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穆斯塔法·m·艾尔Khabbaz Mohamed Abido, ”配电线路参数的在线识别pmu精度下,正序和噪音方面的考虑”,电气和计算机工程杂志》上, 卷。2018年, 文章的ID8719670, 12 页面, 2018年。 https://doi.org/10.1155/2018/8719670
配电线路参数的在线识别pmu精度下,正序和噪音方面的考虑
穆斯塔法·m·艾尔Khabbaz
1和
默罕默德·a . Abido2
1设施规划部门,沙特阿拉伯石油公司(沙特阿拉伯国家石油公司),达兰31311年,沙特阿拉伯
2大学电子工程系,法赫德国王石油和矿产,达兰31261年,沙特阿拉伯
文摘
本文提出了一种准确缓解措施减少配电线路参数识别相关的错误。此外,它引入了正序的概念数量确定线路电阻、电抗电感和并联导纳。需要积极的序列分析不对称等相关研究不平衡故障分析。摘要,包括考虑嘈杂的分销网络。比较三线的性能参数识别技术通过使用不同的统计方法。共有12960个不同的案例研究模拟和分析六大载荷作用下的场景和四类行参数的变化。行参数计算的在线使用电压和电流信号从相量测量单元(pmu)放置在两个终端。最后,总结了研究成果和相关建议为未来考虑工作。
1。介绍
配电线路(DL)参数识别电力系统形成了分布的基础研究,包括动态和暂态稳定性,状态估计,保护设置,等行业的惯例,直到今天,是确定使用的参数值从设计数据表,制作说明书,和工程师评估。后者可以计算基于导体尺寸、凹陷、温度、塔的几何图形,和其他元素。这些元素被用来识别DL数据通过不同的机制如计算几何平均半径和几何平均距离,分别用GMR和GMD。此外,官方的电快速瞬变分析程序(称为发育阶段)模型可以用来寻找DL数据,这是一个离线工具。假设和近似计算流程步骤中包括减少结果的准确性。DL参数估计基于离线技术或preidentified信息精度产生严重影响电力系统的研究依赖于这些值如下:(1)导体电阻和电抗随环境条件下,指挥的情况下,和功率流。(2)许多安装电路是拼接与其他不同类型和规格的导体。这代表了一个非均匀性的部分。(3)架空导线排列的变化由于使用不同的塔配置和应用换位的概念。(4)电缆安装条件,如分组、地下,开销,电缆槽,管道,和潜艇,等等,发挥重要作用参数估计。(5)电缆老化会影响行参数由于退化等几个因素,紧张,和生命周期。
以上五个因素是导体阻抗和导纳识别错误的来源。PMU技术的出现,可以获得更精确的数据对系统状况与高频样本和对应的时间戳。因此,它有可能开发出更准确的DL阻抗参数估计使用同步pmu在线测量技术。这个在线分析可以用来改善电力系统操作可靠性如下细节:(一)电力系统恢复和重合闸:相量数据是用来把设备带回服务避免不稳定或重合闸试验失败的风险(b)电压和频率响应的自动化管理:用于更好的系统管理的数据频率和电压的变化(c)广域保护:实时相量数据允许改善电网事件识别和执行适当的系统保护措施(d)电力系统计划孤岛效应:这是提高电力系统在孤岛效应的不稳定情况(e)电厂监控和集成:实时数据用于更好地集成不同的发电厂,其中包括间歇性可再生能源和分布式电源
大部分的研究工作估计电力系统行参数都专注于传动系统。众多技术介绍了计算传输参数使用同步测量设备。介绍了基于一个两口ABCD参数识别技术(1]。该方法利用两组三个样品发送和接收终端的电压和电流信号。这是找到三个ABCD参数的估计。ABCD方法本研究工作为“二端口电路测试技术”。在文献[2),讨论了四种方法来识别短输电线路参数的同步测量。文献[3)提出了一个新颖的方法来识别输电线路参数不同的情况下,包括短期和长期、转置和untransposed线平衡和不平衡负荷条件。正序行参数考虑线并联电容的影响估计(4),使用双端传输线模型。同样,文献[5)旨在实现相同的目标,提出了一种新的估计方法使用同步相量测量两行结束。该方法在6)提出了使用递归参数估计找到网络分支参数的在线和离线。的最小二乘技术杠杆7)获得行参数迭代的目标。
与大量的出版物对输电线路参数估计,分配的工作是有限的。概率论,线性等效模型,基于电压降是用于8]。方法的目标是估计DL阻抗,得到精确的参数。了众多作品讨论了网络参数的不确定性和测量误差。特别是,DL参数和测量的不确定性进行了分析(9]。中提出了一种新的电力系统不确定性分析技术(10),两步方法基于静态加权最小二乘分析使用。文献[11)提出了一种方法来估计配电线路参数只使用传统SCADA数据(电压大小和功率测量)。它导致模拟之间的偏差可以忽略不计,实验,实际的生产规范。DL参数估计研究的主要成果是行参数的准确性是至关重要的应用程序包括网格控制,稳定性分析和故障定位研究。
最好的作者的知识,不同的方法来识别序列的适用性DL参数尚未考虑。本文提出了利用PMU识别DL参数精度的考虑下,正序和噪音。对称的组件的概念是利用提取同步的正序电压和电流相量测量信号。从pmu获得在线同步信号将用于计算阶段和正序DL参数。节2三种技术已经开发出来,DL电阻测量,反应电感和并联导纳。部分3描述了使用精度统计措施评估和比较三种技术的性能。发达的案例研究以及提出了他们的研究结果和讨论部分4和5,分别。最后,规定的学习建议和结果部分6。主要数据用于支持本研究的结果都包含在本文中。如果需要额外的数据,它可以是请求从相应的作者通过适当的理由。
2。技术的配电线路参数估计
三种不同的技术在这一节中讨论的目标识别DL参数。利用PMU的技术获得的电压和电流信号在两个终端。为了执行DL参数估计,在一个表示π模型等效电路如图1(一)。
(一)
(b)
研究认为的正序电压和电流相量除了相位值。这旨在探索增强机遇和准确性比较结果。此外,开发任何所需的序列数量不对称分析。正序等效π模型图所示1 (b)。
2.1。欧姆的配方技术
拟议中的欧姆的公式技术(OFT)取决于欧姆定律(12]。在这种方法中,阶段和正序电压和电流相量。这种方法只需要一组电压和电流相量样本pmu所产生的电压和电流信号。
发达OFT方程计算DL参数如下所述:
2.2。单一的测量技术
拟议中的单一测量技术(SMT)旨在找到DL阻力,反应电感和并联导纳(12]。它使用的阶段和正序电压和电流信号获得pmu的稳定状态。SMT方程制定如下:
2.3。二端口电路测试技术
二端口电路测量技术(TPCMT)需要两套同步测量样品在不同加载条件下12]。样品取自DL终端计算二端口电路参数称为,B, C, d . DL阻抗和导纳是确定从ABCD矩阵。
TPCMT通常用来代表输电线路。此外,它提供了足够的准确性DLs在某些情况下。表示的正序TPCMT DL图所示2,在那里 , , ,和是发送和接收结束的正序电压和电流信号,分别。
下面的方程形式发送端和接收端之间的关系数量: 的参数和DL影响电阻、电感、电容和电导。的复数ABDC参数和单位少,以欧姆,有一个西门子的单位。
的ABCD参数DL等价的π模型如图1是通过以下方程:
通过应用基尔霍夫电流定律(称为氯化钾)在发送端,得到以下方程:
结合前两个方程收益率
比较上面的最后公式和ABCD方程收益率
从简单的DL系列(只有阻抗表示)分析和推导得到B
上面的和方程求解和将如下:
这种方法可以扩展来适应两套PMU测量。两套可以获得来自两个不同的冗余pmu或两个读数记录在不同时间或加载条件。两组的ABCD方程如下:
样品的接收和发送结束时的电压和电流是以下几点:(我) , , ,和第一集吗(2) , , ,和对于第二组吗
ABCD参数计算为两组帐户如下:
3所示。统计精度的措施
的准确性提出了使用不同的统计方法评估措施。这是为了确保这些措施将对所有案例研究分析了收敛。也就是说,如果一个统计测量不履行的情况下,评估将通过其他措施。
3.1。误差百分比
接受或拒绝该方法的第一步是评估其准确性使用百分比误差由以下方程:
3.2。确定系数
确定系数( ),用 ,是用来表示获得的值的差异提出的公式相比,实际的。措施的强度提出了公式和基准的理想情况将导致100%的确定系数。也,称为曲线之间的误差的平方误差提出了公式和实际获得的曲线。确定系数的范围在0和1之间变化。数越高意味着该公式是更具描述性的和反射的实际值。图3是一种解释性计算草图吗 。
确定方程的系数制定如下:
参数描述如下: ,确定系数; ,总平方计算点和实际值之间的误差; ,总计算点和实际值之间的差异; ,实际值的均值; ,计算值;和 ,实际值。
3.3。其他统计精度的措施
其他统计准确性措施必须与百分比误差和集成 。这是由于这样的事实,错误并不代表的关系和比例有一定的不足,尤其是对小科学数据。
以下额外的统计措施用来评估本文中给出的建议:(1)平均绝对偏差(疯狂)的总和实际计算值之间的绝对偏差超过记录的数量(或范围)的长度(2)均方误差(MSE),它被认为是最常见的误差度量。它主要的平方误差的总和超过记录的数量(3)均方根误差(RMSE)是通过应用均方误差的平方根(4)平均绝对百分比误差(日军)的平均绝对误差在实际的记录
4所示。案例研究
25-kV分布系统(见图4)是在MATLAB / Simulink仿真来验证建模的有效性三行参数识别技术。共有12960个不同的案例研究执行了6个主要加载场景(在桌子底下1)和四个类别(表2行参数的改变。行参数各有不同在60的步骤。加载场景和类别认为这项研究以下列表下面的表中。
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已经开发了大量的案例研究来测试本文的鲁棒性和准确性的建议。12960年模拟不同加载条件下,线的长度、噪音,准确移植。
选中的DL是建模为三相DLπ类型。模型由一组串联电阻和电感元素之间的连接发送和接收终端。两组并联的参数集总,也包括两端如图1。最初的DL参数表3。
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在哪里
,
,和是电阻、电感和电容单位长度,分别。 |
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总串联电阻、电抗电感和并联导纳是由下面的公式给出,分别为: 在哪里 , ,和总DL电阻、电感、电容、ℓ线的总长度。
在MATLAB中,两套模拟pmu被放置在两个终端所选的DL同时测量电压和电流波形。记录的波形形状的正弦信号,然后转换成矢量等价物。
5。结果和讨论
总结了12960例的仿真结果在这一节和组织成四个类别。在每个类别下,电阻、电抗电感和并联导纳计算使用三种方法对不同加载条件和参数值。计算是基于电压和电流信号获得pmu安装线的两端。图5显示了PMU的电压和电流信号获取装置考虑无噪声的系统。
(一)
(b)
5.1。阶段的数量
在这个类别,数量相的电压和电流是用来执行分析。这种类型的分析需要不对称等相关研究不平衡的故障分析。
电阻的值、反应电感和并联导纳在60步骤正在改变。参数识别错误的六个加载场景平均的三个方法。电压和电流波形是假定为无噪声的。电阻的平均错误的结果,反应电感和并联导纳图所示6。每个方法的最大错误是在桌子上4。研究结果表明,SMT更有效计算DL参数。
(一)
(b)
(c)
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TPCMT显示了疲软的并联导纳计算短线条。预计这种方法是专门为开发中输电线路。然而,它执行得很好当DL长度介于10到30公里,是一种常见的DLs。
5.2。正序数量
经常和SMT在识别性能优良DL使用数量正序参数。的平均和最大错误记录在图中给出的模拟研究7和表4,分别。是观察到的结果TPCMT未能计算行参数使用正序电压和电流。因此,结果被排除7。结果表明,SMT优于常使用正序量计算行参数。
(一)
(b)
(c)
5.3。阶段数量与噪声
实际的电压和电流信号的分配制度不纯正弦。噪音总是阻碍信号由于几个因素,例如,从基于电子设备产生的谐波。电子设备可以在居民区,如电视、电脑、笔记本电脑、电子游戏等。有很多产生谐波在工业部门的应用程序,例如电容器银行,基于变频驱动器和其他电子设备。
因此,所有输入信号pmu将与额外的谐波在基本频率(60 Hz)于的电力系统。尽管PMU测量显示一种改进的精度与其他设备相比,这种性能并不完全物化在实际领域由于错误从其他渠道如仪表、CT、电压互感器(PT)不久等。
图8显示了PMU的电压和电流信号获取装置考虑噪声系统。
(一)
(b)
公平贸易局和SMT有非凡的性能应用相位值时嘈杂的系统(图9)。TPCMT仍然显示了疲软的估计行参数,尤其是对短线路电容。随着线长度的增加作为识别TPCMT收敛 。
(一)
(b)
(c)
的最大错误记录在表中所示的模拟研究4。从计算的平均和最大错误6加载场景考虑相量量的三种方法,得出SMT优于噪声系统的其他技术。
5.4。阶段与不缓解噪声系统的数量
观察到的形式模拟案例研究,误差遵循特定的趋势在不同的行参数,无论加载条件。知道错误的趋势将会缓解预测误差大小,因此减轻它。这一类提出申请不缓解措施改善行参数计算错误。开发的措施是基于线特征和可能的载荷。提出准确缓解措施概念如图10由以下公式给出: 在哪里计算值和吗是增强的测量。符号来自predeveloped不缓解措施展示在图吗10。准确缓和曲线可以基于线加载不同的形状和特征。
提出的概念已经应用到3级,和仿真结果见图11。结果显示显著改善4级相比,3级图9。
(一)
(b)
(一)
(b)
(c)
不缓解措施将导致精度提高98%的最大误差为3级。的最大错误四类和六个加载场景考虑线路参数的变化列在下表中4。
疯狂、MSE、RMSE,日军已经应用于四类和六个加载场景。后者的结果平均为每个类别和参数到一个值。结果列在下表中5本文的鲁棒性评估建议。从表中注意到,通常根据该值不准确缓解措施类别(4级)是改善相比在3级。这表明提出的强度不缓解概念可以申请理想和嘈杂的系统。正序的使用数量会执行很好使用时经常和SMT。然而,阶段数量将导致更精确的参数估计。不像经常和SMT, TPCMT不函数在使用积极的序列值。因此,ABCD不应该用于任何DLs研究有关的不对称。
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日军发现唯一的方法适用于计算线并联导纳值以来各只很小的科学数据。
6。结论
进行任何不对称不对称故障等相关分析DLs研究中,对称的组件应杠杆确定积极的,消极的,和零序列。因此,健壮和准确行参数计算技术是必需的。基于此,三行参数识别技术已经应用到不同案例研究使用不同的统计和评估措施。这个分析的结果以及相关建议如下:(1)提出不缓解的概念将导致精度提高98%的最大误差。因此,建议使用这个概念对于任何在线使用pmu阻抗和导纳计算。(2)行参数估计误差遵循特定的趋势在不同的场景中。这将允许适当的准确预测,从而缓解。(3)拟议的准确预测和减轻了计算和实际DL参数之间的偏差可以忽略不计。这证明了本文的鲁棒性的建议。(4)经常和SMT都有非凡的性能计算DL使用数量正序参数。因此,建议使用等任何基于不对称分析不平衡故障的研究。(5)SMT优于常使用正序量计算行参数。(6)TPCMT不执行,当线路电阻很小(短线)数量和使用阶段。这是预期的方法中输电线路。随着线路阻抗或长度的增加,TPCMT将提高其计算精度。(7)预计TPCMT不会的表现非常好电容短DLs的识别。因此,它是短DLs无人推荐使用这种方法。(8)TPCMT未能产生结果利用正序电压和电流信号。因此,它不应该申请任何分布不对称的研究水平。(9)一些统计措施不起作用,在一定条件下,如小的科学数据。因此,需要一个广泛的统计措施,确保涵盖所有的研究情况。(10)SMT排名是最健壮的技术来识别所有DL参数在不同条件下,经常是第二。因此,建议使用SMT分布相关的案例研究。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
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版权
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