CN114662809A - 一种综合能源园区内供电电源的电能质量评价方法和*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种综合能源园区内供电电源的电能质量评价方法和***,包括:利用层次分析法对综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标进行分析,获取综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵;基于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵和综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值,采用优劣解距离法对综合能源园区内各供电电源的电能质量进行评价。本发明提供的技术方案,提高了综合能源园区内供电电源的电能质量评价的准确性,进而实现综合能源园区内依据用户电能质量需求的精准化供电服务。
Description
技术领域
本发明涉及电能质量评估领域,具体涉及一种综合能源园区内供电电源的电能质量评价方法和***。
背景技术
能源是社会持续发展的物质基础,但传统能源供应体系存在高能耗、高排放、低用能效率的弊端,在此背景下,综合能源***应运而生。
综合能源***通过耦合区域内电、热、气能源网络,通过能源之间灵活转换、互补互济来满足多种能源需求,并且及时消纳新能源,提升能源利用经济性、清洁性。
综合能源园区中的电能来源众多,来源一般包括配电网、以燃气轮机为主的热电联产设备和分布式光伏、风电等新能源设备,这些供应向园区的电能必然是满足供电要求的。
但是综合能源园区中不同类别的用户对电能质量有进一步的需求,比如精密仪器加工企业的电子制造设备对电能频率稳定就有较高要求,然而当前缺少对满足正常供电要求的电能进行进一步质量评价的方法。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明的目的是提供一种综合能源园区内供电电源的电能质量评价方法和***,该方法提高了综合能源园区内供电电源的电能质量评价的准确性,进而实现综合能源园区内依据用户电能质量需求的精准化供电服务。
本发明的目的是采用下述技术方案实现的:
本发明提供一种综合能源园区内供电电源的电能质量评价方法,其改进之处在于,所述方法包括:
利用层次分析法对综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标进行分析,获取综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵;
基于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵和综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值,采用优劣解距离法对综合能源园区内各供电电源的电能质量进行评价。
优选的,所述综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标为电压偏差、频率偏差、电压谐波畸变率、电压波动和三相电压不平衡度中的至少之一;
所述综合能源园区内的供电电源为配电网、分布式新能源发电设备和燃气轮机发电设备中的至少之一。
优选的,所述利用层次分析法对综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标进行分析,获取综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵,包括:
步骤1:获取预先设定的综合能源园区内供电电源的各项电能质量评价指标的重要度等级;
步骤2:基于各项电能质量评价指标的重要度等级随机设定各项电能质量评价指标的侧重度,其中,电能质量评价指标对应的重要度等级越高,电能质量评价指标的侧重度越大;
步骤3:利用各项电能质量评价指标的侧重度确定各项电能质量评价指标之间的相对重要性矩阵A;
步骤4:对矩阵A进行一致性校验,若矩阵A未通过一致性校验,则返回步骤2,否则,基于矩阵A的最大特征根计算综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵W。
进一步的,所述权重矩阵W的计算式如下:
AW=λmax*W
其中,λmax为矩阵A的最大特征根。
进一步的,所述各项电能质量评价指标之间的相对重要性矩阵A的计算式如下:
式中,akj为综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标k相对于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标j的重要性,Ik为综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标k的侧重度,Ij为综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标j的侧重度,j,k∈(1~M),M为综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标的总数。
优选的,所述基于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵和综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值,采用优劣解距离法对对综合能源园区内各供电电源的电能质量进行评价,包括:
基于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵和综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值,构建综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵;
基于综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵,采用优劣解距离法确定综合能源园区内各供电电源对应的相对接近度;
按照各供电电源对应的相对接近度由大至小的顺序对各供电电源进行排序,排序靠前的供电电源的电能质量高于排序靠后的供电电源的电能质量。
进一步的,所述基于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵和综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值,构建综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵,包括:
基于综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值,生成N行M列的综合能源园区内供电电源的电能质量初始化评估矩阵B;
对矩阵B进行同向化处理,得到矩阵B’;
对矩阵B’进行无纲量化处理,得到矩阵Z;
基于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵W和矩阵Z,确定综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V。
进一步的,综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V中元素的计算式如下:
其中,zij为矩阵Z中第i行第j列元素,其值等于综合能源园区内第i个供电电源的电能质量评价指标j的指标值经过同向化处理和无纲量化处理后的值,wj为综合能源园区内第i个供电电源的电能质量评价指标j的权重,vij为矩阵V中第i行第j列元素,其值等于综合能源园区内第i个供电电源的电能质量评价指标j的指标值的加权归一化值,i∈(1~N),j∈(1~M),N为综合能源园区内供电电源的总数,M为综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标的总数。
进一步的,所述基于综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵,采用优劣解距离法确定综合能源园区内各供电电源对应的相对接近度,包括:
基于综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V确定最优解集Bpos和最劣解集Bneg;
利用综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V、最优解集Bpos和最劣解集Bneg,计算综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值分别与最优解集Bpos和最劣解集Bneg的接近程度;
根据综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值分别与最优解集Bpos和最劣解集Bneg的接近程度,确定综合能源园区内各供电电源对应的相对接近度。
进一步的,所述最优解集Bpos和最劣解集Bneg的计算式如下:
式中,为综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V中第j列元素的最大值,为综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V中第j列元素的最小值,vij为矩阵V中第i行第j列元素,其值等于综合能源园区内第i个供电电源的电能质量评价指标j的指标值的加权归一化值。
进一步的,所述综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值与最优解集Bpos的接近程度的计算式如下:
式中,Si,pos为综合能源园区内第i种供电电源的电能质量评价指标值与最优解集Bpos的接近程度,vij为矩阵V中第i行第j列元素,其值等于综合能源园区内第i个供电电源的电能质量评价指标j的指标值的加权归一化值,为综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V中第j列元素的最大值;
所述综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值与最优解集Bpos的接近程度的计算式如下:
进一步的,所述综合能源园区内各供电电源对应的相对接近度的计算式如下:
式中,Ri,ideal为综合能源园区内第i种供电电源对应的相对接近度,Si,pos为综合能源园区内第i种供电电源与最优解集Bpos的接近程度,Si,neg为综合能源园区内第i种供电电源与最劣解集Bneg的接近程度。
本发明提供一种综合能源园区内供电电源的电能质量评价***,其改进之处在于,所述***包括:
获取模块,用于利用层次分析法对综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标进行分析,获取综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵;
评价模块,用于基于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵和综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值,采用优劣解距离法对综合能源园区内各供电电源的电能质量进行评价。
与最接近的现有技术相比,本发明具有的有益效果:
本发明提供的技术方案,利用层次分析法对综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标进行分析,获取综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵;基于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵和综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值,采用优劣解距离法对综合能源园区内各供电电源的电能质量进行评价。该方案,提高了综合能源园区内供电电源的电能质量评价的准确性,进而实现综合能源园区内依据用户电能质量需求的精准化供电服务。
附图说明
图1是一种综合能源园区内供电电源的电能质量评价方法流程图;
图2是一种综合能源园区内供电电源的电能质量评价***结构图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1:
本发明提供一种综合能源园区内供电电源的电能质量评价方法,如图1所示,所述方法包括:
步骤101,利用层次分析法对综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标进行分析,获取综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵;
步骤102,基于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵和综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值,采用优劣解距离法对综合能源园区内各供电电源的电能质量进行评价。
具体的,所述综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标为电压偏差、频率偏差、电压谐波畸变率、电压波动和三相电压不平衡度中的至少之一;
在本发明的最佳实施例中,在综合能源园区供电***正常运行条件下,某一节点的运行电压与***额定电压之差对***额定电压的百分数称为该节点的电压偏差;考虑到指标应当以一段时间为衡量基础,令电压偏差的计算方法如下:
上式中,ΔU为电压偏差,ΔU(t)为t时刻的电压偏差,Ureal(t)为t时刻的实测电压,UN为标称电压,t∈[ts,te],ts为采样周期初始时刻,te为采样周期结束时刻,电压偏差为负向指标,该指标越小越好;
在综合能源园区供电***正常运行条件下,***频率的实际值与额定值之差称之为***的频率偏差,频率偏差主要是由于发电机与负荷间的有功功率不平衡造成的。考虑到指标应当以一段时间为衡量基础,令
频率偏差的计算方法如下:
上式中,Δf为频率偏差,Δf(t)为t时刻的频率偏差,freal(t)为t时刻的实测频率,fN为标称频率,频率偏差为负向指标,该指标越小越好;
电压谐波畸变率的计算方法如下:
THDU为电压谐波畸变率,Un为n次谐波电压有效值,U1为基波电压有效值。电压谐波畸变率是对采样周期内的电压波形分析得到的,该指标为负向指标,指标值越小越好。
电压波动值是两个极端电压有效值之间的差值,通常以电压波动率(百分比)的形式表示。
电压波动的计算方法如下:
上式中,Umax为采样周期内的最大实测电压,Umin为采样周期内的最小实测电压,该指标为负向指标,指标值越小越好。
三相平衡是指三相电量(电流或电压)的数值相等,频率相同相位互差120度的情况。如果不同时满足这三个条件则称为三相不平衡。
三相电压不平衡度的计算方法如下:
上式中,ε为三相电压不平衡度,ε(t)为t时刻的三相电压不平衡度,U1(t)为t时刻对称的三相电压分量分解后的正序分量值,U2(t)为t时刻对称的三相电压分量分解后的负序分量值,该指标取为负向指标,指标值越小越好。
所述综合能源园区内的供电电源为配电网、分布式新能源发电设备和燃气轮机发电设备中的至少之一。
在本发明的最佳实施例中,所述综合能源园区通过变压器接入地区配电网,同时接入区域天然气管网。综合能源园区中也装设分布式新能源发电设备、燃气轮机发电设备,可通过能源网络购能、自装发电设备出力满足园区内用户的电力负荷需求。
具体的,所述步骤101,包括:
步骤101-1,获取预先设定的综合能源园区内供电电源的各项电能质量评价指标的重要度等级;
步骤101-2,基于各项电能质量评价指标的重要度等级随机设定各项电能质量评价指标的侧重度,其中,电能质量评价指标对应的重要度等级越高,电能质量评价指标的侧重度越大;
步骤101-3,利用各项电能质量评价指标的侧重度确定各项电能质量评价指标之间的相对重要性矩阵A;
步骤101-4,对矩阵A进行一致性校验,若矩阵A未通过一致性校验,则返回步骤2,否则,基于矩阵A的最大特征根计算综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵W。
在本发明的最佳实施例中,所述各项电能质量评价指标的重要度等级是基于各项电能质量评价指标对园区内供电电源的电能质量的影响程度预先设定的,电能质量评价指标对园区内供电电源的电能质量的影响程度越大,电能质量评价指标的重要度等级越高。
进一步的,所述权重矩阵W的计算式如下:
AW=λmax*W
其中,λmax为矩阵A的最大特征根。
进一步的,所述各项电能质量评价指标之间的相对重要性矩阵A的计算式如下:
式中,akj为综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标k相对于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标j的重要性,Ik为综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标k的侧重度,Ij为综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标j的侧重度,j,k∈(1~M),M为综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标的总数。
在本发明的最佳实施例中,对矩阵A进行一致性校验可以按照下述流程进行操作:
若一致性比例参数CR不大于预设阈值,该预设阈值常取值为0.1,则矩阵A通过一致性校验,否则矩阵A未通过一致性校验;
其中,RI为平均一致性参数,其取值与矩阵A的阶数M有关,M为综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标的总数,λmax为矩阵A的最大特征根。
其中,平均一致性参数RI的设定可以如下:
当矩阵A的阶数M为1时,RI等于0;
当矩阵A的阶数M为2时,RI等于0;
当矩阵A的阶数M为3时,RI等于0.58;
当矩阵A的阶数M为4时,RI等于0.90;
当矩阵A的阶数M为5时,RI等于1.12;
当矩阵A的阶数M为6时,RI等于1.24;
当矩阵A的阶数M为7时,RI等于1.32;
当矩阵A的阶数M为8时,RI等于1.41;
当矩阵A的阶数M为9时,RI等于1.45;
当矩阵A的阶数M为10时,RI等于1.49。
具体的,所述步骤102,包括:
步骤102-1,基于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵和综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值,构建综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵;
步骤102-2,基于综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵,采用优劣解距离法确定综合能源园区内各供电电源对应的相对接近度;
步骤102-3按照各供电电源对应的相对接近度由大至小的顺序对各供电电源进行排序,排序靠前的供电电源的电能质量高于排序靠后的供电电源的电能质量。
进一步的,所述步骤102-1,包括:
步骤102-1-1,基于综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值,生成N行M列的综合能源园区内供电电源的电能质量初始化评估矩阵B;
步骤102-1-2,对矩阵B进行同向化处理,得到矩阵B’;
步骤102-1-3,对矩阵B’进行无纲量化处理,得到矩阵Z;
步骤102-1-4,基于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵W和矩阵Z,确定综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V。
在本发明的最佳实施例中,因为电能质量评价指标有正向指标和负向指标之分,故而在矩阵B中,有一部分电能质量评价指标值越大越好,另一部分电能质量评价指标值越小越好,在利用优劣解距离法(TOPSIS方法)对矩阵B分析之前,需要对矩阵B中元素进行正向化处理;对于正向电能质量评价指标对应的电能质量评价指标值,正向化处理时元素值仍为原值;对于负向电能质量评价指标对应的电能质量评价指标值,正向化处理时元素值为原值的倒数,即所述矩阵B’中元素的计算式如下:
所述矩阵Z中元素的计算式如下:
bij∈B,bij为综合能源园区内第i个供电电源的电能质量评价指标j的指标值,b′ij为矩阵B’中第i行第j列元素,其值等于综合能源园区内第i个供电电源的电能质量评价指标j的指标值经过同向化处理后的值,zij为矩阵Z中第i行第j列元素,其值等于综合能源园区内第i个供电电源的电能质量评价指标j的指标值经过同向化处理和无纲量化处理后的值i∈(1~N),j∈(1~M),N为综合能源园区内供电电源的总数,M为综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标的总数。
进一步的,综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V中元素的计算式如下:
其中,zij为矩阵Z中第i行第j列元素,其值等于综合能源园区内第i个供电电源的电能质量评价指标j的指标值经过同向化处理和无纲量化处理后的值,wj为综合能源园区内第i个供电电源的电能质量评价指标j的权重,vij为矩阵V中第i行第j列元素,其值等于综合能源园区内第i个供电电源的电能质量评价指标j的指标值的加权归一化值,i∈(1~N),j∈(1~M),N为综合能源园区内供电电源的总数,M为综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标的总数。
进一步的,所述步骤102-2,包括:
步骤102-2-1,基于综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V确定最优解集Bpos和最劣解集Bneg;
步骤102-2-2,利用综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V、最优解集Bpos和最劣解集Bneg,计算综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值分别与最优解集Bpos和最劣解集Bneg的接近程度;
步骤102-2-3,根据综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值分别与最优解集Bpos和最劣解集Bneg的接近程度,确定综合能源园区内各供电电源对应的相对接近度。
在本发明的最佳实施例中,优劣解距离法是通过检测评价对象与最理想评估结果集合(最优解集)、最不理想评估结果集合(最劣解集)的距离来进行排序,若评估对象最靠近最理想评估结果集合(最优解集)同时又最远离最不理想评估结果集合(最劣解集),则为最好;否则不为最优。
其中最理想评估结果集合(最优解集)的各指标值都达到各评估指标的最优值;最不理想评估结果集合(最劣解集)的各指标值都达到各评估指标的最差值。
而评估对象对应的相对接近度越大,体现出评估对象最靠近最理想评估结果集合(最优解集)同时又最远离最不理想评估结果集合(最劣解集)。具体体现在能量质量划分过程中,相对接近度越大,电能质量越高,供能效果越安全可靠。
进一步的,所述最优解集Bpos和最劣解集Bneg的计算式如下:
式中,为综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V中第j列元素的最大值,为综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V中第j列元素的最小值,vij为矩阵V中第i行第j列元素,其值等于综合能源园区内第i个供电电源的电能质量评价指标j的指标值的加权归一化值。
进一步的,所述综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值与最优解集Bpos的接近程度的计算式如下:
式中,Si,pos为综合能源园区内第i种供电电源的电能质量评价指标值与最优解集Bpos的接近程度,vij为矩阵V中第i行第j列元素,其值等于综合能源园区内第i个供电电源的电能质量评价指标j的指标值的加权归一化值,为综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V中第j列元素的最大值;
所述综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值与最优解集Bpos的接近程度的计算式如下:
进一步的,所述综合能源园区内各供电电源对应的相对接近度的计算式如下:
式中,Ri,ideal为综合能源园区内第i种供电电源对应的相对接近度,Si,pos为综合能源园区内第i种供电电源与最优解集Bpos的接近程度,Si,neg为综合能源园区内第i种供电电源与最劣解集Bneg的接近程度。
实施例2:
本发明提供一种综合能源园区内供电电源的电能质量评价***,如图2所示,所述***包括:
获取模块,用于利用层次分析法对综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标进行分析,获取综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵;
评价模块,用于基于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵和综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值,采用优劣解距离法对综合能源园区内各供电电源的电能质量进行评价。
具体的,所述综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标为电压偏差、频率偏差、电压谐波畸变率、电压波动和三相电压不平衡度中的至少之一;
所述综合能源园区内的供电电源为配电网、分布式新能源发电设备和燃气轮机发电设备中的至少之一。
具体的,所述获取模块,包括:
获取单元,用于获取预先设定的综合能源园区内供电电源的各项电能质量评价指标的重要度等级;
随机设定单元,用于基于各项电能质量评价指标的重要度等级随机设定各项电能质量评价指标的侧重度,其中,电能质量评价指标对应的重要度等级越高,电能质量评价指标的侧重度越大;
第一确定单元,用于利用各项电能质量评价指标的侧重度确定各项电能质量评价指标之间的相对重要性矩阵A;
计算单元,用于对矩阵A进行一致性校验,若矩阵A未通过一致性校验,则返回步骤2,否则,基于矩阵A的最大特征根计算综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵W。
进一步的,所述权重矩阵W的计算式如下:
AW=λmax*W
其中,λmax为矩阵A的最大特征根。
进一步的,所述各项电能质量评价指标之间的相对重要性矩阵A的计算式如下:
式中,akj为综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标k相对于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标j的重要性,Ik为综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标k的侧重度,Ij为综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标j的侧重度,j,k∈(1~M),M为综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标的总数。
具体的,所述评价模块,包括:
构建单元,用于基于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵和综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值,构建综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵;
第一确定单元,用于基于综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵,采用优劣解距离法确定综合能源园区内各供电电源对应的相对接近度;
评价单元,用于按照各供电电源对应的相对接近度由大至小的顺序对各供电电源进行排序,排序靠前的供电电源的电能质量高于排序靠后的供电电源的电能质量。
进一步的,所述构建单元,包括:
生成子模块,用于基于综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值,生成N行M列的综合能源园区内供电电源的电能质量初始化评估矩阵B;
同向化处理子模块,用于对矩阵B进行同向化处理,得到矩阵B’;
无纲量化处理子模块,用于对矩阵B’进行无纲量化处理,得到矩阵Z;
第一确定子模块,用于基于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵W和矩阵Z,确定综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V。
进一步的,综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V中元素的计算式如下:
其中,zij为矩阵Z中第i行第j列元素,其值等于综合能源园区内第i个供电电源的电能质量评价指标j的指标值经过同向化处理和无纲量化处理后的值,wj为综合能源园区内第i个供电电源的电能质量评价指标j的权重,vij为矩阵V中第i行第j列元素,其值等于综合能源园区内第i个供电电源的电能质量评价指标j的指标值的加权归一化值,i∈(1~N),j∈(1~M),N为综合能源园区内供电电源的总数,M为综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标的总数。
进一步的,所述第一确定单元,包括:
第二确定子模块,用于基于综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V确定最优解集Bpos和最劣解集Bneg;
计算子模块,用于利用综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V、最优解集Bpos和最劣解集Bneg,计算综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值分别与最优解集Bpos和最劣解集Bneg的接近程度;
第三确定子模块,用于根据综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值分别与最优解集Bpos和最劣解集Bneg的接近程度,确定综合能源园区内各供电电源对应的相对接近度。
具体的,所述最优解集Bpos和最劣解集Bneg的计算式如下:
式中,为综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V中第j列元素的最大值,为综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V中第j列元素的最小值,vij为矩阵V中第i行第j列元素,其值等于综合能源园区内第i个供电电源的电能质量评价指标j的指标值的加权归一化值。
具体的,所述综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值与最优解集Bpos的接近程度的计算式如下:
式中,Si,pos为综合能源园区内第i种供电电源的电能质量评价指标值与最优解集Bpos的接近程度,vij为矩阵V中第i行第j列元素,其值等于综合能源园区内第i个供电电源的电能质量评价指标j的指标值的加权归一化值,为综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V中第j列元素的最大值;
所述综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值与最优解集Bpos的接近程度的计算式如下:
具体的,所述综合能源园区内各供电电源对应的相对接近度的计算式如下:
式中,Ri,ideal为综合能源园区内第i种供电电源对应的相对接近度,Si,pos为综合能源园区内第i种供电电源与最优解集Bpos的接近程度,Si,neg为综合能源园区内第i种供电电源与最劣解集Bneg的接近程度。
实施例3:
某综合能源园区的电源主要包括10kV电压等级下的分布式光伏站、热电联产机组、配电网等等,分布式光伏电站装机容量为1MW,热电联产机组配置2台容量为14.4MW的燃气轮机,对该综合能源园区中多种供电电源的电能质量进行比较,具体实施如下:
步骤A:对综合能源园区中用户对电能的主要要求进行总结,得到综合能源园区电能质量评价指标体系;
其中,所述综合能源园区电能质量评价指标体系由各个电能质量评价指标组成,所述电能质量评价指标为电压偏差、频率偏差、电压谐波畸变率、电压波动和三相电压不平衡度中的至少之一。
在综合能源园区供电***正常运行条件下,某一节点的运行电压与***额定电压之差对***额定电压的百分数称为该节点的电压偏差;考虑到指标应当以一段时间为衡量基础,令电压偏差的计算方法如下:
上式中,ΔU为电压偏差,ΔU(t)为t时刻的电压偏差,Ureal(t)为t时刻的实测电压,UN为标称电压,t∈[ts,te],ts为采样周期初始时刻,te为采样周期结束时刻,电压偏差为负向指标,该指标越小越好;
在综合能源园区供电***正常运行条件下,***频率的实际值与额定值之差称之为***的频率偏差,频率偏差主要是由于发电机与负荷间的有功功率不平衡造成的。考虑到指标应当以一段时间为衡量基础,令
频率偏差的计算方法如下:
上式中,Δf为频率偏差,Δf(t)为t时刻的频率偏差,freal(t)为t时刻的实测频率,fN为标称频率,频率偏差为负向指标,该指标越小越好;
电压谐波畸变率的计算方法如下:
THDU为电压谐波畸变率,Un为n次谐波电压有效值,U1为基波电压有效值。电压谐波畸变率是对采样周期内的电压波形分析得到的,该指标为负向指标,指标值越小越好。
电压波动值是两个极端电压有效值之间的差值,通常以电压波动率(百分比)的形式表示。
电压波动的计算方法如下:
上式中,Umax为采样周期内的最大实测电压,Umin为采样周期内的最小实测电压,该指标为负向指标,指标值越小越好。
三相平衡是指三相电量(电流或电压)的数值相等,频率相同相位互差120度的情况。如果不同时满足这三个条件则称为三相不平衡。
三相电压不平衡度的计算方法如下:
上式中,ε为三相电压不平衡度,ε(t)为t时刻的三相电压不平衡度,U1(t)为t时刻对称的三相电压分量分解后的正序分量值,U2(t)为t时刻对称的三相电压分量分解后的负序分量值,该指标取为负向指标,指标值越小越好。
步骤B:利用层次分析法对电能质量评价指标体系中的各项指标依据指标重要性赋予权重,流程如下:
设Cn为电能质量评价指标体系中的各项指标的集合,Cj(j=1,2…m),Cj为电能质量评价指标体系中第j个指标,m为电能质量评价指标体系中指标总个数,通过对比各项指标之间的相对重要性,形成指标相对重要性矩阵A;
其中,矩阵A具体为:
矩阵元素akj表示指标k相对于指标j的重要性,akj的取值由指标k的指标侧重度与指标j的指标侧重度计算得出。各项指标的侧重度由评价人员根据评价任务的具体要求对各项指标依照重要度等级确定的,各项指标的重要度等级越高,其对应的指标侧重度越高。
表1为本申请提供的一种指标侧重度示例。如果两个指标在评价过程中的重要度等级相同,则这两个指标的指标侧重度相同。
表1
在得到指标相对重要性矩阵A之后,需要进行一致性检验,来验证相对重要性矩阵设置的是否合理。
一致性检验的过程如下:
首先,计算一致性参数CI:
CI=λmax-m/m-1
式中,λmax为指标相对重要性矩阵A的最大特征根。
随后,计算一致性比例参数CR:
CR=CI/RI
式中,RI为平均一致性参数,它的取值与指标相对重要性矩阵A的阶数m有关,表2中给出RI的部分取值;
表2
经过计算,倘若一致性比例参数CR的值不大于0.1,则一致性检验通过;反之,则需要重新设定各项指标的侧重度,并得到指标相对重要性矩阵A,直至指标相对重要性矩阵A通过一致性检验;
最终,通过指标相对重要性矩阵A以及其最大特征根λmax计算出囊括所有指标权重的权重矩阵W。
AW=λmax*W
对于电压偏差、频率偏差、电压谐波畸变率、电压波动、三相电压不平衡度的重要性进行分析。根据已有文献,可做出以下重要性排序:
当频率发生偏差时各设备的运行效率会发生显著变化,但如果频率偏差过大则会直接影响工业园区电力***运行的稳定性,因此频率偏差指标最为重要,即重要度等级为V;
当***中出现电压谐波时会在线路和负荷中产生严重的附加损耗,并且可能出现谐振过电压加速绝缘老化威胁设备运行安全,因此谐波指标较为重要,即重要度等级为IV;
电压波动只会在短时间内影响设备性能,危害程度较轻,因此重要性一般,即重要度等级为III;
电压过高或过低也只是对设备运行效率造成影响而不会危害运行安全,因此电压偏差指标重要性较低,即重要度等级为II。
***中存在单相负荷,则三相不平衡就是难以避免的,只要不超过限值对***安全和设备运行状态就不会造成太大影响,即重要度等级为I。
最终形成指标相对重要性矩阵如表3所示:
表3
利用层次分析法,得出各指标的指标权重,如表4所示:
表4
步骤D:利用优劣解距离法结合各种电源的电能监测点的指标数据实现各种电源的电能质量排序,算法流程如下所示:
优劣解距离法是通过检测评价对象与最优解集、最劣解集的距离来进行排序,若评估对象最靠近最优解集同时又最远离最劣解集,则为最好;否则不为最优。其中最优解集的各指标值都达到各评估指标的最优值;最劣解集的各指标值都达到各评估指标的最差值。
利用层次分析法算法得出了m个指标的权重矩阵W,其中的元素wj代表指标j的权重。
获取综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标值,指标数据如表5所示:
表5
基于所述采样数据,构建综合能源园区内供电电源的电能质量初始化评估矩阵B;矩阵B为N*M的矩阵,N为合能源园区内供电电源的总数,M为电能质量评价指标的总数,矩阵B中的元素bij为第i种供电电源在指标j下的值;
矩阵B中的元素bij也可以理解为第i种电源在指标j所取得的评估结果。在这些评估结果中,有一部分指标是越大越好的正向指标评估结果,另外的是越小越好的负向指标评估结果,在利用优劣解距离法对评估结果进行综合分析前,需要将所有评估结果正向化,得到正向化评估结果矩阵B’,对于正向指标评估结果,在正向化评估结果矩阵中,元素值仍为原值:
b′ij=bij
对于负向指标评估结果,在正向化评估结果矩阵中,元素值为原值的倒数:
b′ij=1/bij
之后,对正向化评估结果矩阵B’进行归一化,得到无量纲的归一化评估结果矩阵Z,矩阵Z中的元素zij计算公式如下:
由此计算基于矩阵Z和矩阵W计算加权归一化评估结果矩阵V,其中的元素vij计算公式如下:
根据加权归一化评估结果矩阵V得出最优解集Bpos和最劣解集Bneg,计算公式如下:
基于加权归一化评估结果矩阵V,对各电源分别与最优解集Bpos和最劣解集Bneg的接近程度;
第i个电源的采样数据与最优解集Bpos的接近程度Si,pos,以及第i个电源的采样数据与最劣解集Bneg的接近程度Si,neg的计算公式如下:
最终得出各电源对应的相对接近度Ri,ideal:
Ri,ideal=Si,neg/(Si,pos+Si,neg)
电源对应的相对接近度越大,体现出电源的指标最靠近最优解集Bpos同时又最远离最劣解集Bneg。具体体现在能量质量划分过程中,相对接近度越大,电能质量越高,供能效果越安全可靠。
矩阵V以及最优解集Bpos、最劣解集Bneg如表6所示。
表6
最终得到各电源采样数据分别与最优解集Bpos和最劣解集Bneg的接近程度,以及各各电源对应的相对接近度,最终完成多来源电能的电能质量评估划分。对仿真实例中来自分布式光伏站、热电联产机组、配电网的电能质量排序评估结果如表7。
表7
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。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
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 (13)
1.一种综合能源园区内供电电源的电能质量评价方法,其特征在于,所述方法包括:
利用层次分析法对综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标进行分析,获取综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵;
基于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵和综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值,采用优劣解距离法对综合能源园区内各供电电源的电能质量进行评价。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标为电压偏差、频率偏差、电压谐波畸变率、电压波动和三相电压不平衡度中的至少之一;
所述综合能源园区内的供电电源为配电网、分布式新能源发电设备和燃气轮机发电设备中的至少之一。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用层次分析法对综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标进行分析,获取综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵,包括:
步骤1:获取预先设定的综合能源园区内供电电源的各项电能质量评价指标的重要度等级;
步骤2:基于各项电能质量评价指标的重要度等级随机设定各项电能质量评价指标的侧重度,其中,电能质量评价指标对应的重要度等级越高,电能质量评价指标的侧重度越大;
步骤3:利用各项电能质量评价指标的侧重度确定各项电能质量评价指标之间的相对重要性矩阵A;
步骤4:对矩阵A进行一致性校验,若矩阵A未通过一致性校验,则返回步骤2,否则,基于矩阵A的最大特征根计算综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵W。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述权重矩阵W的计算式如下:
AW=λmax*W
其中,λmax为矩阵A的最大特征根。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵和综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值,采用优劣解距离法对对综合能源园区内各供电电源的电能质量进行评价,包括:
基于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵和综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值,构建综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵;
基于综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵,采用优劣解距离法确定综合能源园区内各供电电源对应的相对接近度;
按照各供电电源对应的相对接近度由大至小的顺序对各供电电源进行排序,排序靠前的供电电源的电能质量高于排序靠后的供电电源的电能质量。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵和综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值,构建综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵,包括:
基于综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值,生成N行M列的综合能源园区内供电电源的电能质量初始化评估矩阵B;
对矩阵B进行同向化处理,得到矩阵B’;
对矩阵B’进行无纲量化处理,得到矩阵Z;
基于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵W和矩阵Z,确定综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V。
9.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵,采用优劣解距离法确定综合能源园区内各供电电源对应的相对接近度,包括:
基于综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V确定最优解集Bpos和最劣解集Bneg;
利用综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V、最优解集Bpos和最劣解集Bneg,计算综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值分别与最优解集Bpos和最劣解集Bneg的接近程度;
根据综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值分别与最优解集Bpos和最劣解集Bneg的接近程度,确定综合能源园区内各供电电源对应的相对接近度。
11.如权利要求9所述的方法,其特征在于,所述综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值与最优解集Bpos的接近程度的计算式如下:
式中,Si,pos为综合能源园区内第i种供电电源的电能质量评价指标值与最优解集Bpos的接近程度,vij为矩阵V中第i行第j列元素,其值等于综合能源园区内第i个供电电源的电能质量评价指标j的指标值的加权归一化值,为综合能源园区内供电电源的电能质量加权评估矩阵V中第j列元素的最大值;
所述综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值与最优解集Bpos的接近程度的计算式如下:
13.一种综合能源园区内供电电源的电能质量评价***,其特征在于,所述***包括:
获取模块,用于利用层次分析法对综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标进行分析,获取综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵;
评价模块,用于基于综合能源园区内供电电源的电能质量评价指标对应的权重矩阵和综合能源园区内各供电电源的电能质量评价指标值,采用优劣解距离法对综合能源园区内各供电电源的电能质量进行评价。
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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