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分布式电源并网保护并网保护研究方向

2022/07/13321 作者:佚名
导读:决定并网保护的功能与性能要求的因素,首先是并网标准。所以,与并网保护相关的研究课题,首先来自于并网标准,其次才是保护原理的研究 。 分布式电源并网保护与并网标准相关的研究课题 由于IEEE1547标准制定时分布式电源渗透率较低,因此不鼓励分布式电源参与电网的频率和电压调节。而随着可再生能源的快速发展,分布式电源在配电网中的作用正从被动转向主动,即从电网故障后被要求迅速退出运行,逐渐变为向电网提供辅

决定并网保护的功能与性能要求的因素,首先是并网标准。所以,与并网保护相关的研究课题,首先来自于并网标准,其次才是保护原理的研究 。

分布式电源并网保护与并网标准相关的研究课题

由于IEEE1547标准制定时分布式电源渗透率较低,因此不鼓励分布式电源参与电网的频率和电压调节。而随着可再生能源的快速发展,分布式电源在配电网中的作用正从被动转向主动,即从电网故障后被要求迅速退出运行,逐渐变为向电网提供辅助服务和动态支撑能力。反映在近几年的并网标准的变化上,值得特别关注的问题主要是低压穿越和计划孤岛。

1)兼顾系统和保护需要的低电压穿越策略。

目前各国的并网标准中制定了各种各样的LVRT曲线。LVRT曲线中的关键参数为电压阈值。从对电网的动态无功支撑角度,该电压阈值设置越低,分布式电源对系统的支撑作用越强。但从对配电网保护的影响角度,该电压阈值的影响是非单调的。一般而言,加快故障馈线上并网保护的动作速度,减少对该馈线保护的“屏蔽效应”,有利于提高配电网保护的灵敏性。但是,如果进一步提高该电压阈值,会使得健全馈线上接入的分布式电源快速脱网,流过故障馈线的短路电流反而由大变小。所以,如何根据不同配电网的实际情况,兼顾系统和保护两方面的需求来优化LVRT曲线,是一个重要的研究课题。

2)适应计划孤岛的自适应保护与控制策略。

虽然现有标准都不允许分布式电源孤岛运行,但随着分布式电源容量的增加和微电网技术的发展,为了有效利用分布式电源的电源支撑作用,提高供电可靠性,很多国家开始重视对计划孤岛的研究。IEEE 1547.4中将计划孤岛称为分布式电源孤岛系统,即微电网,其对分布式电源孤岛运行模式的设计、运行方面做出了较详细的规定。

当允许计划孤岛时,分布式电源自身的防孤岛保护可能会破坏孤岛系统的稳定运行(尤其是孤岛刚形成时)。对此,一种可行的解决方案是,当并网保护检测到孤岛,并判断当前微电网具备孤岛运行条件时,立刻闭锁分布式电源自身的防孤岛保护。另外,当发生联网/孤岛运行方式切换时,某些分布式电源单元需要迅速切换控制模式;同时,由于在孤岛和联网条件下,微电网内短路电流水平变化很大,保护定值也需做自适应调整。此时,并网保护的孤岛检测功能可以为上述控制模式和保护整定值的自适应切换提供信号。由以上分析可见,并网保护作为一种接口保护,不但具备故障保护功能,还可以在保证分布式电源孤岛系统的安全稳定运行中发挥重要作用。

分布式电源并网保护与保护原理相关的研究课题

(1)并网保护实现中的突出问题

目前,并网保护基于常规保护原理实现,在应用中存在如下突出问题。

1)故障检测问题。分布式电源的大规模接入和变流器型分布式电源容量的不断增加,使得配电网的故障特征发生了很大变化,主要表现在:a)故障电流较小。例如变流器型分布式电源所提供的故障电流一般不超过1.5倍额定电流;b)在故障期间,变流器型分布式电源呈现电流源特征,与传统同步发电机的电压源特征相差很大;c)故障特征还与变流器的控制策略(如是否考虑负序电流控制)存在很大关联。以上这些,使得在并网保护的故障检测方法中,不能完全复制基于同步电机理论得到的故障特征。

2)孤岛检测问题。虽然已经提出了被动检测、主动检测和联跳等方案,但目前还不存在获得广泛认可的方案。无源和无通道是继电保护追求的重要目标,因为这可以将保护的问题限制在保护装置自身。从这个意义上,被动孤岛检测原理应持续受到重视。但当功率不平衡度较低时,现有被动孤岛检测存在较大的检测盲区,这函需得到改进。

3)整定计算问题。并网保护属于多功能保护,实现中需要用到较多的保护元件。复杂的保护配置不但提高了装置的成本,而且增大了整定计算的工作量。更为困难的是,由于分布式电源出力的随机性和波动性,以及分布式电源类型、容量、并网变压器接线方式、功率不平衡度以及配电网保护的配置等诸多因素都会影响到孤岛检测和故障判别,使得这些保护元件的定值难以整定。

分布式电源并网保护基于机器学习的智能并网保护方案

常规保护元件仅利用一、二个特征进行决策,从机器学习角度,可将其视为最为简单的线性分类器(如电流、电压、频率继电器)或非线性分类器(如距离继电器)。但这种基于少特征的保护原理难以应对并网保护的上述问题。

近年来,研究者越来越重视机器学习在保护领域的应用价值。与常规保护原理相比,基于机器学习的智能保护方案具有如下优势:}突破了常规保护中单一继电器的概念,能够组合多个特征进行模式识别;能够从大量特征中优选出最为有效的关键特征组合;能够从训练样本中自动找出最优定值。以上特点有助于同时改善保护的安全性与可信赖性,同时减轻了需要对常规保护中大量元件进行整定计算的压力。

在完成特征选择后,需要选择合适的分类算法。智能保护中常用的机器学习方法包括人工神经网络、决策树和支持向量机等。但每种分类算法都存在归纳偏置现象,使得单一分类器存在精度和适应性瓶颈。

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