[发明专利]电感量连续可调型消弧线圈的优化调谐系统及方法

权利要求书

1.一种电感量连续可调型消弧线圈的优化调谐系统，其特征在于：包括依次连接在一起的电网电容电流测量系统、电网脱谐度优化系统和消弧线圈调谐机构控制系统，该电网电容电流测量系统为电网脱谐度优化系统输出电网对地电容电流I_C，该电网脱谐度优化系统为消弧线圈调谐机构控制系统输出最优电感电流该消弧线圈调谐机构控制系统根据最优电感电流控制消弧线圈的调谐机构从而实现对消弧线圈的自动调谐。

2.根据权利要求1所述的电感量连续可调型消弧线圈的优化调谐系统，其特征在于：所述的电网脱谐度优化系统由计算机及电网脱谐度优化算法构成，该系统根据电网电容电流测量系统测得的电网对地电容电流I_C及由人工输入计算机的电网不对称度ρ、电网阻尼率d、由电网脱谐度优化目标函数和全部约束条件构成的脱谐度优化数学模型，采用惩罚函数法处理约束条件,并以遗传算法作为优化算法求得最优脱谐度v^*，进而求得最优电感电流

3.根据权利要求1所述的电感量连续可调型消弧线圈的优化调谐系统，其特征在于：所述的消弧线圈调谐机构控制系统由单片机系统及与其相连接的消弧线圈当前电感电流输入模块、消弧线圈调谐控制信号输出模块、通讯模块和电源模块构成，该通讯模块与电网脱谐度优化系统相连接，该消弧线圈调谐控制信号输出模块与消弧线圈调谐机构相连接。

4.根据权利要求3所述的电感量连续可调型消弧线圈的优化调谐系统，其特征在于：所述的单片机系统还连接一用于显示消弧线圈当前产生的电感电流和最优电感电流的显示模块。

5.一种如权利要求1至4任一项所述的电感量连续可调型消弧线圈的优化调谐方法，其特征在于：包括以下步骤：

⑴电网脱谐度优化系统从电网电容电流测量系统获取电网对地电容电流I_C同时，将电网不对称度ρ、电网阻尼率d以及由电网脱谐度优化目标函数和全部约束条件构成的脱谐度优化数学模型输入电网脱谐度优化系统；

⑵电网脱谐度优化系统采用惩罚函数法处理约束条件，在脱谐度优化数学模型基础上构造脱谐度优化的增广目标函数，然后针对增广目标函数、采用遗传算法求出电网最优脱谐度v^*，进而求出消弧线圈最优电感电流并输出到消弧线圈调谐机构控制系统；

⑶消弧线圈调谐机构控制系统根据最优电感电流以及消弧线圈当前产生的电感电流I_L对消弧线圈调谐机构进行控制，在最优化前提下实现消弧线圈的精确调谐。

6.根据权利要求5所述的电感量连续可调型消弧线圈的优化调谐方法，其特征在于：所述电网对地电容电流I_C由电网电容电流测量系统测得，所述的电网不对称度ρ、电网阻尼率d和电网脱谐度的允许范围[v_min,v_max]由标准给定并输入电网脱谐度优化系统。

7.根据权利要求5所述的电感量连续可调型消弧线圈的优化调谐方法，其特征在于：所述增广目标函数的建立方法为：电网脱谐度优化系统根据由电网脱谐度优化目标函数和全部约束条件构成的脱谐度优化数学模型，采用惩罚函数法处理全部约束条件从而构造包含原目标函数和全部约束条件的增广目标函数。

8.根据权利要求7所述的电感量连续可调型消弧线圈的优化调谐方法，其特征在于：所述由电网脱谐度优化目标函数和全部约束条件构成的脱谐度优化数学模型为：

minf(v)=U0U0max+IdIdmax+V0V0max=ρ0.15v2+d2+|v|IC5+d2+v2d2+(max{|vmin|,|vmax|})2s.t.g1(v)=0.15-ρv2+d2≥0g2(v)=vIC+5≥0g3(v)=5-vIC≥0g4(v)=vmax-v≥0g5(v)=v-vmin≥0]]>

其中，f(v)为电网脱谐度优化目标函数，s.t.表示约束条件；U₀、U_0max分别为电网中性点位移电压及其最大值，为电源相电压且其值由电网的电压等级决定；I_d、I_dmax分别为电网接地残流及其最大值，I_d=|I_C-I_L|=|v|I_C，I_dmax=5A；V₀、V_0max分别为故障相弧隙恢复电压上升初速度及其最大值，V0=2ωUφ2d2+v2,]]>V0max=2ωUφ2d2+(max{|vmin|,|vmax|})2,,]]>ω为电源角频率并有ω=314rad/s；I_C为电网对地电容电流；|v_min|、|v_max|分别为v_min、v_max的绝对值，v_min与v_max构成电网脱谐度的约束区间[v_min,v_max]，该区间按国际标准取为[-5%,5%]，或按国内标准取为[-10%,10%]，或自行设定，例如[-5%,0]或[-10%,0]；ρ为电网不对称度，d为电网阻尼率；

所述由惩罚函数法构造的增广目标函数为：

F(v,λt)=f(v)+λtΣi=15|min{0,gi(v)}|]]>

其中，脱谐度v为寻优参数；为惩罚项，λ>0，λ^t>0为惩罚因子，t为优化算法的迭代次数，λ^t应保证随着t的逐渐增大而对不满足约束的解施加越来越严厉的惩罚，当λ∈[1.5,2.5]时优化结果较好；本发明中的优化算法为遗传算法，故t在这里表示算法的进化代数。