谐波责任划分范文（精选4篇）
谐波责任划分 第1篇
随着电力电子技术的迅速发展,大量非线性负荷,如电弧炉、换流设备、电力机车等接入电网,给电网带来了严重的谐波问题[1,2,3]。为有效控制电网中的谐波污染,国家技术监督局颁布了《电能质量公用电网谐波》,规定了公用电网谐波的允许值[4],但是仍然无法改变“谁都应负责任,谁都不负责任”的现状,严重的谐波污染依然存在。
为了从根本上治理谐波,国际上提出一种“奖惩性方案”[5]。该方案提出以后,国内外学者做了许多研究,主要研究集中在利用“干预式”或“非干预式” 方法来区分公共连接点上的谐波污染来自于系统侧还是用户侧[1,4,6,7,8,9]。但是,实际电网中存在多个谐波源负荷,受关注母线的谐波污染也是由系统中所有谐波源负荷共同造成的。当各谐波源负荷相互干扰或者系统背景谐波剧烈波动时,以上方法确定的是系统侧和用户侧哪一方是谐波干扰的主要来源, 并不能细分出系统中所有谐波源各自的谐波电压贡献度。事实上,只有量化每个谐波源在受关注母线处的谐波污染量,最终确认各方的责任大小之后才能对电网中的主要谐波源负荷进行排序,最终确定首要治理目标。而仅仅判断谐波干扰来源方向并不能解决这个问题,所以有必要对多谐波源谐波责任进行定量计算,这也是进行电能质量经济评估的前提。
由于多谐波源责任划分考虑到了系统中所有主要谐波源,相比仅区分系统和用户两侧的谐波责任单点等值方法,可以不用考虑背景谐波电压波动的情况。因此,国内外学者对多谐波源责任划分也进行了相关研究。文献[10]首次提出了用最小二乘估计计算多谐波源谐波责任,文献[11]在最小二乘估计的基础上提出了一种改进的稳健回归方法。文献[12]主要探讨了集中式多谐波源谐波责任问题。 文献[13]利用谐波电流中的快速变化分量,抽取各谐波源节点与受关注母线之间的谐波阻抗进而计算谐波责任。
但是,当测量数据异常或者数据本身存在较强相关性而导致模型出现病态时,由于多元回归方程病态使得其系数矩阵求逆不稳定,此时这些方法将难以得到准确的结果[14]。而病态性问题在测量工程中大量存在,有时也是不可避免的。
针对该问题,本文提出了一种改进的最小二乘估计方法,即岭估计方法。岭估计是克服病态性问题的一种常用方法,其估计结果与岭参数的合理选择密切相关[15]。因此,本文利用岭迹法[16]以及L曲线法[17]确定岭参数并将岭估计方法应用到多谐波源责任的定量计算中。算例仿真表明该方法在解决病态问题上是有效的,比传统最小二乘估计具有更高的准确性,并且在非病态情况下也能够得到正确的结果。
1数学模型
假设电网中存在n个已知的主要谐波源负荷, 受关注母线M处的谐波污染是由电网中所有谐波源负荷共同作用产生的。
如图1所示的谐波源负荷向系统注入的h次谐波电流与受关注母线M处的h次总谐波电压有如下关系:
受关注母线M的h次谐波电压可以通过求取电网的谐波阻抗矩阵来计算,故式(1)中,ZhMi为电网谐波阻抗矩阵Zh中的第M行i列元素为非主要谐波源负荷在受关注母线M处产生的h次谐波电压,这里称为残余谐波电压。这个谐波电压相对于主要谐波源负荷产生的谐波电压是很小的,因此不用考虑其是否波动的情况。
多谐波源责任划分的关键是实时同步测量所有受关注母线处电压和各负荷支路注入电流。如今, 基于全球定位系统的广域测量系统(WAMS)可以获得一种时间上和空间上同步的测量数据———相量[15]。这些测量量一般为节点负荷注入电流相量以及节点电压相量。因此,将式(1)中电压、电流相量及阻抗用直角坐标表示如下:
式中:下标r和x分别表示相应量的实部和虚部。
将式(2)代入式(1)中展开后得:
记}是采样m次得到的一组采样值,以式(3)中电压实部的展开式为例,m次采样的电压实部表达式如下:
写成矩阵形式有:
其中,
计算出谐波阻抗ZMi后,谐波源i在受关注母线M处产生的h次谐波贡献μhi可以用该谐波源产生的h次谐波电压分量在上的投影来表示:
式中:α为谐波源i在受关注母线M处产生的h次谐波电压分量与受关注母线M处测量到的h次总谐波电压之间的夹角。
2数学模型的求解
2.1岭估计方法
多元线性回归模型的矩阵形式为:
式中:y为h维测量量;X为h×s阶系数矩阵;β为s维待估参数向量;ε为h维误差向量。
式(7)的最小二乘解为当系数矩阵X呈病态,即X的列向量之间有较强的线性相关性时,变量之间将出现严重的多重共线性,此时XTX的求逆将会出现不稳定,最终导致与真值有很大偏差,甚至有时候会出现与实际意义不符的正负号。
针对系数矩阵病态问题,数学上通常用岭估计方法来克服系数矩阵的病态性。它是一种在均方误差意义下优于最小二乘估计的方法,可从Tikhonov正则化原理中推导出来。
岭估计定义为:
式中为β的岭回归估计值;k为岭参数;E为单位阵。
从式(8)可以看出,与式(7)中最小二乘估计相比,岭估计解的实质就是在最小二乘的求逆部分增加了kE一项,由于这一项的参与,抑制了多元回归方程系数矩阵的病态性,使得XTX+kE求逆变得正常,可以得到更可靠的估计值。
式(8)仅与岭参数k有关,选择不同的k值可以得到不同的结果,因此岭估计方法的准确度的关键是选择合适的k值。
2.2岭参数确定方法
岭参数的确定直接影响到最终结果的准确性。 因此,本文首先利用岭迹法确定岭参数k的取值范围,然后运用L曲线法选择最合适的岭参数。
2.2.1岭迹法
岭迹法是最常用的选择岭参数的方法,岭估计值即本文需要计算的谐波阻抗值 ＺＭ，随 ｋ 的 变 化 而 变 化，故 可 记 为的第i个元素分量。当k在[0,+∞)上变化时随k值变化轨迹称为的第i个元素分量的轨迹,而中所有元素分量的岭迹统称为的岭迹图。选择k的方法是:将的岭迹画在同一张图上,根据岭迹的变化趋势选择k值,使得各个回归系数的岭估计大体上稳定,且各个回归系数岭估计值的符号比较合理。需要注意的是,最小二乘估计是使残差平方和达到最小的估计,k值越大,岭估计跟最小二乘估计偏离越大,它对应的残差平方和也随着k的增加而增加,所以应选择当所有趋于稳定时的最小k。由于岭迹法存在一定的主观性,因此需要配合L曲线法最终确定k的合适取值。
2.2.2 L曲线法
令其中,‖·‖表示欧氏—2范数。选择不同的k值,以η(k)为横坐标,ρ(k)为纵坐标,得到一系列的点,经过曲线拟合得到一条曲线,称之为L曲线法。
选择L曲线上曲率最大的点所对应的k值,即为所求岭参数。
曲率K公式为:
式中:η′,η″,ρ′,ρ″分别为η(k)和ρ(k)对变量k的一阶和二阶导数。
求式(9)的最大值,即最大曲率点所对应的k值即为所求岭参数。以下通过系数矩阵非病态情况、 病态情况(病态情况又分为集中式多谐波源和分散式多谐波源两种情况)验证本文方法的可行性。
3算例验证
本文以5次谐波为例,采用如图2所示的IEEE 14节点标准测试系统进行仿真验证。
图2中HL1,HL2,HL3为非线性负荷,L3为线性负荷。以下算例验证中HL1,HL2,HL3要分别取不同的相角和幅值以及要置于不同位置,所以图2仅代表仿真系统的结构。
根据谐波责任的计算公式,准确划分多谐波源谐波责任的关键是计算出谐波源与受关注母线之间的h次谐波阻抗。然而,在多元回归中,系数矩阵X的病态问题会严重影响到谐波阻抗的估计。下面以不同的仿真算例予以说明。
3.1非病态情况
非病态情况以两个谐波源为例,HL1位于母线11,HL2位于母线12,且HL1及HL2注入的5次谐波电流采用文献[18]中的电流曲线进行设置,分别如图3(a)和(b)所示。 仿真时间为360min,1min采集一个样本点,共采集360个样本点。为了保证计算时段内谐波阻抗不发生较大变化,本文将360个样本点分成了6组进行计算,然后取其均值作为计算值。HL3不注入谐波电流。受关注母线为母线11。
当HL1及HL2共同作用且注入的谐波电流数据不存在线性相关性时,最小二乘估计和岭估计有可能得出相同结果。此时岭参数k取0,计算的两个谐波阻抗值分别为(0.453+j2.877)Ω 和(0.036 +j0.043)Ω,谐波阻抗真值为(0.489+j2.884)Ω 和(0.038+j0.042)Ω。岭迹图及L曲线图见图4。
图4(a)为非病态情况岭迹图,由于系数矩阵已经标准化,所以标准化后的纵坐标不代表真实的系数估计值但它们对应的k值是相同的。从图中可以看到,当两个谐波源负荷注入的谐波电流数据相互独立,即系数矩阵X非病态时,k从0开始)就趋于稳定。图4(b)为非病态情况L曲线图,图中第一个点A(η(0),ρ(0))为曲率最大的点,经式(9)计算对应的k值也为0。此时最小二乘估计与岭估计的结果是一致的。非病态情况以分散式多谐波源为例,集中式多谐波源情况亦有此结论。
3.2病态情况
根据谐波源分布情况可分为集中式多谐波源与分散式多谐波源,不论是集中式还是分散式,当谐波电流数据存在一定线性相关性时,最小二乘估计便会失效,下面分别讨论这两种情况。
3.2.1集中式多谐波源
集中式情况仍以两个谐波源为例,假设HL1及HL2均位于母线11,受关注母线为母线11。当谐波源HL1与HL2的运行特性相近时,两者的谐波电流数据具有线性相关性,即|XTX|=0。设注入的谐波电流幅值和相角如图3(a)所示。此时最小二乘估计计算的谐波阻抗值分别为(-0.000 1- j1.315)×107Ω和(-1.306-j0.000 4)×107Ω,真实值为(0.489+j2.884)Ω,结果与真实值偏差非常大,此时最小二乘估计失效。
此时,从图4(c)中可以看到随岭参数k的变化有一个趋于稳定的过程,需要确定达到稳定时的最小k值,可见岭迹法具有一定主观性,只能确定k值的大致取值范围为0.05~0.15之间。用L曲线法求得A点为最大曲率点,如图4(d)所示,k值为0.08,岭估计的结果为(0.486+j2.813)Ω和(0.529+j2.813)Ω,相对真值的误差分别为2.4%和2.8%。从结果来看最小二乘估计在病态的情况下计算结果错误,而岭估计计算结果准确性较高,对病态情况起到了很大的改善作用。
事实上,当两个谐波源负荷的运行特性不相近时,也可能导致病态情况,此时|XTX|≈0,这些病态情况是难以预知的,下面举例说明。同样假设HL1和HL2位于母线11,此时HL1及HL2的幅值如图3(a)和(b)所示,相角如图5所示。
最小二乘估计所得结果为(-0.485+j3.743)Ω和(0.697+j3.664)Ω,相对真值误差分别为44.4%和27.6%。根据L曲线法得岭参数k取0.45时,岭估计结果为(0.575+j2.75)Ω和(0.461+j2.913)Ω,相对误差分别为5.44%和1.38%。
可见,即使谐波电流波形不同,只要当数据存在一定线性相关性导致病态问题出现时,传统最小二乘估计已经无法得出准确结果,而岭估计计算得到的结果准确性较高,很好地克服了病态性问题。
3.2.2分散式多谐波源
以上考虑的是主要谐波源集中在同一母线处的集中式多谐波源问题,而分散式情况下主要谐波源位于不同母线。设HL1位于母线9,HL2位于母线11,HL3位于母线13,HL1和HL2的5次谐波电流幅值同图3(b),HL1的5次谐波电流相角同图3(a),HL2的5次谐波电流相角同3(b),HL3的5次谐波电流幅值为114.84A,相角同图3(b)。受关注母线为母线11。
岭估计方法计算的k值为0.45,对应的岭迹图和L曲线图如图6所示,两种方法的仿真结果如表1所示。最小二乘估计计算得到的HL1,HL2, HL3与受关注母线11之间的谐波阻抗相对真值误差分别为368.1%,104.0%和487.9%,岭估计计算误差分别为5.4%,2.5%和13.1%。由此可见,岭估计的准确性大大高于传统最小二乘估计。
另外,既有分散又有集中的情况也是存在的,设HL1和HL2位于母线11,HL3位于母线13。受关注母线同样是母线11。最小二乘估计计算的结果为(-1.679+j0.647)Ω、(2.516+j5.181)Ω 和(-2.312-j2.451)Ω,结果出现严重偏差,最小二乘估计出错。岭估计计算的k值为1.6,岭估计计算结果分别为(0.462+j2.924)Ω、(0.435+j2.918)Ω 和(0.073+j0.086)Ω,相对真值误差分别为3.8%, 4.1%和10.5%,计算结果相比传统最小二乘估计得到了较大的改善。
由此可见,分散式情况与集中式情况同样,当采集到的谐波电流数据有线性相关性时,最小二乘估计失效。
3.3谐波责任划分
以3.2.2节分散式多谐波源情况为例用式(6) 计算谐波责任,谐波源HL1,HL2,HL3分别位于母线9,11,13,受关注母线为母线11。表2为用最小二乘估计和岭估计分别计算的整个采样时段内母线11处的平均谐波责任。从表中可以清楚看到,岭估计很好地克服了系数矩阵病态问题,可以较准确地计算出谐波阻抗,进而实现谐波责任划分。
4结论
1)本文划分多谐波源谐波责任是基于多元回归模型。传统最小二乘估计在求解多元回归方程情况时,数据的相关性问题将导致模型病态而无法得到正确结果。本文提出了一种改进最小二乘估计,即岭估计,在系数矩阵病态时,岭估计可以较好地改善病态解,更接近真实值。
2)通过集中式和分散式两种情况的算例仿真表明,在谐波电流数据非病态和病态两种情况下,岭估计都能较好地计算出相应的谐波阻抗值,进而计算谐波责任。方法简单,计算方便。
摘要：电网中受关注母线处的谐波电压是系统中所有谐波源共同作用的结果。在主要谐波源已知的情况下,量化这些谐波源在受关注母线处产生的谐波影响是划分谐波污染责任的前提。首先建立了多谐波源谐波责任划分的多元线性回归模型,考虑到系数矩阵病态情况下传统最小二乘估计无法得出正确结果,因此研究应用了岭估计方法。当谐波电流数据异常或者存在一定相关性时,岭估计方法避免了模型病态导致的错误结果。仿真算例验证了所述方法的有效性以及在系数矩阵病态时相对于传统最小二乘估计的优越性。
责任划分协议 第2篇
因甲方南宁市豪爵摩托车销售有限公司在工程消防施工过程中要求我施工单位（福建省华峰建设发展有限公司）更改或取消消防布置、消防设施、消防配置，造成无按消防设计图纸施工事宜。为了工程竣工消防验收、工程投产后消防设施等不能满足安全生产需要，特制定本协议，分清双方责任范围。
1、工程消防验收时贵司在施工过程中对自己的修改或取消消防设施、设备等无按消防图纸施工负有全部责任。消防验收不通过时贵司需自行负责，如需整改、增加消防设施、设备等费用全由甲方自行负责，甲方不得以此为理由拒绝工程结算、拨付工程余款。
2、工程投产后因贵司取消、更改消防设施、设备等致使消防安全不到位、不能满足消防安全使用要求，如因此发生的安全事故责均由贵司负责。
此协议仅为消防验收、消防安全责任，双方责任的划分。施工单位（公章）：
单位负责人：
建设单位（公章）：
谐波责任划分 第3篇
随着电力电子技术的快速发展,大量电力电子设备已被应用到电力系统中。这些非线性装置在带来更高的效率和性能的同时,也带来了更为严重的电力系统谐波污染。与此同时,由于能源需求的增加和环境污染问题的日益严峻,越来越多的可再生能源接入电网,在渗透率相对较高的低压配电网中, 由于可再生能源的自身特性及其相互间的影响,电能质量问题便显得更为突出[1,2]。
对于电网中的谐波,传统方法是通过安装无源或有源滤波装置对其进行集中治理。但在非线性负荷所占比重较大且分布较零散的低压配电网,传统的集中式谐波补偿效果并不理想,甚至在某些馈线节点会出现谐波畸变增大的现象[3]。通过对馈线分布参数模型及谐波传播特性的分析,文献[4]提出了一种新的有源滤波器位置选择方案,然而现实中的配电网的结构较为复杂,且分布式电源和非线性负荷的投切均会导致电网的拓扑和参数发生变化,使这种位置选择方法的应用变得困难。文献[5]提出了分布式有源滤波系统(distributed active filter system,DAFS)的概念,该方法与传统的集中式相比,结构更灵活,对谐波的抑制也更为有效,但对于配电网中各馈线间谐波的相互影响以及多个有源滤波器的分工协调都未作探讨。另一方面,由于光伏设备的结构与电能质量补偿装置的结构具有一定的相似性,将光伏并网发电和电能质量治理功能相结合也是一种发展趋势[6,7]。文献[8]提出了一种可进行光伏发电的统一电能质量调节器(unified power quality conditioner,UPQC),能够提高光伏设备的利用率,但该设备主要应用于较高容量和电压等级的电网中,在低压配电网中难以推广。文献[9]提出了一种多功能逆变器,可同时或分别实现向微电网有功功率注入、无功和谐波补偿功能。然而,由于逆变器的自身容量有限,当其无法同时满足多种功能输出时,如何合理控制逆变器,使其输出效果最优, 该文并未进行详细探讨。
本文针对多馈线型低压配电网公共连接点(point of common coupling,PCC)的电能质量问题,以具有谐波补偿功能的光伏并网逆变器为基本单元,提出了一种新型的分布式有源滤波系统。首先,通过分析多馈线型低压配电网的参数特征,找出各馈线与PCC处谐波电压畸变的关系,确定各馈线的谐波责任。接着,对于分布于配电网中具有谐波补偿功能的单相光伏并网设备,通过下垂控制法调节其等效虚拟谐波阻抗,实现多设备并联工作时的自主协调,并提出了一种参考PCC处电压谐波责任的谐波补偿容量分配算法,在设备输出容量不足时对其谐波补偿目标进行优化调整,从而在提升电压质量的同时提高设备的利用率,从而实现光伏并网设备的效益最大化。
1 PCC处谐波责任分析
含有分布式电源接入的低压配电网的简化模型如图1所示。图中,Ztr和Zdis分别为传输线路和配电线路的等效阻抗[10]。该模型中,10kV电压等级的三相传输线经变压器降为380V三相交流电后, 以单相的形式分别馈送给各用户。220V馈线上的节点1,2,3为3个馈线节点,馈线1(红线标示)上接有多家用户。用户的负荷可分为2类:一类为非线性负荷,例如包含变压器和其他带铁芯的电磁设备、电机、电弧型设备以及含有电力电子装置的电器等,如图中的负荷1;另一类则为传统的线性负荷, 如图中的负荷2。另外,有些用户可能会有分布式电源接入电网,如图中用户1和用户3的DG。
下文将以图1所示的220V配电线及其连接的3条馈线所构成的低压配电网为例进行分析。
根据文献[11]中的谐波潮流计算相关理论,在分析系统谐波时,可将非线性负荷等效为向系统注入谐波的电流源(该模型主要考虑低压配电网中较为常见的电流源型非线性负荷),将线性负荷等效为线性阻抗,而接入的分布式电源也看作虚拟的可变阻抗,于是低压配电网模型可简化为诺顿等效电路模型,简化模型详见附录A。对于每条馈线节点所连接的用户的所有负荷,统一简化表示为1个线性阻抗、1个谐波电流源和1个分布式电源等效阻抗[12]。
为了便于分析各条馈线对PCC处电压谐波畸变的影响,采用戴维南等效变换将电路从谐波电流源与阻抗并联的形式变换为谐波电压源与阻抗串联的形式。假设仅馈线k接有非线性负荷而其余馈线均接线性负荷,则PCC处产生的第i次谐波电压ipcc_k可表示如下:
式中:Zik_shunt为馈线k以外的其他支路的并联阻抗;Zik为馈线k的阻抗;ik为馈线k所接的谐波电压。
当n条馈线均接有非线性负荷时,根据叠加原理,PCC处的i次谐波电压ipcc为各馈线所接谐波电源在PCC处的谐波电压ipcc_k与网侧背景谐波电压ipcc_0的和,如式(2)所示:
3条馈线的PCC处谐波电压相量示意图如图2所示。
由图2可以看出,各馈线对PCC处谐波电压的贡献可正可负,存在各馈线间谐波互相抵消的情况。 也就是说,有些馈线所接的非线性负荷对PCC处的谐波畸变起到了正面滤波的作用[13]。若对此加以区分利用,不仅能够有效改善PCC处的电能质量, 还能减轻有源滤波装置的工作量。
由此定义Hipcc_k为馈线k对PCC处的第i次谐波电压的责任系数,如式(3)所示:
式中:αk为ipcc_k和ipcc之间的夹角。
另定义Aipcc为PCC处的第i次谐波电压调整度,如式(4)所示:
式中:Dipcc为PCC处i次谐波电压失真度;Di*pcc为PCC处的i次谐波的目标谐波电压失真度。
Dipcc和Di*pcc均将参与帮助优化分布式有源滤波系统。
2具有谐波补偿功能的单相光伏并网设备
一种具有谐波补偿功能的单相光伏并网发电设备的结构如图3所示。其中,DC-DC环节(图3中红色部分)分为2级,第1级四开关升降压(four switches buck boost,FSBB)电路主要负责光伏最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT) 及输出电压恒定;第2级反激电路实现升压与隔离, 该拓扑主要针对于小功率光伏并网应用,在实现电气隔离的同时可以省去体积较大的工频变压器,非常适用于低压配电网环境中的光伏接入设备。后级是全桥变换电路和LC滤波电路(图3中蓝色部分)。在低压配电网中,由于用户的非线性负荷功率相对较小且分布零散,不太适合采用电流谐波检测法;同时,为更好地抑制背景谐波,本文采用谐波电压检测方法,并通过下垂控制法调节分布式电源的等效虚拟阻抗值,从而控制逆变器输出的并网电流, 实现有功功率并网和电压谐波补偿[14,15]。
对于单相并网系统而言,为提高谐波提取的效率并使其更适用于数字信号处理器,本文采用了一种基于三角函数变换的数字谐振滤波法,具体方法参见附录B。该方法快速高效,易于在数字信号处理器中实现[16]。并网逆变器输出控制单元的内部框图如图4(a)所示。图中,PI为比例—积分环节; PWM为脉宽调制环节。电网电压的谐波分量Eh经过谐波分析单元后将各次谐波一一提取出来(根据PCC处各次电压谐波畸变度情况,占比重较小的高次谐波均被忽略,主要考虑低频奇次谐波)。然后,第i次谐波电压vih经过一个虚拟谐波阻抗计算单元得出逆变器在该频率下的目标等效谐波阻抗Gih(即1/Zih,Zih为阻抗),二者的乘积即为该频率下的目标谐波补偿电流iih*,其中,i=1,2,…,n,n为虚拟阻抗计算单元的个数。之后,对各频次目标谐波补偿电流相加求和,便可得到总目标谐波补偿电流i*h_total,如式(5)所示:
接着,根据光伏输出的电压电流及MPPT控制,计算出当前光伏的目标输出有功电流if*(当光伏停止工作或无有功输出时,目标有功电流则是以维持直流侧电容电压Vd的稳定来求得)。将目标有功电流和目标谐波电流相加,便得到逆变器的总目标输出电流i*total。再根据当前逆变器输出电流iout和网侧电压vG,即可生成逆变器的控制信号vout,如式(6)和式(7)所示:
式中:L为输出滤波电感值;ΔT为采样时间。
通过上述控制可实现光伏有功并网和谐波补偿功能,并以该种设备为基本单元,构建低压配电网的分布式有源滤波系统。
3分频式虚拟谐波阻抗的优化算法
由于分布式有源滤波系统存在多个具有谐波补偿功能的光伏并网设备并联的情况,若控制不当将可能造成部分设备过载而其他设备不出力的现象。 因此,在多个设备同时工作时,系统应能合理分配谐波补偿任务。同时,每个逆变器的输出容量有限,当其无法完全满足谐波补偿的需求时,需对逆变器有限的容量进行合理分配,以优化逆变器的谐波补偿效果。为此,本文提出了一种加入PCC处谐波责任及逆变器容量限制考量的分频式虚拟谐波阻抗优化计算方法,该计算单元的结构如图4(b)所示。图中,ΔShi_0为逆变器谐波补偿调节容量;Sh*i_0为逆变器谐波补偿基准容量,为给定值;Shi_0为逆变器对该频次谐波补偿的额定容量;Shi_limit为逆变器对第i次谐波补偿的最大允许容量;Sih为逆变器当前对该频次谐波补偿的瞬时容量;Limit模块用于限定补偿容量,HD模块用于计算谐波畸变度,Droop模块用来计算等效虚拟谐波阻抗。
3.1多设备并联时的自主协调
基于下垂控制的逆变器等效虚拟谐波阻抗的计算式为:
式中:bi为第i次谐波的下垂系数;Gi_0为设备在该频次的额定虚拟阻抗,为给定值。
为保证多设备并联工作时能够实现任务的合理分配,所有设备的下垂系数和设备容量的乘积应恒为常量,由此可确保每个设备的谐波补偿实际输出容量与其自身的谐波补偿额定容量成比例[17,18],如式(9)和式(10)所示:
3.2谐波补偿额定容量的动态调整
当电网电压谐波畸变较小时,逆变器只需较少的谐波补偿输出,而当电网电压谐波畸变严重时,逆变器也需相应地提升其谐波补偿输出。若逆变器的等效虚拟阻抗能够根据谐波电压的畸变程度而作相应的调整,那么谐波补偿的动态特性和效率也将提高。因此,需对Shi_0进行动态调节,如式(11)所示:
由逆变器检测到的第i次谐波电压vih计算出该频次下的电压畸变度BiHD,该值乘以Aipcc,得到该设备接入点的第i次谐波电压调整度,所得的乘积再经过一个PI环节后即为逆变器谐波补偿调节容量,如式(12)所示:
式中:kp为比例系数;ki为积分系数。
由上式可知,当BiHD和Aipcc发生变化时,ΔShi_0将相应增大或减小,Shi_0也将随之变化,该频次下逆变器的虚拟谐波阻抗的下垂特性随之改变,从而对逆变器输出的该频次谐波补偿电流进行调整,具体推导参见附录C。
3.3谐波补偿容量限制及其分频优化分配策略
由于逆变器所使用的元器件均具有额定的电气范围,当谐波补偿需求超出逆变器允许的工作范围, 或光伏并网有功功率大幅提升导致允许的谐波补偿容量下降时,为确保设备安全可靠的运行,需对逆变器的输出容量进行限制。 传统的幅值钳位算法(amplitude clamping algorithm,ACA)只对补偿电流的峰值进行限制,补偿效果并不作为控制考量[19];而幅值标定算法(amplitude scaling algorithm,ASA)则是将补偿电流整体等比例缩减, 即每个频次的谐波补偿电流均缩减相同的比例,这样的做法虽能够有效控制补偿电流不超过限定值, 但会对补偿效果造成一定损失,具有可优化和提升的空间。
对于谐波电压畸变来说,总谐波失真(total harmonic distortion,THD)和各频次的谐波失真(individual harmonic distortion,IHD)之间关联紧密,二者均为衡量电压质量的重要指标。对于PCC处的电压质量,若在THD符合要求的基础上,IHD也能控制在标准范围内最为理想。据此,本文在基于分频虚拟谐波阻抗控制方法的基础上引入了PCC处电压谐波责任系数和谐波畸变度这2个指标,对设备每个谐波频次的补偿容量进行调节,从而实现优化补偿效果的目的。
首先定义Hid为第i次谐波补偿的容量分配系数,其计算式如式(13)所示:
逆变器对第i次谐波补偿的最大允许容量为:
式中:Shtotal为逆变器对各频次谐波补偿的总额定容量。
从式(13)和式(14)可以看出,对PCC处谐波电压责任大且谐波电压调整度高的谐波频次,其谐波补偿容量的分配系数Hid也相对较大,所分配的补偿容量也就更多,这在设备的总谐波补偿容量有限的情况下,能够优化其谐波补偿容量配置,提升系统谐波补偿效果。
另外,在求出第i次谐波补偿的最大允许容量后,需对先前求出的逆变器谐波补偿的额定容量Shi_0进行限制,以确保最终得出的逆变器谐波补偿容量在允许范围内。
4算例仿真与分析
为验证上述理论有效性,本文通过MATLAB软件建立了一个针对多馈线型低压配电网的分布式有源滤波系统仿真模型。该模型共包含3条馈线, 分别为馈线Ⅰ段,Ⅱ段,Ⅲ段。其电路参数如下:供电电压为220V;线路电阻为0.062Ω/km;线路电抗为0.083Ω/km;馈线Ⅰ段,Ⅱ 段,Ⅲ 段的长度分别为0.3,0.7,1.0km;频率为50Hz。馈线Ⅰ接有1台具有谐波补偿功能的单相光伏并网设备,馈线 Ⅱ接有2台容量相同的设备,馈线Ⅲ接有2台容量不同的设备。 仿真主要针对3次(150 Hz),5次(250Hz)和7次(350Hz)谐波进行补偿。
4.1容量充足时的仿真结果
通过对多馈线型低压配电网模型参数分析,求出各馈线对PCC处的谐波责任系数,如图5(a)所示。对于PCC处的7次谐波来说,馈线Ⅱ的责任系数最高,而馈线Ⅲ则起到了一定的滤波作用。
在系统中各设备的谐波补偿容量充足的情况下(即假设光伏有功输出较少或PCC处电压谐波失真较小),经谐波补偿后,PCC处的各频次谐波电压失真度均有明显降低,如图5(b)所示。同时,PCC处的THD也由补偿前的10.67%降至1.86%,谐波失真度符合电能质量标准[20]。图5(c)为PCC处补偿前后的电压波形。
再看馈线上各设备的谐波输出容量,馈线Ⅱ上的2台设备的额定容量比为4 000∶4 000,实际输出容量比也约为1∶1;馈线Ⅲ上的2台设备的额定容量比为6 000∶3 000,实际输出容量比也约为2∶1,如图5(d)所示。可见多台设备并联工作时,每台设备均实现了基于自身额定容量的自主协调分配。
4.2容量不足时的仿真结果
在设备的谐波补偿容量不足的情况下(即光伏有功输出较多或PCC处电压谐波失真较严重时), 本文分别基于传统ASA和本文所提优化算法进行了建模仿真。以馈线Ⅱ的一个设备为例,将其额定谐波补偿容量从4kVA降低至2kVA后,其对各频次谐波所分配的补偿容量如图6(a)所示。基于传统ASA的分配等比于监测点各频次的谐波量, 而基于PCC处馈线谐波责任系数和谐波调整度的容量分配优化算法则将更多的谐波补偿容量分配给了3次谐波,对7次谐波仅作很小的补偿。
基于这2种不同算法的补偿效果如图6(b)和图6(c)所示。由图可见,进行了谐波补偿后,各次谐波的失真度均有所降低。对比2种算法可以发现,ASA补偿后各次谐波均有一定程度的减小,但是3次电压谐波的失真度依旧相对较高(4.38%), THD为5.52%。而对于基于改进型的谐波补偿方法,其对3次电压谐波失真的抑制效果更好(3.28%),3个谐波失真度均保持在了较低水平,且THD为5.18%,优于ASA。由此可以看出,在谐波补偿容量相同的情况下,本文所提的谐波补偿方法效果更优。
5结论
本文旨在对多馈线型低压配电网的PCC处谐波进行治理,以具有谐波补偿功能的单相光伏并网设备为基础单元,构建了一个分布式谐波补偿系统, 并得到如下结论。
1)针对多馈线型低压配电网,分析了各馈线对PCC的电压谐波的责任系数,对优化配电网的谐波补偿效果具有一定的积极意义。
2)当系统包含有多个并联工作的补偿设备时, 通过分频式下垂控制法调节各设备的等效虚拟谐波阻抗,各设备可根据自身实际容量自主调节输出,避免设备间出现出力不均的情况。
如何划分物业维修责任 第4篇
一、建筑施工单位的维修责任
根据国务院《建筑工程质量管理条例》规定：在保修期内，房屋的共用部位和共用设施设备，以及业主自用部位的维修由建筑施工单位无偿维修。若建筑施工单位在保修期内虽然履行了房屋保修责任，但未彻底解决，尽管过了保修期，如业主能提供相应证据，也应由建筑施工单位给予维修。
二、物业公司的维修责任
根据国务院颁布的《物业管理条例》规定，房屋的共用部位和共用设施设备，包括房屋的外墙面、楼梯间、通道、屋面、上下水管道、公用水箱、加压水泵、电梯、机电设备、公用天线和消防设施等房屋主
体共用设施，在保修期外由物业公司维修。
三、业主的维修责任
（一）业主自用部位的维修责任由谁承担？
根据国务院颁布的《物业管理条例》规定，业主作为物业的所有权人，应对其所有的物业承担维修养护责任。因此，业主自用部位即户门以内的部位和设备，包括水、电、气、户表以内的管线和自用阳台，由业主负责维修。业主可以自行维修养护其自用部分和自用设备，也可以出资委托物业管理公司或其他
专业维修人员代修。
（二）为什么说物业服务费不包括业主自用部位的维修费用？
根据国家计委、建设部颁布的《城市住宅小区物业管理服务收费暂行办法》规定，物业服务费的成本构成包括：
1、管理服务人员的工资和按规定提取的福利费；
2、公共设施、设备日常运行、维护及保养费；
3、绿化管理费；
4、清洁卫生费；
5、保安费；
6、办公费；
7、物业管理单位固定资产折旧费；
8、法
定税费。
（三）业主（装修施工队）进行室内装修承担那些责任？
凡因装修施工造成的公用设施、设备及公用部位，或给他人财务造成损达失的，由装修户承但全部责任和后果。因装修施工造成管道堵塞、漏水、停电、坠落等事故，装修户须负责修复（或承担修复费用），并视情况予以必要的赔偿。因装修施工不当引起报修的，装修户应承当全部维修费用。如装修施工队违反规定，不听从物业管理企业的劝阻和安排，物业管理企业有权令其停止装修行为，因此产生的后果由
违规者的施工队及业主负责。
四、垄断性企业（业务单位）的维修责任
《物业管理条例》规定，住宅区内的水、电、煤气、通迅等管线的维修养护，由有关供水、供电、供气
及通迅单位负责，维修养护费由有关业务单位支付。具体维修责任划分如下：
１、供水系统分三段，第一段是泵房之外（包括泵房），这段供水系统的维修属自来水公司；第二段是从泵房出来到入户后的第一个接点，包括小区内的管道和楼内的主干道，由物业公司维修；第三段是从楼内主干道分出后的部分，属业主维修。排水系统分三段，第一段是城市排污主干管（井），归自来水公司进行维修；第二段是城市排污主干管（井）至楼道排污直管，包括小区内的污水井、污水管道和楼
内的主干道，由物业公司维修；第三段是从楼内主干道分出后入户的部分，由业主维修。
２、供电系统分为两段，以入户电表为分界，电表之外由供电部门维修，电表之内为业主自有部分，由
业主维修。小区共用部位用电的设施设备由物业公司维修保养。
３、供暖系统的维修专业性太强，由供暖单位进行维修，如果入户部分不是人为损坏，属于正常老化或加压导致损坏，供暖单位应该免费进行维修，若用户擅自采用其他材料作为供暖设备或人为损坏，维修
需交纳维修费。