华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2013, Vol. 41 ›› Issue (8): 9-14.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2013.08.002

• 动力与电气工程 • 上一篇    下一篇

一种新的敏感负荷电压暂降敏感度评估方法

欧阳森 石怡理 潘维 冯天瑞   

  1. 华南理工大学 电力学院,广东 广州 510640
  • 收稿日期:2012-12-03 修回日期:2013-03-13 出版日期:2013-08-25 发布日期:2013-07-01
  • 通信作者: 欧阳森(1974-),男,博士,副研究员,主要从事电能质量、节能技术与智能电器研究. E-mail:ouyangs@scut.edu.cn
  • 作者简介:欧阳森(1974-),男,博士,副研究员,主要从事电能质量、节能技术与智能电器研究.
  • 基金资助:

    国家自然科学基金重点资助项目(50937001);华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2012ZM0018)

A New Method to Evaluate Sensitivity of Sensitive Load to Voltage Sag

Ouyang Sen Shi Yi- li Pan Wei Feng Tian- rui   

  1. School of Electric Power,South China University of Technology,Guangzhou 510640,Guangdong,China
  • Received:2012-12-03 Revised:2013-03-13 Online:2013-08-25 Published:2013-07-01
  • Contact: 欧阳森(1974-),男,博士,副研究员,主要从事电能质量、节能技术与智能电器研究. E-mail:ouyangs@scut.edu.cn
  • About author:欧阳森(1974-),男,博士,副研究员,主要从事电能质量、节能技术与智能电器研究.
  • Supported by:

    国家自然科学基金重点资助项目(50937001);华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2012ZM0018)

摘要: 提出了一种综合应用多种概率密度函数的敏感负荷电压暂降敏感度的随机评估方法,以更全面地描述负荷敏感度的随机性.首先对5 种典型的概率密度函数进行分析,并分别建立敏感负荷电压耐受能力的数学模型,进而评估电压暂降发生时不确定区域内的故障发生率——即负荷敏感度; 然后通过均方差法将这5 种概率密度函数模型的评估值进行加权综合,得到敏感度评估结果; 最后通过仿真分析,验证了该方法的合理性和有效性.

关键词: 敏感负荷, 电压暂降, 负荷敏感度, 敏感度评估, 概率密度函数

Abstract:

Proposed in this paper is a new method to evaluate the voltage sag sensitivity (VSS) of the sensitive load by combining several probability density function models,which can fully describe the randomness of the load sen-sitivity.First,five typical probability density functions are deeply analyzed and are used to respectively establish the mathematical model of the voltage tolerance curve of the sensitive load,and the VSS of the sensitive load in the uncertainty region is evaluated respectively by the five models.Then,the weighted sum of the results of the fivemodels is calculated by means of the unbiased variance method.Finally,the rationality and effectiveness of the pro-posed method are verified by simulation results.

Key words: sensitive load, voltage sag, load sensitivity, sensitivity evaluation, probability density function