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一種低壓配電網末端低電壓治理裝置均壓電路的控制方法與流程

文檔序號:42170209發布日期:2025-06-13 16:27閱讀:22來源:國知局

本發明涉及配電設備,具體為一種低壓配電網末端低電壓治理裝置均壓電路的控制方法。


背景技術:

1、在低壓配電網末端,由于線路阻抗增大、負載波動劇烈及新能源接入等因素,電壓暫降、諧波污染等問題日益突出。據統計,我國農村電網末端電壓合格率不足92%,電壓暫降造成的工業設備停機年損失超過50億元。傳統治理方案存在以下缺陷:

2、響應滯后:基于機械開關的無功補償裝置(如svc)響應速度>50ms,無法應對快速電壓波動;

3、儲能管理粗放:單一儲能單元缺乏智能協同控制,鋰電池循環壽命不足800次;

4、適應能力差:無法動態識別電網拓撲變化,補償策略針對性不足;

5、諧波治理局限:apf裝置與無功補償設備獨立運行,缺乏多目標協同優化。


技術實現思路

1、針對現有技術的不足,本發明提供了一種低壓配電網末端低電壓治理裝置均壓電路的控制方法,解決了我國農村電網末端電壓合格率低,傳統治理方案存在響應滯后、儲能管理粗放、適應能力差、諧波治理局限的問題。

2、為實現以上目的,本發明通過以下技術方案予以實現:一種低壓配電網末端低電壓治理裝置均壓電路的控制方法,包括以下步驟:

3、步驟一、多參數實時采集:智能檢測模塊通過傳感器實時采集電壓、電流、諧波參數;

4、步驟二、動態拓撲預判:多模態控制模塊根據采集到的參數預判電網拓撲結構;

5、步驟三、電壓趨勢預測結果:智能檢測模塊分析電壓趨勢,預測電壓下降還是上升;

6、步驟四、選擇補償模式:根據電壓趨勢預測結果,選擇超級電容優先補償模式還是鋰電池吸收多余能量模式;

7、步驟五、混合儲能協同控制:多模態控制模塊協調混合儲能執行單元控制超級電容和鋰電池的充放電;

8、步驟六、儲能soc狀態判斷:檢查超級電容和鋰電池的soc狀態;

9、步驟七、執行相應操作:根據soc狀態,啟動鋰電池充電保護、執行多目標補償還是停止鋰電池充電;

10、步驟八、多目標補償執行:動態均壓補償電路執行電壓補償和諧波抑制;

11、步驟九、閉環反饋優化:系統根據補償效果進行閉環反饋優化。

12、優選的,所述動態拓撲預判步驟中利用采集參數預判電網拓撲結構,采用動態鏈路預測算法,融合網絡拓撲和屬性信息,預測電網結構變化,為補償模式選擇提供依據。

13、優選的,所述電壓趨勢預測步驟中通過lstm算法分析歷史電壓數據,捕捉長期依賴關系,預測電壓升降趨勢,決定選擇超級電容補償還是鋰電池吸收能量模式。

14、優選的,所述選擇補償模式步驟中輸入未來100mslstm網絡預測的電壓趨勢進行決策,且決策規則為:

15、若預測電壓低于閾值,可設定為標稱電壓的90%,則激活超級電容組,利用其高功率密度特性快速補償;

16、若預測電壓上升超過閾值,可設定為標稱電壓的110%,則切換鋰電池組吸收多余能量,防止過壓。

17、優選的,所述混合儲能協同控制采用模型預測控制算法,實時優化超級電容和鋰電池的充放電功率,平衡功率與能量需求。

18、優選的,所述儲能soc狀態判斷通過安時積分法、卡爾曼濾波法估算電池soc,結合開路電壓法校準。

19、優選的,所述執行相應操作步驟中輸入超級電容和鋰電池的實時soc值進行決策,且決策規則為:

20、soc<30%:鋰電池進入充電保護模式,僅允許超級電容參與瞬時補償;

21、30%≤soc≤80%:雙儲能協同工作,超級電容處理高頻波動,鋰電池提供持續支撐;

22、soc>80%:鋰電池停止充電,僅作為備用電源,避免過充風險。

23、優選的,所述多目標補償執行步驟中動態均壓補償電路通過調節電感電流模式,執行電壓補償和諧波抑制,提升電網末端電壓質量,抑制諧波干擾。

24、優選的,所述閉環反饋優化步驟中采用nsga-ii遺傳算法求解多目標模型,結合層次分析法確定最優解。

25、本發明公開了一種低壓配電網末端低電壓治理裝置均壓電路的控制方法,其具備的有益效果如下:

26、該低壓配電網末端低電壓治理裝置均壓電路的控制方法,lstm神經網絡實現100ms級電壓趨勢預測,動態鏈路預測算法構建電網數字孿生,預測準確率較高,超級電容與鋰電池功率型-能量型互補,模型預測控制算法實現充放電功率動態分配,鋰電池壽命延長,nsga-ii遺傳算法同步優化電壓補償、諧波抑制、儲能保護三目標,諧波抑制率提升,電壓暫降恢復時間縮短,通過動態預測、混合儲能協同、多目標優化三大核心創新,顯著提升了低壓配電網末端的電壓治理效能。

27、該低壓配電網末端低電壓治理裝置均壓電路的控制方法,智能檢測模塊通過霍爾傳感器、羅氏線圈等采集三相電壓/電流,fft算法同步提取50次以下諧波成分,數據經抗混疊濾波和24位adc轉換后,通過雙冗余can總線傳輸至多模態控制模塊,多模態控制模塊執行雙重預測,利用lstm網絡分析歷史數據,時間窗10s,預測未來100ms電壓趨勢,利用動態鏈路預測算法融合拓撲結構數據預判電網運行狀態,根據預測結果選擇補償模式,電壓<90%un時激活超級電容組,最大放電功率500kw,電壓>110%un時切換鋰電池組吸收能量,吸收功率300kw,混合儲能執行單元接收pwm控制信號,超級電容通過三電平anpc逆變器注入補償電流,鋰電池經雙向dc-dc變換器調節充放電功率,動態均壓補償電路同步執行apf模式補償電壓暫降,svg模式抑制諧波。

28、該低壓配電網末端低電壓治理裝置均壓電路的控制方法,智能檢測模塊由高精度傳感器陣列與信號處理單元組成,高精度傳感器陣列為電壓傳感器和電流傳感器,電壓傳感器采用光纖傳感技術,測量精度±0.2%,響應時間<1μs,電流傳感器基于羅氏線圈原理,量程0-1000a,線性度誤差<0.5%;信號處理單元采用諧波分析單元,內置fft算法,可實時提取50次以下諧波分量,并采用雙dsp架構分別負責實時數據采集與復雜算法運算;電壓趨勢預測算法基于lstm網絡,輸入歷史數據窗口為10個周波,預測未來100ms電壓變化趨勢,均方誤差控制在0.005以內。



技術特征:

1.一種低壓配電網末端低電壓治理裝置均壓電路的控制方法,其特征在于,包括以下步驟:

2.根據權利要求1所述的一種低壓配電網末端低電壓治理裝置均壓電路的控制方法,其特征在于,所述動態拓撲預判步驟中利用采集參數預判電網拓撲結構,采用動態鏈路預測算法,融合網絡拓撲和屬性信息,預測電網結構變化,為補償模式選擇提供依據。

3.根據權利要求1所述的一種低壓配電網末端低電壓治理裝置均壓電路的控制方法,其特征在于,所述電壓趨勢預測步驟中通過lstm算法分析歷史電壓數據,捕捉長期依賴關系,預測電壓升降趨勢,決定選擇超級電容補償還是鋰電池吸收能量模式。

4.根據權利要求1所述的一種低壓配電網末端低電壓治理裝置均壓電路的控制方法,其特征在于,所述選擇補償模式步驟中輸入未來100mslstm網絡預測的電壓趨勢進行決策,且決策規則為:

5.根據權利要求1所述的一種低壓配電網末端低電壓治理裝置均壓電路的控制方法,其特征在于,所述混合儲能協同控制采用模型預測控制算法,實時優化超級電容和鋰電池的充放電功率,平衡功率與能量需求。

6.根據權利要求1所述的一種低壓配電網末端低電壓治理裝置均壓電路的控制方法,其特征在于,所述儲能soc狀態判斷通過安時積分法、卡爾曼濾波法估算電池soc,結合開路電壓法校準。

7.根據權利要求1所述的一種低壓配電網末端低電壓治理裝置均壓電路的控制方法,其特征在于,所述執行相應操作步驟中輸入超級電容和鋰電池的實時soc值進行決策,且決策規則為:

8.根據權利要求1所述的一種低壓配電網末端低電壓治理裝置均壓電路的控制方法,其特征在于,所述多目標補償執行步驟中動態均壓補償電路通過調節電感電流模式,執行電壓補償和諧波抑制,提升電網末端電壓質量,抑制諧波干擾。

9.根據權利要求1所述的一種低壓配電網末端低電壓治理裝置均壓電路的控制方法,其特征在于,所述閉環反饋優化步驟中采用nsga-ii遺傳算法求解多目標模型,結合層次分析法確定最優解。


技術總結
本發明公開一種低壓配電網末端低電壓治理裝置均壓電路的控制方法,涉及配電設備領域。該低壓配電網末端低電壓治理裝置均壓電路的控制方法,包括以下步驟:多參數實時采集;動態拓撲預判;電壓趨勢預測結果;選擇補償模式;混合儲能協同控制;儲能SOC狀態判斷;執行相應操作;多目標補償執行;閉環反饋優化。該低壓配電網末端低電壓治理裝置均壓電路的控制方法,LSTM神經網絡實現100ms級電壓趨勢預測,動態鏈路預測算法構建電網數字孿生,預測準確率較高,超級電容與鋰電池功率型?能量型互補,實現充放電功率動態分配,NSGA?II遺傳算法同步優化電壓補償、諧波抑制、儲能保護三目標,諧波抑制率提升,電壓暫降恢復時間縮短。

技術研發人員:袁新,張俊淦,劉宏偉,張波,姜喜娜,劉海鵬,鞏同海,王寧信,朱景璐
受保護的技術使用者:國網山東省電力公司桓臺縣供電公司
技術研發日:
技術公布日:2025/6/12
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