本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種大規(guī)模分布式電源并網(wǎng)孤島檢測方法。

背景技術(shù)：

近年來，以風電為代表的清潔能源迅猛發(fā)展，裝機容量逐年增大，隨之而來的集中式清潔能源消納及送出問題也日益突出。含分布式清潔能源的大規(guī)模分布式電源以其供電靈活、能夠就地消納等優(yōu)點成為未來清潔能源的發(fā)展方向。大規(guī)模分布式電源最主要的特點是能夠在并網(wǎng)/離網(wǎng)不同模式下穩(wěn)定運行，其中孤島檢測的速度及靈敏度在并網(wǎng)/離網(wǎng)轉(zhuǎn)換過程中非常重要。大規(guī)模分布式電源在不同運行狀態(tài)下對于分布式電源的控制策略完全不同，只有準確檢測出孤島狀態(tài)，才能及時調(diào)整控制策略保證大規(guī)模分布式電源穩(wěn)定運行，因此研究大規(guī)模分布式電源孤島檢測技術(shù)具有非常重要的意義。

孤島檢測方法一般可分為無源法和有源法。無源檢測方法基本原理為檢測大規(guī)模分布式電源的電壓幅值、頻率等電氣量來判斷系統(tǒng)是否發(fā)生孤島現(xiàn)象，當孤島情況下大規(guī)模分布式電源與負荷匹配時會出現(xiàn)檢測盲區(qū)。有源檢測方法通過改變輸出電流的頻率、幅值等方式來實現(xiàn)孤島檢測，該方法在電源與負荷匹配工況下依然有效，但其發(fā)出的擾動信號會影響大規(guī)模分布式電源整體電能質(zhì)量。本發(fā)明將大規(guī)模分布式電源孤島轉(zhuǎn)換過程中混沌特征參數(shù)的變化應(yīng)用于大規(guī)模分布式電源被動孤島檢測，能夠有效避免傳統(tǒng)被動孤島檢測方法由于運行工況變化而造成孤島檢測誤動作的現(xiàn)象。

在孤島工況下，微電網(wǎng)會產(chǎn)生混沌現(xiàn)象，其原因主要來源于2個方面：

1)在并網(wǎng)/孤島轉(zhuǎn)換過程中，并網(wǎng)點的短路容量會產(chǎn)生較大的變化，導(dǎo)致微電網(wǎng)呈現(xiàn)出混沌特性。

2)微電網(wǎng)中的光伏逆變器電路和儲能中的升壓電路均存在大量的非線性電子元件，導(dǎo)致微電網(wǎng)在孤島過程中呈現(xiàn)混沌特性。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供一種大規(guī)模分布式電源并網(wǎng)孤島檢測方法，目的是為了實現(xiàn)大規(guī)模分布式電源的并網(wǎng)孤島檢測，并提高被動孤島檢測的準確性。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：

一種大規(guī)模分布式電源并網(wǎng)孤島檢測方法，將混沌特性及Lyapunov指數(shù)引入分布式電源并網(wǎng)孤島檢測中，在測試過程中，全程記錄分布式電源的Lyapunov指數(shù)以便于對分布式電源進行準確可靠的孤島檢測。

所述Lyapunov指數(shù)表示用來判斷微電網(wǎng)在并網(wǎng)/孤島轉(zhuǎn)換過程中是否發(fā)生了混沌現(xiàn)象，如果Lyapunov指數(shù)大于零，則表征系統(tǒng)發(fā)生了混沌現(xiàn)象，反之則認為沒有發(fā)生混沌現(xiàn)象。

所述Lyapunov指數(shù)提取方法如下：對于一維動力系統(tǒng)x_n+1＝F(x_n)，初始2點經(jīng)過迭代后究竟是呈現(xiàn)分離狀態(tài)還是呈現(xiàn)靠攏狀態(tài)，取決于F(x)導(dǎo)數(shù)的絕對值|dF/dx|：如果|dF/dx|＞1，則迭代后兩點呈分開狀態(tài)；如果|dF/dx|＜1，則迭代后兩點呈靠攏狀態(tài)，但在多次迭代過程中，|dF/dx|的值也會不斷變化。為從整體上分辨出相鄰兩狀態(tài)分離的情況，必須對時間或者迭代次數(shù)取平均值。設(shè)平均每次迭代所引起的指數(shù)分離中的指數(shù)為λ，原來相距為ε的2個點經(jīng)過n次迭代后，其距離為：

式(1)中：λ為里亞布諾夫指數(shù)，n為電壓采樣個數(shù)，|dF/dx|為相空間距離；

式中λ具有與初始值選取無關(guān)的特性，被稱為原動力系統(tǒng)的李雅普諾夫(Lyapunov)指數(shù)，它表征系統(tǒng)在多次迭代中平均每次迭代所引起的指數(shù)分離中的指數(shù)；如果λ<0，意味相鄰點呈現(xiàn)靠攏狀態(tài)，表征系統(tǒng)最終為穩(wěn)定的不動點和周期運動；如果λ>0，表明相鄰點呈現(xiàn)分離狀態(tài)，表征系統(tǒng)運動軌道的局部不穩(wěn)定；因此，可以將λ>0作為系統(tǒng)混沌行為的判據(jù)之一；在n維的離散動力系統(tǒng)中有n個Lyapunov指數(shù)，其大小排列為λ1≥λ2...≥λn，最大Lyapunov指數(shù)λmax＝λ1，如果λmax大于零則認為系統(tǒng)呈現(xiàn)混沌特性。

所述Lyapunov指數(shù)提取方法是采用現(xiàn)場實測方法來進行驗證，其具體測試步驟如下：

1)分布式電源并網(wǎng)，負荷正常運行，儲能系統(tǒng)運行于PQ控制模式，光伏電源未啟動；

2)啟動光伏，并運行至穩(wěn)定狀態(tài)；

3)調(diào)整分布式電源負載，保證分布式電源中的負荷與電源基本保持平衡；

4)手動斷開分布式電源并網(wǎng)開關(guān)，分布式電源短暫孤島運行后由于沒有調(diào)節(jié)能力而整體脫網(wǎng)；

5)采用諧波檢測法進行孤島檢測，結(jié)果表明在光伏啟動等工況中容易出現(xiàn)誤判現(xiàn)象；

6)在測試過程中全程記錄Lyapunov指數(shù)，采用Lyapunov指數(shù)進行孤島檢測；檢測結(jié)果表明采用混沌檢測方法能夠有效檢測出孤島，且避免誤判現(xiàn)象的發(fā)生。

本發(fā)明的優(yōu)點及有益效果是：

本發(fā)明將大規(guī)模分布式電源并網(wǎng)/孤島混沌特性引入被動孤島檢測減小了傳統(tǒng)孤島檢測盲區(qū)，提高了被動孤島檢測的準確性和可靠性。將大規(guī)模分布式電源孤島轉(zhuǎn)換過程中混沌特征參數(shù)的變化應(yīng)用于大規(guī)模分布式電源被動孤島檢測，能夠有效避免傳統(tǒng)被動孤島檢測方法由于運行工況變化而造成孤島檢測誤動作的現(xiàn)象。

下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明作進一步詳細的說明，但不僅限于本發(fā)明實施例中所例范圍。

附圖說明

圖1是本發(fā)明大規(guī)模分布式電源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖；

圖2是微電網(wǎng)不同工況下的仿真波形；

圖3是采用傳統(tǒng)諧波畸變率對典型工況進行孤島檢測，共發(fā)出了3次孤島檢測信號，但前2次是由于光伏啟動及投入電容器而造成的誤判斷信號；

圖4是利用最大Lyapunov指數(shù)檢測孤島，該方法準確地檢測出了微電網(wǎng)的離網(wǎng)狀態(tài)，并且在光伏啟動和電容器投入等工況下未發(fā)出誤判信號。

具體實施方式

本發(fā)明是一種大規(guī)模分布式電源并網(wǎng)孤島檢測方法，是將混沌特性及Lyapunov指數(shù)引入分布式電源并網(wǎng)孤島檢測中，在測試過程中，全程記錄分布式電源的Lyapunov指數(shù)以便于對分布式電源進行準確可靠的孤島檢測。

Lyapunov指數(shù)表示用來判斷微電網(wǎng)在并網(wǎng)/孤島轉(zhuǎn)換過程中是否發(fā)生了混沌現(xiàn)象，如果Lyapunov指數(shù)大于零，則表征系統(tǒng)發(fā)生了混沌現(xiàn)象，反之則認為沒有發(fā)生混沌現(xiàn)象。

Lyapunov指數(shù)提取方法如下：對于一維動力系統(tǒng)x_n+1＝F(x_n)，初始2點經(jīng)過迭代后究竟是呈現(xiàn)分離狀態(tài)還是呈現(xiàn)靠攏狀態(tài)，取決于F(x)導(dǎo)數(shù)的絕對值|dF/dx|：如果|dF/dx|＞1，則迭代后兩點呈分開狀態(tài)；如果|dF/dx|＜1，則迭代后兩點呈靠攏狀態(tài)，但在多次迭代過程中，|dF/dx|的值也會不斷變化。為從整體上分辨出相鄰兩狀態(tài)分離的情況，必須對時間或者迭代次數(shù)取平均值。設(shè)平均每次迭代所引起的指數(shù)分離中的指數(shù)為λ，原來相距為ε的2個點經(jīng)過n次迭代后，其距離為：

式(1)中：λ為里亞布諾夫指數(shù)，n為電壓采樣個數(shù)，|dF/dx|

為相空間距離。

式中λ具有與初始值選取無關(guān)的特性，被稱為原動力系統(tǒng)的李雅普諾夫(Lyapunov)指數(shù)，它表征系統(tǒng)在多次迭代中平均每次迭代所引起的指數(shù)分離中的指數(shù)。如果λ<0，意味相鄰點呈現(xiàn)靠攏狀態(tài)，表征系統(tǒng)最終為穩(wěn)定的不動點和周期運動；如果λ>0，表明相鄰點呈現(xiàn)分離狀態(tài)，表征系統(tǒng)運動軌道的局部不穩(wěn)定。因此，可以將λ>0作為系統(tǒng)混沌行為的判據(jù)之一。在n維的離散動力系統(tǒng)中有n個Lyapunov指數(shù)，其大小排列為λ1≥λ2...≥λn，最大Lyapunov指數(shù)λmax＝λ1，如果λmax大于零則認為系統(tǒng)呈現(xiàn)混沌特性。

為驗證本發(fā)明可靠性，采用現(xiàn)場實測方法來進行驗證，如圖1所示，圖1為被測試微電網(wǎng)具體結(jié)構(gòu)，其具體測試步驟如下：

1)分布式電源并網(wǎng)，負荷正常運行，儲能系統(tǒng)運行于PQ控制模式，光伏電源未啟動。

2)啟動光伏，并運行至穩(wěn)定狀態(tài)。

3)調(diào)整分布式電源負載，保證分布式電源中的負荷與電源基本保持平衡。

4)手動斷開分布式電源并網(wǎng)開關(guān)，分布式電源短暫孤島運行后由于沒有調(diào)節(jié)能力而整體脫網(wǎng)，如圖2所示，圖2為實驗過程中的電壓波形；

5)采用諧波檢測法進行孤島檢測，結(jié)果表明在光伏啟動等工況中容易出現(xiàn)誤判現(xiàn)象，如圖3所示，圖3為采用諧波檢測法的檢測結(jié)果。

6)在測試過程中全程記錄Lyapunov指數(shù)，采用Lyapunov指數(shù)進行孤島檢測。檢測結(jié)果表明采用混沌檢測方法能夠有效檢測出孤島，且避免誤判現(xiàn)象的發(fā)生。如圖4所示，圖4為采用混沌檢測方法檢測到的具體結(jié)果。