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基于递归变窗最小方差法的电压暂降快速检测
  • ISSN号:1000-3673
  • 期刊名称:《电网技术》
  • 时间:0
  • 分类:TM76[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室(河北工业大学),天津市红桥区300130, [2]天津商业大学理学院,天津市北辰区300134
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(51477040); 河北省自然科学基金项目(E2015202263); 河北省高等学校创新团队领军人才培育计划(LJRC003)
中文摘要:

动态电压恢复器(dynamic voltage restorer,DVR)是补偿电压暂降的一种有效电力电子装置,快速准确的电压检测是DVR精确补偿的重要前提。文中分析了现有检测算法,针对固定采样短数据窗最小方差(least error squares,LES)法的谐波敏感问题、固定采样长数据窗LES法的延迟问题,提出了一种基于递归变量可变数据窗最小方差法的暂降检测算法,采用短数据窗和长数据窗同时采样,两种方法的计算差值同时大于动作阀值时触发递归可变数据窗采样,以识别电压暂降。通过在线性和非线性负载、谐波、直流偏置等情况下进行实验分析,验证了可行性。结果表明,该方法计算量小、实现简单、实时性强,检测结果波动量小,电压暂降时相量检测时间可在5 ms内完成,且对谐波和直流偏置均不敏感,具有良好的动态响应。

英文摘要:

Dynamic voltage restorer(DVR) is a power electronic device compensating voltage sag. Rapid and accurate voltage detection is an important prerequisite for DVR control. In this paper, existing voltage sag detection methods are analyzed. To solve the problem that fixed data window least error square(LES) method is sensitive to harmonics, and that long data window LES method increases time delay, a voltage sag phasor detection algorithm based on recursive variable LES method is proposed. LES method with short and long data window is used with two calculating differences greater than operation threshold. Recursive variable data window algorithm is started to identify voltage sag. According to experimental analysis under various conditions such as linear and nonlinear loads, harmonics, dc offset, the proposed method is proved feasible. Study results indicate that, with real-time feature and high reliability, the proposed algorithm is insensitive to harmonics and dc offset and easy to implement. The calculated results have no ripple. The proposed method estimates phasor within 5ms with better dynamic response.

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期刊信息
  • 《电网技术》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:国家电网公司
  • 主编:张文亮
  • 地址:北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
  • 邮编:100192
  • 邮箱:pst@epri.sgcc.com.cn
  • 电话:010-82812976 82812543
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3673
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2410/TM
  • 邮发代号:82-604
  • 获奖情况:
  • 中国优秀科技期刊,电力部优秀科技期刊,全国中文核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:66600