CN112818523A - 基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法 - Google Patents

基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112818523A
CN112818523A CN202110073353.4A CN202110073353A CN112818523A CN 112818523 A CN112818523 A CN 112818523A CN 202110073353 A CN202110073353 A CN 202110073353A CN 112818523 A CN112818523 A CN 112818523A
Authority
CN
China
Prior art keywords
metering
metering point
low voltage
scheme
evaluation model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110073353.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112818523B (zh
Inventor
刘炜
陆春光
王朝亮
章江铭
李亦龙
蒋群
黄荣国
宋磊
孙钢
于淼
张哲玮
赵竞涵
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang University ZJU
Marketing Service Center of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Original Assignee
Zhejiang University ZJU
Marketing Service Center of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang University ZJU, Marketing Service Center of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd filed Critical Zhejiang University ZJU
Priority to CN202110073353.4A priority Critical patent/CN112818523B/zh
Publication of CN112818523A publication Critical patent/CN112818523A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112818523B publication Critical patent/CN112818523B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00—Details relating to the application field
    • G06F2113/04—Power grid distribution networks

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明公开了基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法，属于中低压直流计量技术领域。本发明的基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法，对备选的若干计量点中，通过模糊综合评价模型，进行评定，选出合适的计量点；其包括以下步骤：第一步，构建因素集U；第二步，构建评语集V；第三步，构建权重集A；第四步，对各个计量点给出评判决策矩阵。本发明经过不断探索以及试验，对备选的若干计量点中，利用模糊综合评价模型，构建因素集、评语集、权重集以及评判结果矩阵，比较各个方案最终的评语结果来选择最终的计量点配置方案，能够有效减少主观因素的影响，使得计量点的选择，更加科学、合理、准确，利于推广。

Description

基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法
技术领域
本发明涉及基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法，属于中低压直流计量技术领域。
背景技术
直流电网技术的发展，对直流计量提出了新的要求。目前，我国现行的国家标准和行业标准对电网计量点设置进行了整体上的规定。但由于在中低压直流配电网中，分布式电源、直流负载大量接入，造成计量点可选方案增多。此外，随着电改步伐逐步到来，电力公司在进行工程设计上，不仅仅要保证***可靠性、准确性，同时也要兼顾经济性，因此需要考虑诸多因素，但只是凭主观进行筛选，会存在诸多不确定因素，使得选择方案存在很大的不科学性和随意性，缺少一种科学、合理、准确的选择方案。
发明内容
针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法，通过构建因素集、评语集、权重集以及评判结果矩阵，比较各个方案最终的评语结果来选择最终的计量点配置方案，能够有效减少主观因素的影响，使得计量点的选择，更加科学、合理、准确，利于推广。
为实现上述目的，本发明的技术方案为：
基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法，
对备选的若干计量点中，通过模糊综合评价模型，进行评定，选出合适的计量点；
其包括以下步骤：
第一步，构建因素集U；所述因素集U包括“准确度u1”、“经济性u2”、和“可行性u3”，即U＝{u1，u2，u3}；
第二步，构建评语集V；
所述评语集V包括“好v1”、“较好v2”、“可接受v3”和“不可接受v4”，即V＝{v1，v2，v3，v4}；
第三步，构建权重集A；
权重集A＝{a1，a2，a3},分别表示各个因素在***设计决策中所占比重；
第四步，根据因素集对评语集的隶属度，对各个计量点给出评判决策矩阵
Figure BDA0002906707220000011
所述评判决策矩阵的行向量[ri1，ri2，ri3，ri4]代表该因素在评语集中的隶属度；
需要注意的是，评判矩阵行向量之和为1，即
Figure BDA0002906707220000012
第五步，构建评判结果矩阵B＝A×R,得到评判结果矩阵B＝[b1，b2，b3，b4]；
评判结果矩阵中的四个元素分别对应该方案在评语集中的隶属度，取最大值b＝max B作为该方案的最终评语结果；
第六步，通过比较各个方案最终的评语结果来选择最终的计量点配置方案；
当评语结果相同时，取隶属度最高者。
本发明经过不断探索以及试验，对备选的若干计量点中，利用模糊综合评价模型，构建因素集、评语集、权重集以及评判结果矩阵，比较各个方案最终的评语结果来选择最终的计量点配置方案，能够有效减少主观因素的影响，使得计量点的选择，更加科学、合理、准确，利于推广。
作为优选技术措施：
所述第一步，对备选的若干计量点选择，主要按照国家标准GB/T 33708-2017和行业标准DL/T 1484-2015、DL/T 448-2016对计量点进行选择，保证每个计量点符合基本要求；并生成若干个计量点配置组合方案，作为备选。
本发明基于直流配电网网络拓扑结构，考虑直流配电网的对称性，考虑分布式电源并网结构，从国家标准和行业标准出发，应用模糊综合评价模型。综合考虑计量点设置的精确性，经济性和可行性，可在符合国家标准和行业标准下的潜在计量点中筛选出最佳方案。
作为优选技术措施：
所述第三步，权重集数据根据实际需求进行调整；
当***整体设计更偏重经济性时，a2取值更大；
权重集各个元素之和为1，即
Figure BDA0002906707220000021
作为优选技术措施：
所述第四步中，隶属度评定方法包括统计法和隶属函数法。
本发明采用统计法，即靠仿真结果，操作者根据经验对现有方案进行打分；打分结果进行统计，得到隶属度。
作为优选技术措施：
对于带直流负载的双级式光伏并网***，根据国家标准和行业标准，选出3个潜在计量点选址，并给出三种计量点组合方案：
方案一，三个计量点全选；
方案二，选择两个计量点；
方案三，选择一个计量点：
根据经验法，配置评价决策矩阵和权重集；
三种方案评价决策矩阵和权重集如下所示：
方案1：
Figure BDA0002906707220000031
方案2：
Figure BDA0002906707220000032
方案3：
Figure BDA0002906707220000033
权重集A＝|0.3 0.4 0.3|
则最终评价结果为：
方案1：B1＝|0.35 0.19 0.39 0.07|
方案2：B2＝|0.16 0.47 0.30 0.07|
方案3：B3＝|0.22 0.42 0.33 0.06|。
方案1中，计量点设置完整，充分考虑到各个器件实际流入/流出的电能，线路损耗对计量的影响最小，因此准确度最高。但同时造成安装多块电表，造成***成本增高。安装可行性上，当涉及到用户侧时，往往涉及到居民是否同意停电安装设备或在家中施工等因素，安装难度较高。方案3中只考虑并网***和主网中的功率交换，未必能够充分反映居民负荷侧用电情况。因此方案2最为科学、合理。
作为优选技术措施：
还包括对中低压直流计量点的计量方法，包括以下步骤：
步骤一，采集***运行信息，并对电能进行计量；
步骤二，读取采集到的计量数据以及设备报警信息，并对数据进行存储；
步骤三，把采集得到的数据进行处理，分析***的运行状态以及计算电费；
数据处理包括但不限于：闪变分析，纹波分析，尖、峰、谷、平分析，***直流潮流分析；根据数据处理结果下达***运行指令，指令通过服务器传输给控制站，从而实现电能管理；
步骤四，对***运行状态进行仿真，给定关键计量点计量结果参考范围，作为计量结果校验标准；若仿真结果与参考范围相差较大，且此时无报警信息，则向所在计量点负责人员发送信息，通知其前往计量点所在位置排查故障。
本发明通过采集***实际运行信息，对电能进行计量；同时能够根据采集信息，对电能进行有效管理和计量结果校对，方案科学、合理、准确；能够满足电网公司以及用户对中低压直流输电***科学计量的要求。
进一步，所述步骤四中的仿真过程，具体包括以下步骤：
S1，终端管理人员登录***；
S2，登录后，终端管理人员向***内输入天气预报情况、负荷预测情况、直流换流站控制模式、***直流母线电压标准值、***直流母线功率标准值；
S3，数据录入后，运行仿真，得到仿真结果；
具体仿真过程，可利用matlab/simulink软件中的simscape power system工具箱，通过工具箱中已有的元件库根据配电网拓扑结构进行建模，然后输入S2中的数据，得到仿真结果；
S4，把仿真结果与给定关键计量点计量结果进行对比；
若仿真结果与给定关键计量点计量结果相差较大，且此时无报警信息，则电能管理层通过服务器向所在计量点负责人员发送信息，通知其前往计量点所在位置排查故障。
作为优选技术措施：
所述步骤一中，电能的计量包括对直流功率进行计算，其包括有效值法或平均值法或瞬时值法；其中，采样时间为T，采样起始时间为t0，电压采样瞬时值为u(t)，电流采样瞬时值为i(t)，则三种计算方案表达式分别为：
Figure BDA0002906707220000041
Figure BDA0002906707220000042
Figure BDA0002906707220000043
作为优选技术措施：
所述步骤二中，数据读取采用开放形式，支持拓展、添加新设备；
数据存储采用java语言编写，使用https协议与JSON或XML形式进行数据传递。
作为优选技术措施：
所述步骤三中，采用建模拟合方法，进行闪变分析和纹波分析；
其电压信号在T时间内电压表达式为：
Figure BDA0002906707220000044
拟合目标为在T时间内，估测参数
Figure BDA0002906707220000045
使估测表达式(4)与采样电压之差的绝对值尽量小，则拟合目标表达式为：
Figure BDA0002906707220000051
其中，u(t)为采集得到电压瞬时值；Δu为在T时间内，电压闪变幅值；Um为纹波幅值；ω为纹波频率；
Figure BDA0002906707220000052
为纹波相位。
作为优选技术措施：
所述拟合目标表达式在给定估测参数搜索范围下，采用模拟退火算法进行搜索；
其搜索步骤如下：
步骤1：初始化迭代次数k，温度参数Cp，精确度ε，降温系数α，随机生成一组估测参数pi；
步骤2：初始可行解＝当前解pi，计算拟合目标函数值J(pi)；
步骤3：判断平衡条件J(pi)＜ε，若为真则转到步骤6，否则转步骤4-5；
步骤4：在当前解的邻域随机生成一组估测参数pj，计算其拟合目标函数值J(pj)；
步骤5：执行接受准则，若J(pj)≤J(pi)，则接受pj为可行解，转回步骤2；否则，判断接受概率
Figure BDA0002906707220000053
若为真则接受pj为可行解，转回步骤2，否则直接转回步骤2；
步骤6：若达到迭代次数，则停止迭代；降低温度，C'p＝αCp，转回步骤2。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明经过不断探索以及试验，对备选的若干计量点中，利用模糊综合评价模型，构建因素集、评语集、权重集以及评判结果矩阵，比较各个方案最终的评语结果来选择最终的计量点配置方案，能够有效减少主观因素的影响，使得计量点的选择，更加科学、合理、准确，利于推广。
附图说明
图1为本发明的中低压直流计量点选择***流程。
图2为本发明的中低压直流计量点选择***模糊综合评价模型流程。
图3为本发明应用于带直流负载的双级式光伏并网***计量点选址示意图。
图4为本发明应用于双端柔性直流输电***计量点选址示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
相反，本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。
如图1-2所示，基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法，
对备选的若干计量点中，通过模糊综合评价模型，进行评定，选出合适的计量点；
其包括以下步骤：
第一步，构建因素集U；所述因素集U包括“准确度u1”、“经济性u2”、和“可行性u3”，即U＝{u1，u2，u3}；
第二步，构建评语集V；
所述评语集V包括“好v1”、“较好v2”、“可接受v3”和“不可接受v4”，即V＝{v1，v2，v3，v4}；
第三步，构建权重集A；
权重集A＝{a1，a2，a3},分别表示各个因素在***设计决策中所占比重；
第四步，根据因素集对评语集的隶属度，对各个计量点给出评判决策矩阵
Figure BDA0002906707220000061
所述评判决策矩阵的行向量[ri1，ri2，ri3，ri4]代表该因素在评语集中的隶属度；
需要注意的是，评判矩阵行向量之和为1，即
Figure BDA0002906707220000062
第五步，构建评判结果矩阵B＝A×R,得到评判结果矩阵B＝[b1，b2，b3，b4]；
评判结果矩阵中的四个元素分别对应该方案在评语集中的隶属度，取最大值b＝max B作为该方案的最终评语结果；
第六步，通过比较各个方案最终的评语结果来选择最终的计量点配置方案；
当评语结果相同时，取隶属度最高者。
本发明经过不断探索以及试验，对备选的若干计量点中，利用模糊综合评价模型，构建因素集、评语集、权重集以及评判结果矩阵，比较各个方案最终的评语结果来选择最终的计量点配置方案，能够有效减少主观因素的影响，使得计量点的选择，更加科学、合理、准确，利于推广。
本发明一种备选计量点选择实施例：
所述第一步，对备选的若干计量点选择，主要按照国家标准GB/T 33708-2017和行业标准DL/T 1484-2015、DL/T 448-2016对计量点进行选择，保证每个计量点符合基本要求；并生成若干个计量点配置组合方案，作为备选。
本发明基于直流配电网网络拓扑结构，考虑直流配电网的对称性，考虑分布式电源并网结构，从国家标准和行业标准出发，应用模糊综合评价模型。综合考虑计量点设置的精确性，经济性和可行性，可在符合国家标准和行业标准下的潜在计量点中筛选出最佳方案。
如图3所示，本发明应用于带直流负载的双级式光伏并网***的实施例1。
在实施例1中，根据国家标准和行业标准，先行选出3个潜在计量点选址，并给出三种计量点组合方案：
方案1 1+2+3
方案2 1+2
方案3 3
方案1中，计量点设置完整，充分考虑到各个器件实际流入/流出的电能，线路损耗对计量的影响最小，因此准确度最高。但同时造成安装多块电表，造成***成本增高。安装可行性上，当涉及到用户侧时，往往涉及到居民是否同意停电安装设备或在家中施工等因素，安装难度较高。方案3中只考虑并网***和主网中的功率交换，未必能够充分反映居民负荷侧用电情况。
根据经验法，配置评价决策矩阵和权重集。三种方案评价决策矩阵和权重集如下所示：
方案1：
Figure BDA0002906707220000071
方案2：
Figure BDA0002906707220000072
方案3：
Figure BDA0002906707220000073
权重集A＝|0.3 0.4 0.3|
则最终评价结果为：
方案1：B1＝|0.35 0.19 0.39 0.07|
方案2：B2＝|0.16 0.47 0.30 0.07|
方案3：B3＝|0.22 0.42 0.33 0.06|
从结果可以看出，方案2和3评价结果相似，但方案2对于“较好”的隶属度更大。因此选择方案2。
如图4所示，本发明应用于双端柔性直流输电***的实施例2：
首先，根据国家标准和行业标准，先行选出10个潜在计量点选址，具体选址方式如图4中B1-B10。同时给出四种方案组合：
Figure BDA0002906707220000081
该实施例中，对于电能计量准确度、装表难易程度等影响因素较多。由于涉及到交直流转换，因此***中存在的谐波会对计量准确度产生较大影响。通过仿真分析，直流侧潜在计量点B4/B7,交流侧潜在计量点B3/B8处谐波较为严重。此外，电压暂降也会对计量结果误差造成影响，在安装电能表难易程度上，应考虑选址处是否仍有空间剩余，以及电压等级造成的安装流程困难程度。价格因素中，在电抗器前后的的计量选址点B2，B3,B8,B9所需的计量设备价格较高。根据上述原则，生成各个方案评价决策矩阵，权重集与实施例1相同。
方案1：
Figure BDA0002906707220000082
方案2：
Figure BDA0002906707220000083
方案3：
Figure BDA0002906707220000084
方案4：
Figure BDA0002906707220000085
最终评价结果矩阵为：
Figure BDA0002906707220000086
从结果可以看出，方案3和4评价结果相似，但方案3相对于对于“好”的隶属度更大。因此选择方案3。
本发明对所选计量点的计量方法实施例：
对中低压直流计量点的计量方法，包括以下步骤：
步骤一，采集***运行信息，并对电能进行计量；
步骤二，读取采集到的计量数据以及设备报警信息，并对数据进行存储；
数据读取采用开放形式，支持拓展、添加新设备；
数据存储采用java语言编写，使用https协议与JSON或XML形式进行数据传递。
步骤三，把采集得到的数据进行处理，分析***的运行状态以及计算电费；
数据处理包括但不限于：闪变分析，纹波分析，尖、峰、谷、平分析，***直流潮流分析；根据数据处理结果下达***运行指令，指令通过服务器传输给控制站，从而实现电能管理；
步骤四，对***运行状态进行仿真，给定关键计量点计量结果参考范围，作为计量结果校验标准；若仿真结果与参考范围相差较大，且此时无报警信息，则向所在计量点负责人员发送信息，通知其前往计量点所在位置排查故障。
本发明通过采集***实际运行信息，对电能进行计量；同时能够根据采集信息，对电能进行有效管理和计量结果校对，方案科学、合理、准确；能够满足电网公司以及用户对中低压直流输电***科学计量的要求。
进一步，所述步骤四中的仿真过程，具体包括以下步骤：
S1，终端管理人员登录***；
S2，登录后，终端管理人员向***内输入天气预报情况、负荷预测情况、直流换流站控制模式、***直流母线电压标准值、***直流母线功率标准值；
S3，数据录入后，运行仿真，得到仿真结果；
具体仿真过程，可利用matlab/simulink软件中的simscape power system工具箱，通过工具箱中已有的元件库根据配电网拓扑结构进行建模，然后输入S2中的数据，得到仿真结果；
S4，把仿真结果与给定关键计量点计量结果进行对比；
若仿真结果与给定关键计量点计量结果相差较大，且此时无报警信息，则电能管理层通过服务器向所在计量点负责人员发送信息，通知其前往计量点所在位置排查故障。
本发明电能计量一种具体实施例：
所述步骤一中，电能的计量包括对直流功率进行计算，其包括有效值法或平均值法或瞬时值法；其中，采样时间为T，采样起始时间为t0，电压采样瞬时值为u(t)，电流采样瞬时值为i(t)，则三种计算方案表达式分别为：
Figure BDA0002906707220000101
Figure BDA0002906707220000102
Figure BDA0002906707220000103
本发明数据处理的一种实施例：
采用建模拟合方法，进行闪变分析和纹波分析；
其电压信号在T时间内电压表达式为：
Figure BDA0002906707220000104
拟合目标为在T时间内，估测参数
Figure BDA0002906707220000105
使估测表达式(4)与采样电压之差的绝对值尽量小，则拟合目标表达式为：
Figure BDA0002906707220000106
其中，u(t)为采集得到电压瞬时值；Δu为在T时间内，电压闪变幅值；Um为纹波幅值；ω为纹波频率；
Figure BDA0002906707220000107
为纹波相位。
所述拟合目标表达式在给定估测参数搜索范围下，采用模拟退火算法进行搜索；
其搜索步骤如下：
步骤1：初始化迭代次数k，温度参数Cp，精确度ε，降温系数α，随机生成一组估测参数pi；
步骤2：初始可行解＝当前解pi，计算拟合目标函数值J(pi)；
步骤3：判断平衡条件J(pi)＜ε，若为真则转到步骤6，否则转步骤4-5；
步骤4：在当前解的邻域随机生成一组估测参数pj，计算其拟合目标函数值J(pj)；
步骤5：执行接受准则，若J(pj)≤J(pi)，则接受pj为可行解，转回步骤2；否则，判断接受概率
Figure BDA0002906707220000108
若为真则接受pj为可行解，转回步骤2，否则直接转回步骤2；
步骤6：若达到迭代次数，则停止迭代；降低温度，C'p＝αCp，转回步骤2。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (10)

1.基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法，其特征在于，
对备选的若干计量点中，通过模糊综合评价模型，进行评定，选出合适的计量点；
其包括以下步骤：
第一步，构建因素集U；所述因素集U包括“准确度u1”、“经济性u2”、和“可行性u3”，即U＝{u1，u2，u3}；
第二步，构建评语集V；
所述评语集V包括“好v1”、“较好v2”、“可接受v3”和“不可接受v4”，即V＝{v1，v2，v3，v4}；
第三步，构建权重集A；
权重集A＝{a1，a2，a3}，分别表示各个因素在***设计决策中所占比重；
第四步，根据因素集对评语集的隶属度，对各个计量点给出评判决策矩阵R＝|rij|3×4；
所述评判决策矩阵的行向量[ri1，ri2，ri3，ri4]代表该因素在评语集中的隶属度。
第五步，构建评判结果矩阵B＝A×R，得到评判结果矩阵B＝[b1，b2，b3，b4]；
评判结果矩阵中的四个元素分别对应该方案在评语集中的隶属度，取最大值b＝max B作为该方案的最终评语结果；
第六步，通过比较各个方案最终的评语结果来选择最终的计量点配置方案；
当评语结果相同时，取隶属度最高者。
2.如权利要求1所述的基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法，其特征在于，
所述第一步，对备选的若干计量点选择，主要按照国家标准GB/T 33708-2017和行业标准DL/T 1484-2015、DL/T 448-2016对计量点进行选择，保证每个计量点符合基本要求；并生成若干个计量点配置组合方案，作为备选。
3.如权利要求1所述的基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法，其特征在于，
所述第三步，权重集数据根据实际需求进行调整；
当***整体设计更偏重经济性时，a2取值更大；
权重集各个元素之和为1，即
Figure FDA0002906707210000011
4.如权利要求1所述的基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法，其特征在于，
所述第四步中，隶属度评定方法包括统计法和隶属函数法。
5.如权利要求1所述的基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法，其特征在于，
对于带直流负载的双级式光伏并网***，根据国家标准和行业标准，选出3个潜在计量点选址，并给出三种计量点组合方案：
方案一，三个计量点全选；
方案二，选择两个计量点；
方案三，选择一个计量点：
配置评价决策矩阵和权重集；
三种方案评价决策矩阵和权重集如下所示：
方案1：
Figure FDA0002906707210000021
方案2：
Figure FDA0002906707210000022
方案3：
Figure FDA0002906707210000023
权重集A＝|0.3 0.4 0.3|
则最终评价结果为：
方案1：B1＝|0.35 0.19 0.39 0.07|
方案2：B2＝|0.16 0.47 0.30 0.07|
方案3：B3＝|0.22 0.42 0.33 0.06|。
6.如权利要求1-5任一所述的基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法，其特征在于，
还包括对中低压直流计量点的计量方法，包括以下步骤：
步骤一，采集***运行信息，并对电能进行计量；
步骤二，读取采集到的计量数据以及设备报警信息，并对数据进行存储；
步骤三，把采集得到的数据进行处理，分析***的运行状态以及计算电费；
数据处理包括但不限于：闪变分析，纹波分析，尖、峰、谷、平分析，***直流潮流分析；根据数据处理结果下达***运行指令，指令通过服务器传输给控制站，从而实现电能管理；
步骤四，对***运行状态进行仿真，给定关键计量点计量结果参考范围，作为计量结果校验标准；若仿真结果与参考范围相差较大，且此时无报警信息，则向所在计量点负责人员发送信息，通知其前往计量点所在位置排查故障。
7.如权利要求6所述的基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法，其特征在于，
所述步骤一中，电能的计量包括对直流功率进行计算，其包括有效值法或平均值法或瞬时值法；其中，采样时间为T，采样起始时间为t0，电压采样瞬时值为u(t)，电流采样瞬时值为i(t)，则三种计算方案表达式分别为：
Figure FDA0002906707210000031
Figure FDA0002906707210000032
Figure FDA0002906707210000033
8.如权利要求7所述的基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法，其特征在于，
所述步骤二中，数据读取采用开放形式，支持拓展、添加新设备；
数据存储采用java语言编写，使用https协议与JSON或XML形式进行数据传递。
9.如权利要求8所述的基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法，其特征在于，
所述步骤三中，采用建模拟合方法，进行闪变分析和纹波分析；
其电压信号在T时间内电压表达式为：
Figure FDA0002906707210000034
拟合目标为在T时间内，估测参数
Figure FDA0002906707210000035
使估测表达式(4)与采样电压之差的绝对值尽量小，则拟合目标表达式为：
Figure FDA0002906707210000036
其中，u(t)为采集得到电压瞬时值；Δu为在T时间内，电压闪变幅值；Um为纹波幅值；ω为纹波频率；
Figure FDA0002906707210000037
为纹波相位。
10.如权利要求9所述的基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法，其特征在于，
所述拟合目标表达式在给定估测参数搜索范围下，采用模拟退火算法进行搜索；
其搜索步骤如下：
步骤1：初始化迭代次数k，温度参数Cp，精确度ε，降温系数α，随机生成一组估测参数pi；
步骤2：初始可行解＝当前解pi，计算拟合目标函数值J(pi)；
步骤3：判断平衡条件J(pi)＜ε，若为真则转到步骤6，否则转步骤4-5；
步骤4：在当前解的邻域随机生成一组估测参数pj，计算其拟合目标函数值J(pj)；
步骤5：执行接受准则，若J(pj)≤J(pi)，则接受pj为可行解，转回步骤2；否则，判断接受概率
Figure FDA0002906707210000041
若为真则接受pj为可行解，转回步骤2，否则直接转回步骤2；
步骤6：若达到迭代次数，则停止迭代；降低温度，C`p＝αCp，转回步骤2。
CN202110073353.4A 2021-01-20 2021-01-20 基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法 Active CN112818523B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110073353.4A CN112818523B (zh) 2021-01-20 2021-01-20 基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110073353.4A CN112818523B (zh) 2021-01-20 2021-01-20 基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112818523A true CN112818523A (zh) 2021-05-18
CN112818523B CN112818523B (zh) 2023-11-10

Family

ID=75858442

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110073353.4A Active CN112818523B (zh) 2021-01-20 2021-01-20 基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112818523B (zh)

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001099876A (ja) * 1999-09-29 2001-04-13 Yokogawa Electric Corp 実効電流測定器
CN201804097U (zh) * 2010-07-06 2011-04-20 张德军 高压在线核查测试标准电能计量装置
JP2012220330A (ja) * 2011-04-08 2012-11-12 Panasonic Corp 分散型発電システム
CN103454491A (zh) * 2013-08-15 2013-12-18 江苏科技大学 智能电表及电能质量检测方法
CN104991223A (zh) * 2015-07-27 2015-10-21 国网重庆市电力公司电力科学研究院 电能表状态评估指标选取及量化方法
CN106339567A (zh) * 2016-11-01 2017-01-18 中国电力科学研究院 一种基于***阻抗的风电场闪变传递计算方法及其装置
CN109387804A (zh) * 2017-08-09 2019-02-26 国网浙江省电力公司电力科学研究院 一种柔直***计量方法、计量装置精度检测方法及***
CN110046797A (zh) * 2019-01-04 2019-07-23 国网浙江省电力有限公司 基于critic和理想点法的计量设备运行质量评估方法
CN110826228A (zh) * 2019-11-07 2020-02-21 国网四川省电力公司电力科学研究院 一种地区电网运行品质极限评估方法
CN112103956A (zh) * 2020-09-18 2020-12-18 福州大学 基于智能电表动态测量点的配网状态估计方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001099876A (ja) * 1999-09-29 2001-04-13 Yokogawa Electric Corp 実効電流測定器
CN201804097U (zh) * 2010-07-06 2011-04-20 张德军 高压在线核查测试标准电能计量装置
JP2012220330A (ja) * 2011-04-08 2012-11-12 Panasonic Corp 分散型発電システム
CN103454491A (zh) * 2013-08-15 2013-12-18 江苏科技大学 智能电表及电能质量检测方法
CN104991223A (zh) * 2015-07-27 2015-10-21 国网重庆市电力公司电力科学研究院 电能表状态评估指标选取及量化方法
CN106339567A (zh) * 2016-11-01 2017-01-18 中国电力科学研究院 一种基于***阻抗的风电场闪变传递计算方法及其装置
CN109387804A (zh) * 2017-08-09 2019-02-26 国网浙江省电力公司电力科学研究院 一种柔直***计量方法、计量装置精度检测方法及***
CN110046797A (zh) * 2019-01-04 2019-07-23 国网浙江省电力有限公司 基于critic和理想点法的计量设备运行质量评估方法
CN110826228A (zh) * 2019-11-07 2020-02-21 国网四川省电力公司电力科学研究院 一种地区电网运行品质极限评估方法
CN112103956A (zh) * 2020-09-18 2020-12-18 福州大学 基于智能电表动态测量点的配网状态估计方法

Non-Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
丁业松: "石化企业低压电力监控和全厂电量管理***设计与开发", 中国优秀博硕士学位论文全文数据库 *
吴婷;杨剑锋;苗青;石青;: "APF直流侧纹波电压分析及新PI控制策略研究", 电力电子技术, no. 05 *
崔高颖;周玉;郑爱霞;易永仙;潘超;: "基于熵权的计量技术监督模糊综合评价方法", 江苏电机工程, no. 05, pages 1 - 5 *
张春娜;李富平;郎红东;: "唐山市南湖公园水环境质量的模糊综合评价", 安徽农业科学, no. 34 *
曾君;徐冬冬;郭华芳;李晨迪;刘俊峰;: "面向可再生能源的微电网电能质量特点分析与综合评价方法研究", 电力***保护与控制, no. 19, pages 1 - 7 *
朱晓岭;高云辉;谢小英;焦晋荣;贾清泉;: "基于相关原子库的直流配电网电能质量扰动检测方法", 燕山大学学报, no. 05 *
杨啸宇;: "简析电能质量在线监测***的应用", 企业导报, no. 21 *
莫玉平;: "论装表接电在降损过程中的重要性", 低碳世界, no. 15, pages 1 - 2 *
陆春光 等: "基于模糊聚类算法的电能计量箱接插件性能评估方法", 电测与仪表 *
陈炜豪;林志贤;王星光;: "电压波动和闪变对整流桥后电解电容器的影响", 电子技术应用, no. 11 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112818523B (zh) 2023-11-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7979239B2 (en) System and method for monitoring and managing electrical power transmission and distribution networks
WO2016026355A1 (zh) 一种有源配电网电压跌落仿真与评估方法
CN115528817A (zh) 一种用户端智能配用电***、方法、介质、设备及终端
CN103018611B (zh) 一种基于电流分解的非侵入式负载监测方法及***
CN110880055A (zh) 楼宇智能电表***
CN110412417B (zh) 基于智能电力监测仪表的微电网数据故障诊断方法
AU2021236470A1 (en) Adaptive robust state estimation method for power systems
Zhang et al. Reliability assessment of converter-dominated power systems using variance-based global sensitivity analysis
CN115293454A (zh) 一种考虑拓扑变化的电力***可靠性快速优化方法
Liao et al. Quick line outage identification in urban distribution grids via smart meters
CN116523493A (zh) 配电网运行维护辅助决策分析方法、***及存储介质
CN112818523B (zh) 基于模糊评价模型的中低压直流计量点选择方法
CN112653185B (zh) 一种分布式可再生能源发电***的效率评估方法和***
Athanasiadis et al. A Benchmarking Testbed for Low-Voltage Active Distribution Network Studies
Leng et al. Identification of Anomaly Detection in Power System State Estimation Based on Fuzzy C‐Means Algorithm
CN114548828A (zh) 一种分布式光伏电源的选址和定容方法、装置及设备
Xu et al. Phase identification for power supply network in commercial buildings
Zhu et al. Discriminant analysis of user stealing electricity behavior based on Levenberg Marquardt neural network model
Deng et al. Operation Situation Evaluation of New Distribution Network Based on Data Mining
Haotian et al. Optimal Monitoring Allocation by Considering Voltage Sags Locating and Disturbance Tolerance
Zhang et al. A Transmission System Planning Method Considering Fuzzy Model of Load and Interval Model of Renewable Power
Murzakhanov et al. Priority lists for power system investments: Locating phasor measurement units
Feng et al. Design of Comprehensive Energy System Considering Anomaly Detection of Multi-Energy Data
CN117150714A (zh) 一种配电网运行维护辅助决策分析方法及其***
Yi et al. An Adaptive Boosting Algorithm-based Method of Charging Equipment for Fault Warning

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant