【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力系統，尤其涉及一種用于電能質量治理系統的穩定性控制方法和裝置。
技術介紹
1、隨著社會經濟及電力電子器件的不斷發展，配電網中出現了越來越多的非電阻性負載，對電力系統的安全可靠運行與電網提供的電能質量帶來了巨大挑戰，因此無功補償在電力系統中變得愈加重要。同時為了更好的解決電力系統供電功率因數低、諧波大、負序分量大等電能質量問題，必須采用電能質量補償系統以有效治理牽引供電網的電能質量問題。靜止無功發生器(static?var?generator,svg)的動態補償性能強的無功補償裝置，其交流側輸出的電流能夠快速跟蹤指令電流；固定電容器(fixed?capacitor,fc)屬于無源濾波器，可有效抑制系統中的整數次諧波，同時補償基波無功功率，利用fc與svg共同補償，可以減小svg容量，提高系統經濟性。然而兩者結合使用時，雙方的控制會產生沖突導致洗頭膏不穩定，需要對兩者的控制方式作出優化。
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種用于電能質量治理系統的穩定性控制方法和裝置，以解決靜止無功發生器和固定電容器共同補償導致系統不穩定的技術問題。
2、根據本專利技術的一方面，提供了一種用于電能質量治理系統的穩定性控制方法，包括：
3、采集電能質量補償系統的電網三相數據；根據所述電網三相數據進行特征參數提取，確定系統狀態特征數據；其中，所述電網三相數據包括瞬時三相電壓和瞬時三相電流，
4、根據所述系統狀態特征數據和所述電網三相數據對所述電能質量補
5、根據所述系統狀態特征數據和所述系統補償參數估計數據確定所述電能質量補償系統的最優控制參數；
6、根據所述系統補償參數估計數據對所述電能質量補償系統進行系統控制預測，確定所述電能質量補償系統的實時控制量；
7、根據所述實時控制量對所述電能質量補償系統進行控制操作，確定控制操作結果；
8、基于所述控制操作結果對所述最優控制參數進行優化，得到目標控制參數，根據所述目標控制參數確定目標補償電流指令。
9、本專利技術實施例中，所述基于所述控制操作結果對所述最優控制參數進行優化，得到目標控制參數，根據所述目標控制參數確定目標補償電流指令，包括：
10、根據所述系統狀態特征數據和所述控制操作結果對所述電能質量補償系統進行綜合性能指標計算，確定所述電能質量補償系統對應的系統性能評估數據；
11、根據所述系統性能評估數據構建性能預測模型，得到性能預測函數；
12、通過貝葉斯優化算法應用性能預測函數對所述最優控制參數進行優化，得到目標控制參數，根據所述目標控制參數確定目標補償電流指令。
13、本專利技術實施例中，所述通過貝葉斯優化算法應用性能預測函數對所述最優控制參數進行優化，得到目標控制參數，根據所述目標控制參數確定目標補償電流指令，包括：
14、定義控制參數搜索空間的上下界，設置所述控制參數搜索空間每個參數的合理變化范圍，并對每個參數進行歸一化處理，得到標準控制參數搜索空間；
15、根據所述標準控制參數搜索空間和所述性能預測函數構建性能數據集；
16、根據所述性能數據集對預先設置的第一代理模型進行初始化，得到第二代理模型；
17、通過預設的期望改進函數在所述標準控制參數搜索空間進行最大值尋找，確定目標參數點；
18、根據所述性能預測函數對所述目標參數點進行性能預測，確定目標性能數據，將所述目標性能數據更新至所述性能數據集，確定更新后的性能數據集；
19、根據所述更新后的性能數據集對所述第二代理模型進行優化更新，確定目標代理模型；
20、在所述目標代理模型滿足預設收斂條件的情況下，根據所述性能數據集得到所述目標控制參數，根據所述目標控制參數確定目標補償電流指令。
21、本專利技術實施例中，所述采集電能質量補償系統的電網三相數據；根據所述電網三相數據進行特征參數提取，確定系統狀態特征數據，包括：
22、對所述電能質量補償系統的電網三相數據進行采集，得到原始采用數據；
23、對所述原始采用數據進行小波閾值去噪處理，得到電網三相數據；
24、將所述電網三相數據轉換至兩相正交的坐標系，得到轉換三相數據；
25、對所述轉換三相數據進行參數估計，得到信號參數估計結果；
26、根據所述信號參數估計結果構建信號的解析表達式，得到信號解析表達式；
27、根據所述信號解析表達式進行計算，確定系統功率數據；
28、對所述系統功率數據進行時頻分析，得到功率波動特性數據，對所述功率波動特性數據提取關鍵特征參數，得到系統狀態特征數據。
29、本專利技術實施例中，所述根據所述系統狀態特征數據和所述電網三相數據對所述電能質量補償系統進行系統補償參數估計，確定系統補償參數估計數據，包括：
30、基于系統狀態特征數據構建所述電能質量補償系統的非線性狀態空間模型，得到系統動態方程；
31、通過所述無跡卡爾曼濾波算法根據系統動態方程和所述電能質量補償系統的實時測量數據進行狀態估計和參數辨識，得到無功發生器參數估計值；
32、通過自適應遺忘因子和所述最小二乘法根據所述轉換三相數據進行估計，確定固定電容器參數估計值；
33、根據所述無功發生器參數估計值和所述固定電容器參數估計值確定所述系統補償參數估計數據。
34、本專利技術實施例中，所述根據所述系統狀態特征數據和所述系統補償參數估計數據確定所述電能質量補償系統的最優控制參數，包括：
35、將系統狀態特征數據和系統參數估計數據構建多目標優化函數和第一約束條件；
36、通過多目標差分進化算法對所述多目標優化函數和所述約束條件進行求解，確定所述非支配解；
37、對所述非支配解集應用模糊決策方法選擇最佳補償策略，得到最優控制參數。
38、本專利技術實施例中，所述根據所述系統補償參數估計數據對所述電能質量補償系統進行系統控制預測，確定所述電能質量補償系統的實時控制量，包括：
39、根據所述系統參數估計數據構建離散時間預測模型，確定系統狀態預測方程；
40、根據所述系統狀態預測方程構建滾動時域優化問題，得到目標優化函數和第二約束條件；
41、通過序列二次規劃算法對所述目標優化函數和所述第二約束條件求解，確定最優控制序列；
42、對所述最優控制序列進行前饋控制和反饋校正，確定所述實時控制量。
43、根據本專利技術的另一方面，提供了一種用于電能質量治理系統的穩定性控制裝置，包括：
44、系統數據采集模塊用于，采集電能質量補償系統的電網三相數據；根據所述電網三相數據進行特征參數提取，確定系統狀態特征數據；其中，所述電網三相數據包括瞬時三相電壓和瞬時三相電流，
【技術保護點】
1.一種用于電能質量治理系統的穩定性控制方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述控制操作結果對所述最優控制參數進行優化，得到目標控制參數，根據所述目標控制參數確定目標補償電流指令，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述通過貝葉斯優化算法應用性能預測函數對所述最優控制參數進行優化，得到目標控制參數，根據所述目標控制參數確定目標補償電流指令，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集電能質量補償系統的電網三相數據；根據所述電網三相數據進行特征參數提取，確定系統狀態特征數據，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述系統狀態特征數據和所述電網三相數據對所述電能質量補償系統進行系統補償參數估計，確定系統補償參數估計數據，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據所述系統狀態特征數據和所述系統補償參數估計數據確定所述電能質量補償系統的最優控制參數，包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據所述系統
8.一種用于電能質量治理系統的穩定性控制裝置，其特征在于，包括：
9.根據權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述補償電流計算模塊包括：
10.根據權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述指令計算單元包括：
11.根據權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述系統數據采集模塊，包括：
12.根據權利要求11所述的裝置，其特征在于，所述系統參數估計模塊包括：
13.根據權利要求12所述的裝置，其特征在于，所述最優工作參數計算模塊包括：
14.根據權利要求13所述的裝置，其特征在于，所述系統控制模塊包括：
15.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：
16.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機指令，所述計算機指令用于使處理器執行時實現權利要求1-7中任一項所述的用于電能質量治理系統的穩定性控制方法。
...【技術特征摘要】
1.一種用于電能質量治理系統的穩定性控制方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述控制操作結果對所述最優控制參數進行優化，得到目標控制參數，根據所述目標控制參數確定目標補償電流指令，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述通過貝葉斯優化算法應用性能預測函數對所述最優控制參數進行優化，得到目標控制參數，根據所述目標控制參數確定目標補償電流指令，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集電能質量補償系統的電網三相數據；根據所述電網三相數據進行特征參數提取，確定系統狀態特征數據，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述系統狀態特征數據和所述電網三相數據對所述電能質量補償系統進行系統補償參數估計，確定系統補償參數估計數據，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據所述系統狀態特征數據和所述系統補償參數估計數據確定所述電能質量補償系統的最優控制參數，包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其特...
【專利技術屬性】
技術研發人員：徐勇，汪波，詹昕，崔惠，姚毅杰，包明杰，嚴凌宵，周維初，張馳，李子秀，
申請(專利權)人：國網江蘇省電力有限公司揚州供電分公司，
類型：發明
國別省市：
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