[发明专利]一种配电网多点谐波污染溯源方法有效
| 申请号: | 201510567810.X | 申请日: | 2015-09-08 |
| 公开(公告)号: | CN105242110B | 公开(公告)日: | 2018-04-10 |
| 发明(设计)人: | 薛峰;谢伟伦;李海涛;谢培成;黄志威;李世亨;谢建容;王传旭;林伯琴;胡秋兰;陈蔚茹;祖凯涛;李怡 | 申请(专利权)人: | 广东电网有限责任公司东莞供电局 |
| 主分类号: | G01R23/16 | 分类号: | G01R23/16 |
| 代理公司: | 广州知友专利商标代理有限公司44104 | 代理人: | 周克佑 |
| 地址: | 523008 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 配电网 多点 谐波 污染 溯源 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种配电网多点谐波污染溯源方法。
背景技术
对于配电网的谐波污染溯源,国外和国内的现有关键技术如下:
国外关键技术:对于谐波源的识别问题,Heydt.G.T等学者提出采用状态估计的方法来获得负荷注入系统的谐波功率,当这一注入谐波功率为正时,则判定该负荷为谐波源。然而负荷的谐波功率并不能完全表征负荷的特性,线性负荷虽然不会发出谐波功率,但在复杂的多谐波源网络中,谐波源却有可能吸收谐波功率,因此,这种识别方法难免会得出错误的结果。
Dán A M等学者根据负荷在外加扰动的情况下,谐波电流和谐波电压幅值之间的相互关系来判断负荷中是否含有谐波源。该方法是一种定性的方法,可以识别负荷中的谐波源,却不能将负荷中线性与非线性部分各自的谐波电流进行有效的区分。
国内关键技术:公共耦合点处把系统等效为两部分,即供电侧和用户侧,然后根据相应的等效电路模型,确定出主谐波源一侧,也称之为基于等效电路模型的定位法,常见的方法有有功功率定位法、无功功率定位法、临界阻抗定位法等,有功和无功功率定位法受谐波源之间相位差的影响,在定位时产生较大的误差,临界阻抗定位法由于测量误差而影响定位精度;
对整个系统网络用谐波状态估计的方法,该方法计算出系统各节点的谐波电压及支路的谐波电流,从而判断谐波源位置,常见的方法有谐波电流状态估计定位、谐波电压状态估计定位、神经元网络模型和遗传算法定位等。谐波电流状态估计定位的缺点是在波形发生畸变的情况下,功率的定义还存在争议,所以选功率作为量测量没有说服力;而谐波电压状态估计定位法把所有母线电压作为状态变量,方程组的冗余度会增加,增益矩阵的求逆运算量会增大,而且由于测量点的增加,费用也大量增加。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:提供一种配电网多点谐波污染溯源方法。
解决上述技术问题,本发明所采用的技术方案如下:
一种配电网多点谐波污染溯源方法,包括:
步骤S1,获取受测配电网的节点总数量m、支路总数量和网络拓扑结构;
步骤S2,选取受测配电网的n个节点作为监测点,在受测配电网的每一个监测点安装监测装置,n≥m×40%,受测配电网除监测点外的节点则作为非监测点;
步骤S3,用所述各个监测装置按预设的数据采集时间间隔采集受测配电网n个监测点的谐波电压数据,将当前时刻即进行谐波污染溯源时刻之前每一数据采集时刻采集到的受测配电网n个监测点谐波电压数据存入谐波历史数据库,并且,获取受测配电网所有m个节点在当前时刻之前对应于所述监测装置每一数据采集时刻的谐波源接入状态并存入所述谐波历史数据库;用所述各个监测装置采集受测配电网n个监测点在当前时刻的谐波电压数据并存入谐波测试数据库;
步骤S4,按以下步骤S41至步骤S44,判断出受测配电网所有m个节点在当前时刻的谐波源接入状态:
步骤S41,用保存在所述谐波历史数据库中的数据构建关系数据库,使得:每一所述数据采集时刻的受测配电网n个监测点谐波电压数据均按预设顺序组成一个列向量,每一所述数据采集时刻的受测配电网所有m个节点谐波源接入状态均按预设顺序组成一个列向量,第i数据采集时刻的监测点谐波电压数据列向量xi与节点谐波源接入状态列向量yi构成关系数据库的一对列向量数据对,其中,i表示数据采集时刻;
步骤S42,将所述关系数据库中节点的谐波源接入状态进行赋值,即:节点接入了谐波源的状态赋值为1、未接入谐波源的状态赋值为0;
将所述关系数据库中监测点的谐波电压数据进行归一化处理,即:将第i数据采集时刻的监测点谐波电压数据列向量xi按式一进行归一化处理:
式一中,xmax和xmin分别为所有时刻同一监测点处谐波电压数据的最大和最小值组成的列向量,归一化的结果是将原始数据规整到[0,1]范围内;
步骤S43,将归一化后的关系数据库代入下述式二的支持向量机模型,关系数据库中列向量数据对xi,yi作为模型的训练向量数据输入到支持向量机模型的列向量x,y中,支持向量机模型表示为:
式二中,K(x,xw)为核函数,aw为权值向量,b为偏移量,S为训练向量数据对数;
核函数表示为:
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