本發明涉及電力系統，尤其涉及一種有源濾波器優化配置方法。

背景技術：

現代工業技術中，電力電子裝置的廣泛應用，使電網諧波污染日益嚴重，電力系統的諧波問題引起人們越來越多的關注。

目前電力系統中諧波治理主要是通過安裝濾波器降低諧波含量。其中，無源濾波器配置是傳統抑制諧波的主要手段，但是其存在濾除效果差、可能引起諧波放大等缺點。有源濾波器是一種動態抑制諧波的電力電子裝置，它能對頻率和幅值變化的諧波進行補償，可以彌補無源濾波器的缺點，獲得比其更好的補償特性，是一種理想的諧波補償裝置。因此，有源濾波器在電力系統中的應用越來越多。

有源濾波器是通過向電網注入與原有諧波電流幅值相等、相位相同、方向相反的電流，以達到諧波治理的目的。有源濾波器安裝位置對其工作性能具有很大影響，當其裝設在一個合適位置并具有合適容量時，其注入較小的諧波電流就能取得較好的諧波治理效果。

技術實現要素：

本發明提供了一種能夠解決多諧波源并入智能配電網產生大量諧波問題的有源濾波器優化配置的方法。

為了解決上述問題，本發明提供了一種有源濾波器優化配置方法，其包括以下步驟：基于有源濾波器配置的影響，設置目標函數；設定滿足配電網有源濾波器優化配置的約束條件；采用模態分析與粒子群算法相結合的配置算法對配電網有源濾波器進行優化配置。

優選地，采用模態分析與粒子群算法相結合的配置算法具體包括：

S1，輸入配電網的參數，通過諧波電壓含有率和電壓總諧波畸變率約束，計算配電網初始狀態的諧波參數，所述配電網初始狀態的諧波參數包括元件各次諧波參數；

S2，根據形成于元件各次諧波參數過程中的各次諧波導納矩陣，利用模態分析法求得所述諧波導納矩陣的特征值和對應的特征向量，根據所述特征值和所述特征向量選擇有源濾波器配置的候選位置節點；

S3，輸入粒子群算法中的有關參數和所述候選位置節點，利用粒子群算法輸出優化結果。

優選地，根據S2中的所述特征值計算各模態的模態阻抗以選擇發生諧振的模態，再根據特征向量計算發生諧振的模態的所有參與因子，根據參與因子的大小選擇有源濾波器配置的候選位置節點。

優選地，S3具體包括：

S31，參數初始化；

S32，計算每個粒子所對的適應度值；

S33，隨機調整權重值以選取最好位置；

S34，判斷結果是否滿足收斂條件，如果滿足收斂條件，輸出優化結果，如果不滿足，返回S32。

優選地，S33中具體包括：

選取局部最好位置；選取全局最好位置。

優選地，所述目標函數為費用、諧波網損、電壓畸變率的單目標函數。

優選地，所述目標函數為以費用、諧波網損和電壓總諧波畸變率為目標的多目標函數。

優選地，所述多目標函數為費用、諧波網損和電壓總諧波畸變率的加權最小值，所述多目標函數

其中，ν₁、ν₂、ν₃為加權因子，分別為無量綱的有源濾波器投資費的目標函數、系統中總諧波損耗的目標函數和諧波治理的目標函數。

優選地，所述約束條件至少包括系統潮流的約束、節點諧波含有率約束和電壓總諧波畸變率約束。

與現有技術相比，本發明的有益效果在于：通過引入模態分析法，減少了粒子群算法確定有源濾波器配置位置的計算量，運算速度快，利于算法的快速收斂，并能找到更好的最優解，可以有效計算有源濾波器的最優接入位置，對提高系統運行的經濟性和改善電能質量起到了良好的作用。

附圖說明

圖1是本發明實施例的有源濾波器優化配置方法的流程圖；

圖2是本發明另一實施例的有源濾波器優化配置方法的流程圖；

圖3是本發明另一實施例的有源濾波器優化配置方法中的步驟S3的具體流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖和具體實施例對本發明作進一步詳細描述，但不作為對本發明的限定。

如圖1所示，本發明公開了一種有源濾波器優化配置方法，其包括以下步驟：基于有源濾波器配置的影響，設置目標函數；設定滿足配電網有源濾波器優化配置的約束條件；采用模態分析與粒子群算法相結合的配置算法對配電網有源濾波器進行優化配置。

其中，目標函數可以是單目標函數，例如是費用、諧波網損或電壓畸變率。目標函數也可以是費用、諧波網損和電壓總諧波畸變率為基礎的多目標函數，設置多目標函數，可以使有源濾波器的優化配置更加合理。

本實施例中，綜合考慮經濟性和濾波效果兩方面的影響來建立配電網有源濾波器的目標函數，具體是以費用、諧波網損、電壓總諧波畸變率三者的加權最小值為目標函數，可以根據實際情況調整各目標函數的加權因子來適應不同系統。

具體的，目標函數為其中，minF表示統一單位后的函數最小值，ν₁、ν₂、ν₃表示加權因子，分別表示無量綱的有源濾波器投資費的目標函數、無量綱的系統中總諧波損耗的目標函數、無量綱的諧波治理的目標函數。

有源濾波器投資費其中，N表示配電網的總節點數，Tf_i表示第i節點有源濾波器的安裝費用，d_i表示第i節點是否裝設濾波器(d_i＝1表示裝設，d_i＝0表示未裝設)，Q_i表示第i節點有源濾波器的安裝容量；k_c表示有源濾波器單位容量的價格。

系統中第h次諧波網損其中，I^h表示有源濾波器注入電網的諧波電流；表示節點i和節點j之間的第h次諧波電阻。

諧波治理其中，分別表示第n節點的基波電壓和第h次諧波電壓。

對于設定滿足配電網有源濾波器優化配置的約束條件，約束條件一般包括系統潮流的約束以及諧波在國家規定標準范圍內的約束，其中，諧波在國家規定標準范圍內的約束包括節點的各次諧波電壓含有率的約束、節點的電壓總諧波畸變率的約束、有源濾波器的投切容量和投切數量的約束。

具體地，節點的各次諧波電壓含有率其中，C_HRU表示電壓含有率的限制系數。

電壓總諧波畸變率其中，C_THDU表示電壓總諧波畸變率的限制系數。

系統中節點i處接入的有源濾波器的投切容量Q_i需滿足Q_{i min}≤Q_i≤Q_imax，其中，Q_imin、Q_imax表示節點i所能接入有源濾波器的容量的最小值和最大值。

有源濾波器的投切數量d需滿足其中，D表示有源濾波器安裝的最大數目。

本發明公開的一種有源濾波器優化配置方法，通過上述設置目標函數和約束條件，并采用模態分析與粒子群算法相結合的配置算法，其包括具體優化配置步驟，如圖2所示。

S1，輸入配電網的參數，通過諧波電壓含有率和電壓總諧波畸變率約束，得到配電網初始狀態的諧波參數，配電網初始狀態的諧波參數包括元件各次諧波參數。

其中，配電網的參數包括各元件參數和各次諧波源參數，配電網各元件參數具體包括總節點數、發電機參數、變壓器參數、線路參數和負荷參數，各次諧波源的參數具體包括各諧波源注入有功功率、無功功率和各種非線性負荷的有功功率、無功功率。

配電網初始狀態的諧波參數還包括各節點諧波電壓的幅值、相位，各節點各次電壓諧波畸變率、電壓總諧波畸變率。

S2，根據形成于元件各次諧波參數過程中的各次諧波導納矩陣，利用模態分析法求得諧波導納矩陣的特征值和對應的特征向量，根據特征值和特征向量選擇有源濾波器配置的候選位置節點。

其中，根據S2中的特征值計算各模態的模態阻抗以選擇發生諧振的模態，根據特征向量計算發生諧振的模態的所有參與因子，參與因子的大小對應于受諧振的影響的大小，根據參與因子的大小判斷各節點受諧振影響的大小，將有源濾波器配置的候選位置節點選擇為較大參與因子對應的節點，也即發生諧波并聯諧振的位置。

S3，輸入粒子群算法中的有關參數和上述得到的候選位置節點，利用粒子群算法輸出優化結果。

其中，粒子群算法中的有關參數包括個體規模、維數和迭代次數。

如圖3所示，S3具體包括：S31，參數初始化；S32，計算每個粒子所對的適應度值；S33，隨機調整權重值以選取最好位置；S34，判斷結果是否滿足收斂條件，如果滿足收斂條件，輸出優化結果，如果不滿足，返回S32。

其中，S31中，通過隨機確定粒子的初始速度和位置，并隨機選擇權重值來進行參數初始化。

S33中通過隨機調整權重值，使粒子的速度和位置進行更新迭代，以選取最好位置。

S33中具體包括：選取局部最好位置；選取全局最好位置。選取局部最好位置時，將每個粒子的適應度值與其經歷過的最好位置的適應度值進行比較，如果比后者好，則將其作為當前的最好位置。選取全局最好位置時，將每個粒子適應度值與全局經歷過的最好位置的適應度值進行比較，如果比后者好，則將其作為當前的全局最好位置。首先進行局部比較，其次進行全局比較，可以有效節省運算時間。

本發明的有源濾波器優化配置方法采用了模態分析與粒子群算法相結合，通過引入模態分析法，確定有源濾波器的候選位置節點，減少了粒子群算法確定有源濾波器配置位置的計算量，運算速度快，利于算法的快速收斂，并能找到更好的最優解，可以有效計算有源濾波器的最優接入位置，對提高系統運行的經濟性和改善電能質量起到了良好的作用。

以上實施例僅為本發明的示例性實施例，不用于限制本發明，本發明的保護范圍由權利要求書限定。本領域技術人員可以在本發明的實質和保護范圍內，對本發明做出各種修改或等同替換，這種修改或等同替換也應視為落在本發明的保護范圍內。