本文關(guān)鍵詞：基于云理論的居民負(fù)荷集體諧波概率分布　出處：《電力系統(tǒng)自動(dòng)化》2016年03期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 云模型 云變換 集體諧波評(píng)估 居民負(fù)荷諧波 概率分布

【摘要】：電力電子型居民負(fù)荷和新能源裝置在配電網(wǎng)中應(yīng)用越來(lái)越廣泛,其產(chǎn)生的集體諧波非�？捎^,對(duì)電力系統(tǒng)的影響與危害已不可忽視。文中提出一種基于云理論的居民負(fù)荷集體諧波評(píng)估方法,介紹了云模型和云變換的基本理論,闡述了基于云理論的居民負(fù)荷集體諧波評(píng)估流程。通過(guò)實(shí)際案例證明,采用云變換方法可精確擬合諧波電流概率分布曲線,能較好地呈現(xiàn)居民負(fù)荷諧波電流幅值分布曲線的多峰性,其95%概率最大值估計(jì)精度顯著優(yōu)于正態(tài)分布法。研究結(jié)果對(duì)分析居民諧波來(lái)源、確定諧波治理措施和監(jiān)管政策具有重要意義。
[Abstract]:Power electronic residential load and new energy devices are more and more widely used in distribution network, and the collective harmonics generated by them are very considerable. The influence and harm of power system can not be ignored. This paper presents a method for evaluating the collective harmonic of resident load based on cloud theory, and introduces the cloud model and the basic theory of cloud transformation. The flow of collective harmonic assessment of resident load based on cloud theory is described. It is proved by practical cases that the probability distribution curve of harmonic current can be fitted accurately by cloud transformation method. It can show the multi-peak characteristic of the harmonic current amplitude distribution curve of resident load, and the estimation accuracy of the maximum probability of 95% is significantly better than that of the normal distribution method. The results of the study are better than that of the normal distribution method. It is of great significance to determine harmonic control measures and regulatory policies.
【作者單位】： 上海大學(xué)機(jī)電工程與自動(dòng)化學(xué)院;上海電力學(xué)院電氣工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51207088) 上海綠色能源并網(wǎng)工程技術(shù)研究中心資助項(xiàng)目(13DZ2251900) 上海市科委項(xiàng)目(14DZ1201602) 國(guó)家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(SGRI-DL-71-14-004)~~
【分類號(hào)】：TM714
【正文快照】： 0引言隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民生活水平提高,基于電力電子技術(shù)的非線性居民電器日益廣泛使用,且插入式電動(dòng)汽車和民用新能源獲得快速發(fā)展。這些分布式諧波源具有類似的大小并遍布在整個(gè)電力網(wǎng)絡(luò)中。由于它們獨(dú)自產(chǎn)生的諧波并不顯著,過(guò)去一般忽略由家用負(fù)荷注入的諧波,但大量的

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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