Page 31 - 电力与能源2024年第五期
P. 31

第 45 卷 第 5 期                          电力与能源
                   2024 年 10 月                                                                          563

                                                                                       DOI:10.11973/dlyny202405006



                         基于最小二乘支持向量机的新型电力系统


                                                  谐波分量预测



                                                          戴     金

                                         (国网湖北省电力有限公司配电部,湖北 武汉 430000)


                    摘   要:电力电子设备在发电、输电、配电及用电各个领域均有广泛应用,在改善居民生活质量与提升工业生
                    产效率的同时,也引入了大量的谐波,造成电力系统谐波污染。电力系统在不同采样点处的谐波含量不同,而
                    最小二乘支持向量机(LSSVM)具有预测精度高、预测效率高等优点,可应用于谐波含量预测。为了验证所提
                    出算法的有效性,搭建了仿真模型,对光伏发电系统、风力发电系统以及储能装置充放电处的电流的谐波含量
                    进行了预测。仿真结果表明:在不同工况下和不同类型的谐波含量下,该算法均具有较高的预测精度。
                    关键词:新型电力系统;谐波含量;预测算法;最小二乘支持向量机
                    作者简介:戴      金(1982—),男,高级工程师,从事配电网运维管理工作。
                    中图分类号:TM712;TP181    文献标志码:A    文章编号:2095-1256(2024)05-0563-05
                 Novel Power System Harmonic Component Prediction Based on Least Squares Support
                                                      Vector Machine



                                                           DAI Jin
                  (Power Distribution Department,State Grid Hubei Electric Power Company Wuhan 430000,Hubei Province,China)



                    Abstract:Power electronic equipment is widely used in various fields of power generation, transmission, distribu⁃
                    tion and use. While improving the quality of life of residents and enhancing the efficiency of industrial production,
                    it also introduce a large amount of harmonic content, resulting in power system harmonic pollution. The power
                    system has different harmonic contents at different sampling points, and the least squares support vector machine
                    (LSSVM), which has the advantages of high prediction accuracy and high prediction efficiency, can be applied to
                    the harmonic content prediction. In order to verify the algorithm proposed in this study, a simulation model is con⁃
                    structed  to  predict  the  harmonic  content  of  the  currents  at  the  charging  and  discharging  points  of  photovoltaic
                    power  generation  system,  wind  power  generation  system,  and  energy  storage  device.  The  simulation  results
                    show that the algorithm has high prediction accuracy under different operating conditions and different types of har⁃
                    monic contents.

                    Key  words:new  power  system,harmonic  content,prediction  algorithm,east  squares  support  vector  machine
                                                                            l
                    (LSSVM)

                                                                  [2]
                    电力系统对各行各业的有序运行至关重要,                          量 。这不仅会降低电能的使用效率加剧电力资
                其安全、可靠运行可提高居民的生活品质和工业                            源的流失,还可能引发电力系统故障。采用合理
                          [1]
                的生产效率 。                                          的谐波补偿可有效减少电能浪费,降低故障率,提
                    随着电能需求量的持续增长,传统的不可再                          高供电稳定性,并保护用电设备             [3-4] 。
                生化石能源日益枯竭,可再生新能源发电技术得                                自 20 世纪 50 年代起,电力电子技术的发展推
                到了快速发展。然而,分布式可再生新能源通过                            动了高压直流输电系统的进步,电能传输开始向
                并 网 逆 变 器 接 入 电 网 时 ,会 带 来 较 大 的 谐 波 含           长距离、大容量方向发展,电能利用率得到了极大
   26   27   28   29   30   31   32   33   34   35   36