负荷凹陷敏感度最佳平方逼近估计法

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1、第33卷第1期四川电力技术Vo1.33.No.12010年2月SichuanElectricPowerTechnologyFeb.。2010负荷凹陷敏感度最佳平方逼近估计法涂建,陈卫东。。肖先勇。(1.成都电业局,四川成都610021;2.四川大学电气信息学院,四川成都610065)摘要:提出了基于最佳平方逼近法来评估敏感负荷电压凹陷敏感度的新方法。该方法利用勒让德多项式来拟合敏感度参数的概率密度函数,并采用累积求和的方式评估敏感负荷凹陷敏感度。与传统的概率评估法相比,最佳平方逼近法直接根据样本信息来推断概率分布模型,避免了主观假设方法的不足,使得

2、评估结果更加合理、客观。通过对4种典型概率分布与相应的最佳平方逼近概率模型的逼近检验,结果表明所得到的逼近多项式有很好的拟合性能。利用该方法对PC机进行凹陷敏感度评估,结果证明了其正确性和有效性。关键词:电压凹陷;敏感度;概率模型;最佳平方逼近;评估方法Abstract:Anewmethodtoassessthevoltagesagsensitivityofsensitiveequipmentisproposedbasedonbestsquareapproxi—marion.TheLegendrepolynomialsareusedtofitthe

3、probabilitydensityfunctionofvoltagesagsensitivity,andcumulativesummationisadoptedtoassessthevoltagesagsensitivityofsensitiveequipment.Comparedwiththetraditionalprobabilisticassessmentmethods,theprobabilitydistributionmodelisinferreddirectlybythesampleinformation,avoidingtheina

4、dequacyofsubjectivehypothesisandmakingtheassessmentresultsmorereasonableandobjective.Accordingtotheapproximationtestf0r4typicalprobabilitydistributions.theresultsshowthattheapproximationpolynomialhasagoodfittingperformance.Thecorrectnessandeffectivenessoftheproposedmethodisval

5、idatedwiththeassessmenttothevoltagesagsensitivityofPC.Keywords:voltagesag;sensitivity;probabilisticmodel;bestsquareapproximation;assessmentmethod中图分类号:TM714文献标志码:A文章编号:1003—6954f2010)01—0066—04量确定负荷敏感度的方法,但对所有设备都进行测试0引言是不现实的。概率评估法是通过确定敏感度参数各随机变量的概率特性,并用一定的概率分布模型进行近2O年来,随着计算机应用

6、技术、电力电子技术描述。算法考虑了负荷敏感等级不同与敏感度醢线等高新技术的迅速发展,各种敏感负荷在电力系统中的不确定性,但其概率密度函数的确定主要是基于主大量投入使用,导致电网电能质量严重下降J。在观假设,并通过参数估计来确定概率密度函数的分布电能质量的各种现象中,电压凹陷(voltagesag)是造参数。但在许多实际问题中,人们往往对总体分布形成电压敏感设备不能正常工作的主要原因。例如计式知之甚少,有时数据并不是来自所假定分布的总算机(Pc)、可调速电机(ASD)、交流接触器(ACC)、体,此时就很难对总体分布形式做出正确的假定。采可编程逻辑控制

7、器(PLC)H-61,它们对电压凹陷非常用经典微分方法求解的最大熵原理可以客观根据样敏感,在生产中容易受到凹陷的影响,造成巨大的经本信息确定概率密度函数,但计算过程复杂而且不易济损失。因此,准确评估电压凹陷对敏感设备的影收敛。响,对经济风险评估具有很好的指导意义。所以,提出了基于最佳平方逼近的评估方法,运敏感负荷由于生产厂家、使用环境、剩余寿命、运用了勒让德多项式基函数,根据各阶样本矩来拟合敏行状态等因素的不同,各元件对电压凹陷的敏感度存感度参数各随机变量的概率密度函数,并用概率累积在明显的差异。根据IEEE1346标准,敏感设备对求和的方式评估敏

8、感负荷凹陷敏感度。研究结果表电压凹陷的敏感度存在一定的不确定区域(见图1)。明,该方法克服了主观假设上的不足,更注重充分利

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