成为一个重要的选择与普通汽车相比。根据报告,2015年全球原油56.4%左右用于交通行业(gydF4y2Ba1gydF4y2Ba]。此外,不稳定的原油价格也影响电动汽车成为合适的选择。对电动汽车的需求,间接增加了CS安装在分配系统的数量(gydF4y2Ba2gydF4y2Ba]。然而,功率损耗会增加大量的计划外CS时安装。此外,它还将介绍谐波失真由于电力电子设备,将交流电(AC)转换成直流电(DC)在CS (gydF4y2Ba3gydF4y2Ba,gydF4y2Ba4gydF4y2Ba]。这谐波失真会造成负面影响,如增加加热损失,缩短绝缘寿命,增加温度和绝缘压力、功率因数下降,和低效率gydF4y2Ba5gydF4y2Ba,gydF4y2Ba6gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba
目前,大多数研究人员专注于策略来减少损失的协调充电的电动汽车。阿隆索et al。gydF4y2Ba7gydF4y2Ba)已经开发出一种优化算法协调使用遗传算法(GA)充电的电动汽车。充电时间表是基于最优加载模式,电动汽车装工艺可靠性热行限制,考虑在内的负载变压器、电压限制,和停车可用性模式。该方法能够降低电力系统新投资的成本。此外,一代诗人和Paudyal [gydF4y2Ba8gydF4y2Ba]提出了框架协调EVs分布系统采用上下两层的分层vehicle-grid (VG)优化。这个框架需要EV聚合器之间的信息交换和网格控制器然后电动车充电可以安排基于最小损失的分销网络。接下来,Masoum和赫gydF4y2Ba9gydF4y2Ba)也提出online-overnight PEV协调使用metaheuristic粒子群优化技术。该方法引入了高优先级和低优先级客户表明客户的意愿。高优先级的客户将获得更快的充电服务与高关税和低优先级的客户只会收取他们的车辆在配电系统的功率损耗控制。尽管许多方法介绍了电动汽车的影响降到最低,重点是对减少功率损耗。然而,功率损耗旁边,配电系统的谐波注入许多CS连接也必须考虑在确保网络可以优化。gydF4y2Ba
一般来说,有两种类型的谐波在分销网络将会减轻,电压和电流谐波。在总线电压谐波测量,而当前的谐波测量的线路和电缆。无源滤波器是用来消除这些谐波的通用组件。被动的过滤器可以提供一个低阻抗的谐波电流路径,因此防止流入系统。有很多论文利用无源滤波器来降低谐波在电力系统使用过滤设备(gydF4y2Ba10gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba14gydF4y2Ba),最常见的是单调谐滤波器。单调谐滤波器是为了消除或减少单一频率从系统根据设计电阻,电容,电感值(gydF4y2Ba15gydF4y2Ba]。人形et al。gydF4y2Ba16gydF4y2Ba)提出了一个扭曲的分配系统承载能力的决心,因为光伏连接。在他们的研究中,无源滤波器是用来增加harmonic-constrained承载能力从而提高了电压、功率因数、谐波和过滤。作者在gydF4y2Ba17gydF4y2Ba)提出了一个非对称同步参考系控制方案和谐波电压补偿器静态无功补偿器连接到网格以减少谐波。作者使用谐波电压补偿器来降低电压近似。尽管许多研究人员利用无源滤波器减少谐波,很少有研究人员认为两个电压和电流谐波分析特别是CS。gydF4y2Ba
因此,本研究提出了一种协调22时结合132 CS单元采用449总线径向分布系统。部分gydF4y2Ba2gydF4y2Ba提出了负荷曲线的造型、CS、电池,无源滤波器,谐波,CS调度和径向负载流用于这项研究。二技术的引入也会覆盖在这一节中。提出的方法协调节将讨论清楚gydF4y2Ba3gydF4y2Ba。结果和讨论了22单位的过滤器在449年提出了总线部分的协调gydF4y2Ba4gydF4y2Ba。最后,本研究的结论部分gydF4y2Ba5gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
2。问题建模和配方gydF4y2Ba
一个典型的449总线径向分布系统用于这个研究来确定最优结合的位置和大小。此外,向前/向后扫描方法选择是由于这个负载流分析的准确性在解决分配负载流量(gydF4y2Ba18gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba21gydF4y2Ba]。谐波模式为个人电动汽车充电器模型是基于实际测量单相充电器影响(gydF4y2Ba22gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba
2.1。IEEE 31总线22低压415 V总线系统gydF4y2Ba
数据gydF4y2Ba1gydF4y2Ba和gydF4y2Ba2gydF4y2Ba显示一个单行的图23 kV IEEE 31公交车径向系统低电压415 V公交车住宅支线,由几个CS,分别。网络中的公共汽车的总数(中、低电压)是449公交车。有6单位的CS安装在一个居民区132单位整体CS在这个分配系统。低压415 V巴士线数据如表所示gydF4y2Ba1gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
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2.2。谐波负载流分析gydF4y2Ba
许多技术可以用来进行谐波分析,如在gydF4y2Ba23gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba25gydF4y2Ba)和最典型的,最简单的一个是通过使用电流注入分析方法(gydF4y2Ba26gydF4y2Ba]。的电气参数影响谐波存在线路阻抗、负载阻抗变化和滤波器阻抗值。方程(gydF4y2Ba1gydF4y2Ba)和(gydF4y2Ba2gydF4y2Ba)代表线路阻抗公式和单调谐滤波器在谐波阻抗gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba分别,这间接满足共振的影响。方程(gydF4y2Ba3gydF4y2Ba),(gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)和(gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)显示负载的阻抗公式用于设置谐波导纳矩阵。谐波流计算使用(gydF4y2Ba6gydF4y2Ba),包括谐波导纳矩阵和谐波电流注入/ (gydF4y2Ba7gydF4y2Ba)和(gydF4y2Ba8gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba
2.3。造型CS和电池gydF4y2Ba
CS通常分为三类1级,2级,3级。CS的水平是基于电力消耗的充电站。1级需要6 - 8小时,而三级需要30分钟完全充电电动汽车的电池。在这个研究中,选择一级CS因为这个研究侧重于居民区通常包括单相供应。这项工作的主要不同是CS模型及其行为。CS造型在本研究被认为是最严重的谐波值可以实现个人CS根据电池特性和电荷状态(SOC)的状态。最初和最终(插件并拔掉插头)电池SOC值取决于客户的要求,而当前产生的CS的电动汽车电池计算基于SOC状态。SOC状态将在每15分钟更新gydF4y2Ba并且可以计算使用(gydF4y2Ba9gydF4y2Ba),而产生的电流可以计算使用CS (gydF4y2Ba10gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba 在哪里gydF4y2Ba开路电压是th节点(V),gydF4y2Ba电池额定安培小时是吗gydF4y2Bath啊选后暴动都还没处理完),gydF4y2Ba是电池的等效内阻gydF4y2Bath节点(欧姆)gydF4y2Ba最大充电率吗gydF4y2Bath)选后暴动都还没处理完,gydF4y2Ba 的电荷状态吗gydF4y2Bath PEV在gydF4y2Bath时间段(%),gydF4y2Ba 的电荷状态吗gydF4y2Bath PEV在下个gydF4y2Bath时间段(%),gydF4y2Ba 是充电电流gydF4y2Bath PEV当前时间段(A),和gydF4y2Ba 消耗功率的gydF4y2Bath千瓦)选后暴动都还没处理完。gydF4y2Ba
图gydF4y2Ba3gydF4y2Ba显示了开路电压(缴纳)磷酸亚铁锂电池(锂)基于电池的SOC (gydF4y2Ba27gydF4y2Ba),也可以使用(gydF4y2Ba11gydF4y2Ba)。因此,SOC和之间的关系gydF4y2Ba将会影响整个充电过程中电流注入。gydF4y2Ba
由于转换从交流到直流充电过程中,谐波影响网络被认为是在这个研究。谐波注入基本上是基于SOC状态,这取决于电池SOC状态和被模仿基于实际数据(gydF4y2Ba18gydF4y2Ba]。因为有132 CS单元安装在22低压居民区(6单位为每个居民区)可能会产生重大的影响gydF4y2Ba和gydF4y2Ba当所有价值同时CS操作。所有CS和电池提出了居住区按表中的数据gydF4y2Ba2gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
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2.4。加载配置文件和充电站造型操作gydF4y2Ba
449总线系统的负荷曲线是在居住区设计基于典型负荷消费在正常的一天。系统中的用电高峰发生在下午由于几种用法的电器,而最低的需求是在晚上,当大多数人都睡着了。然而,新电力负荷CS通常是在晚上的时间被起诉。在这项研究中,假设在配电系统谐波产生来自CS。图gydF4y2Ba4gydF4y2Ba显示了加载产生的所有CS在分布系统基于CS操作在表的设计gydF4y2Ba3gydF4y2Ba。CS操作设计基于随机行为和将在夜间小时穿透。图gydF4y2Ba5gydF4y2Ba显示了原始的总和与CS负载加载配置文件。尽管大多数的CS操作在低负载条件分配系统,它将导致更高的影响总谐波失真和功率损耗。gydF4y2Ba
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2.5。假设和约束gydF4y2Ba
有一些假设和限制被认为是在这个研究如下所示:gydF4y2Ba(我)gydF4y2BaCS可以插入/插在任何时候根据客户的请求。客户输入自己请求的接入请求的时间和最终的soc的插件。一旦SOC达到要求SOC, CS将切换到待机模式。gydF4y2Ba(2)gydF4y2Ba时间是15分钟(gydF4y2Ba或等于96槽一天。gydF4y2Ba(3)gydF4y2Ba聚合器能够访问CS信息包括总线位置、谐波失真信息,充电器类型,电池大小,插件,并接入时间。gydF4y2Ba(iv)gydF4y2BaCS是可控变量充电功能。在充电过程中,假设每个CS有功负载作为一个变量。电源,用于充电电池是基于计算是通过聚合器。gydF4y2Ba(v)gydF4y2Ba每个CS请求的时间必须大于最低充电电池充电所需的时间。gydF4y2Ba
自22日变量过滤器将被放置在网络,总未知变量将成为44,22位置和最优规模。所有这些参数都有自己的需要考虑的约束条件。一般来说,参数可以分为2类,如下:gydF4y2Ba(我)gydF4y2Ba过滤器位置:过滤器将被放置在低电压总线,以避免任何谐波注入上支线。有22个地区449总线径向分布系统。此外,只有一个结合将被放置在每一个低压415公交车系统。约束如下:gydF4y2Ba (2)gydF4y2Ba滤波器无功值:每个变量筛选活性价值是有限的gydF4y2Ba
2.6。无源滤波器造型gydF4y2Ba
无源滤波器的主要功能是水槽谐波电流流入系统基于选定的频率。滤波器阻抗将会变得非常低,使谐波下沉。单调谐滤波器是最受欢迎的类型的滤波器广泛应用于处理谐波污染特别是工业区(gydF4y2Ba28gydF4y2Ba,gydF4y2Ba29日gydF4y2Ba]。在这个研究中,四个单元的单调谐滤波器视为一组滤波器可以消除四个频率如图gydF4y2Ba6gydF4y2Ba。方程(gydF4y2Ba26gydF4y2Ba是用来计算电容器、电感和电阻组件,分别按(gydF4y2Ba14gydF4y2Ba)。电容器基于注入无功功率的计算gydF4y2Ba和电压gydF4y2Ba在那辆公共汽车;与此同时,电感和电阻是基于所选的谐波gydF4y2Ba需要减少。四组滤波器用于消除3日,5日,7日,9日谐波网络秩序。gydF4y2Ba
2.7。与帕累托优化多目标二gydF4y2Ba
在这个研究,优化技术是用来确定优化的位置和尺寸为22集449总线过滤器的径向分布系统。闪电搜索算法(LSA)是一个metaheuristic优化方法启发从云对地闪电传播gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba]。LSA过程基本上开始健身前代随机人口计算。最糟糕的领袖将消除每十步迭代前领导人的方向一步是更新。下一步,领袖运动更新基于方向,形状参数和尺度参数。最后,分叉现象是按发生(gydF4y2Ba7gydF4y2Ba领袖)的1%更好的一步。以来面临的问题在这个研究是太复杂,有许多局部最小值,修改现有的LSA是必要的。在这个研究,二是提出了更好的融合对于这个应用程序相比,现有的文理学院。二主要是改善LSA方法被证明是有益的研究。gydF4y2Ba
的位置和大小可变滤波器将基于五个参数,最大gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba最大gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba 求和,平均gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba对整个系统和视在功率损失。涉及的三个参数gydF4y2Ba确保吗gydF4y2Ba公共汽车是在可接受的范围内。这些参数归一化得到最准确的解决方案所定义的(gydF4y2Ba15gydF4y2Ba)- (gydF4y2Ba19gydF4y2Ba)。规范化的重量总和适应度函数所示(gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba)经过几个手动试验是为了得到最好的优化结果。最后但并非最不重要,基本方程来计算gydF4y2Ba和gydF4y2Ba由(如图所示gydF4y2Ba21gydF4y2Ba)和(gydF4y2Ba22gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba
在这个研究中,为了减少计算时间从二总线位置聚集重量总和的方法;与此同时,帕累托优化用于确定结合的大小。通常情况下,帕累托技术将产生一个“nondominated”解决方案已超过一个单一的解决方案gydF4y2Ba31日gydF4y2Ba]。因此,模糊的令人满意的方法是采用本研究从“nondominated”得到最好的解决方案的解决方案。方程(gydF4y2Ba23gydF4y2Ba重量)是隶属函数模糊方法用于模糊集合中所有“nondominated”解决方案。gydF4y2Ba在公式代表现有的健身价值实现过滤器之前,gydF4y2Ba代表的数量“nondominated”列表中列出的解决方案。最高的gydF4y2Ba值表示这个研究的最佳解决方案。gydF4y2Ba
3所示。方法gydF4y2Ba
变量滤波器是用来减少谐波的影响由于大规模部署的CS大分销系统。的数字滤波器是基于谐波失真和功率损失的严重程度在现有的系统上。通过将132 CS单位(6单位每低压居民区)在特定地点,二将被用来确定最优位置和大小22套过滤器(1设置为每个低压居民区)。的gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba和gydF4y2Ba将基于指定CS和过滤位置记录。整个过程来评估系统的性能是如图gydF4y2Ba7gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
有四个修改,二是改善LSA方法。第一个修改是频道;原通道时间是不适合在处理有很多局部最小值的问题。第二个修改是更新方法;一个新的更新方法检查向前或向后的方向。第三个修改是在尺度参数;在文理学院,它是基于指数分布的,这将导致领导人步运动活跃的20%按(早期的迭代gydF4y2Ba24gydF4y2Ba)。因此,在二,拉普拉斯算子分布方程是用来提高一步的运动领袖在30%到70%的迭代。最后但并非最不重要,学习因素使的运动领袖更积极的实现在第四步修改按(gydF4y2Ba25gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba 在哪里gydF4y2Ba规模参数在哪里gydF4y2Bath迭代gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba 是学习的因素在本研究(2.0),gydF4y2Ba在铅弹新职位吗gydF4y2Ba迭代,gydF4y2Ba位置在铅弹吗gydF4y2Ba迭代,gydF4y2Ba是形状参数gydF4y2Ba迭代,gydF4y2Ba的位置gydF4y2Ba迭代,gydF4y2Ba是最好的个人在最低。gydF4y2Ba
图gydF4y2Ba8gydF4y2Ba显示了二优化过程的流程图使用weightage求和方法的研究。在这个过程中,模拟涉及人口500迭代和50。接下来,总线位置的结果将用于下一阶段的MLSA-Pareto-Fuzzy组合技术。图gydF4y2Ba9gydF4y2Ba显示了二优化过程的流程图Pareto-Fuzzy技术。在这个阶段,帕累托技术将在找到最好的解决方案,采用模糊方法将使用的过程中找到最佳的解决方案nondominated解决方案。gydF4y2Ba
4所示。结果和讨论gydF4y2Ba
在这项研究是基于仿真场景,132 CS单元安装在低压415 V巴士24小时(96个国家,1 = 15分钟)。时间表CS操作可以在表gydF4y2Ba3gydF4y2Ba。的gydF4y2Ba和gydF4y2Ba所有中压公交车和行数据所示gydF4y2Ba11gydF4y2Ba和gydF4y2Ba12gydF4y2Ba分别为采样时间30 - 63。选择采样时间63年最严重的谐波记录24小时,而选择采样时间30由于谐波注入最低。从结果,没有结合,最大值gydF4y2Ba采样时间30和最大记录在公共汽车15 0.8750%gydF4y2Ba记录在公交车26日和27日之间的界线(行号27)值0.6780%。采样时间63年,最大gydF4y2Ba在公共汽车15是0.9032%,而最大gydF4y2Ba记录在公交车12和13之间的界线(行号17)值1.4166%。明显的损失为采样时间90.3 kVA和40.4 kVA,分别。gydF4y2Ba
接下来,22套结合被放置在低电压415 V公交车使用二优化和多目标函数。所有过滤器的最佳位置和大小列在下表中gydF4y2Ba4gydF4y2Ba,而参数值显示在表中gydF4y2Ba5gydF4y2Ba。从结果表gydF4y2Ba5gydF4y2Ba,有一个最大的显著减少gydF4y2Ba从1.258004%到0.74478%,最大gydF4y2Ba从2.019816%到1.16256%后二获得结合的最优位置。然而,网络中总损失明显增加。因此,Pareto-Fuzzy方法是用来满足这个问题在下一步。gydF4y2Ba
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帕累托的结果由多个组解决方案的可能的解决方案是最好的解决方案,只要他们的目标函数之一是主导与其他解决方案相比。模糊方法将被用来找到最好的解决方案中帕累托集。在这项研究中,解决方案包括gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba (最低、平均、求和)和功率损耗。从总帕累托分析,结果在63年的二采样时间是137套。使用模糊方法为了得到最好的单一的解决方案。最高价值的重量在模糊隶属函数的方法将被选择作为本研究的最佳解决方案。表gydF4y2Ba6gydF4y2Ba和gydF4y2Ba7gydF4y2Ba显示最高的五个最佳解决方案gydF4y2Ba抽样乘以63和30。从结果,最好的大小对所有过滤器表所示gydF4y2Ba8gydF4y2Ba63年在采样时间。满足谐波滤波器是不同的大小乘以30和63这表明无源滤波器的大小在这项研究是十分重要的。的gydF4y2Ba和gydF4y2Ba过滤后的公共汽车和线路,实现按二Pareto-Fuzzy最佳解决方案,如图gydF4y2Ba10gydF4y2Ba和gydF4y2Ba11gydF4y2Ba。的结果,它显示了显著的减少gydF4y2Ba中压巴士,而多数gydF4y2Ba还显示减少。从最好的解决方案gydF4y2Ba和gydF4y2Ba449总线分配制度已经减少了有效过滤后安装。结果所有96位数据所示gydF4y2Ba12gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba16gydF4y2Ba。基于数据gydF4y2Ba12gydF4y2Ba和gydF4y2Ba13gydF4y2Ba、最大gydF4y2Ba和gydF4y2Ba显示所有国家减少,表明系统比以前的值,而图明显损失gydF4y2Ba16gydF4y2Ba显示该方法的能力也降低损失和谐波。接下来,数据gydF4y2Ba14gydF4y2Ba和gydF4y2Ba15gydF4y2Ba也显示减少帮助gydF4y2Ba间接改善整体系统。从结果,结合工程的实现变化每15分钟能够减少谐波24小时。除此之外,很明显,与Pareto-Fuzzy二是能够识别的实现最好的解决方案,为整个系统提供最大的改善。gydF4y2Ba
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基于集体结果来自96模拟代表24小时,最小值和最大值结合的专用汽车。表gydF4y2Ba9gydF4y2Ba显示了最小和最大结合电动汽车安装后需要解决谐波问题。gydF4y2Ba
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5。结论gydF4y2Ba
结合工程的最优位置和大小分布系统可以避免谐波注入到中压网络以及减少视在功率损失。这项研究表明,用多目标函数二和Pareto-Fuzzy能够确定合适的滤波器位置和大小明显减少谐波失真和损失在449年与132单位的CS公交系统。此外,22套的放置四个单元单调谐滤波器可以减少四个谐波订单。基于模拟运行每15分钟,该技术能够提高最大gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba最大gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba和gydF4y2Ba分别高达39.14%、52.5%和2.96%。未来网格分布的研究是非常重要的,可能有很多的CS网络。未来工作,这项研究可以扩展到其他类型的无源滤波器能够有更好的对系统的影响,如c型滤波器等。gydF4y2Ba
的利益冲突gydF4y2Ba
作者宣称没有利益冲突。gydF4y2Ba
确认gydF4y2Ba
研究人员表示他们的感谢马来西亚各种大学(UTM)支持这项工作通过GUP格兰特(15 h89)。gydF4y2Ba
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