[发明专利]一种电能质量干扰源工况辨识方法

说明书

本发明涉及一种电能质量干扰源工况辨识方法，包括：(1)获取所述电能质量干扰源的电能数据；(2)获取能够用于聚类的电能数据格式；(3)分析获得的电能数据；(4)用聚类分析法对获得的电能数据分类；本发明提供的方法，克服了传统电能质量分析方法效率低、造价高、不适合大规模数据集的处理等缺点，在电能质量干扰源工况辨识方面实用高效，造价低，具有较好的性能。

技术领域

本发明涉及输电网电能质量评估领域，具体涉及一种电能质量干扰源工况辨识方法。

背景技术

当代输电网在诸多方面发生着深刻变化，随着以特高压电网为骨干网架、各级电网协调发展的坚强智能电网建设加快，输电网中产生电能质量扰动的因素不断增加，电能质量扰动亦呈现新的特征。新能源发电、分布式发电的快速增长和电能质量干扰源用户接入系统电压等级不断提高，给电网运行提出了新的挑战。

为掌握电网电能质量水平，降低电能质量扰动对输电网的影响，我国部分省市已开展了电网电能质量监测，实现了数据采集以及报表生成等基本功能，但对监测数据的利用率不高。针对目前输电网的电能质量问题，亟需深入开展电网中各类电能质量干扰源的扰动发射特性研究。

当前电能质量分析基于数学分析方法结合模式识别技术的技术框架，利用数学分析方法进行电能质量干扰源数据分析，例如，小波变换、傅立叶变换，利用模式识别技术达到电能质量干扰源工况的识别。傅立叶变换简单快速，在电压偏差、谐波含量等稳态指标的计算方面取得了很好的效果，但是由于傅立叶变换是对整个时间段的积分，时间信息得不到充分利用，没有局部化分析信号的能力，不能实现非平稳信号的有效分析，因而不能解决暂态电能质量问题的分析；小波变换作为傅立叶思想的发展和延拓，更适合处理微弱或突变信号；依赖模式识别技术，耗时长、效率低且造价高，远远不能满足目前实际工作中大规模数据集处理的需要。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种电能质量干扰源工况辨识方法，克服了传统电能质量分析方法效率低、造价高、不适合大规模数据集的处理等缺点，在电能质量干扰源工况辨识方面实用高效，造价低，具有较好的性能。

本发明的目的是采用下述技术方案实现的：

一种电能质量干扰源工况辨识方法，其改进之处在于，包括：

(1)获取所述电能质量干扰源的电能数据；

(2)获取能够用于聚类的电能数据格式；

(3)分析获得的电能数据；

(4)用聚类分析法对获得的电能数据分类。

优选的，所述步骤(1)中，用包括在线式监测终端和便携式检测仪的电能质量检测装置获取所述电能质量干扰源的电能数据。

优选的，所述步骤(2)包括：

(2-1)根据所述电能数据的采集时间进行数据追加和合并，获取整个采集时段的全指标电能数据集；

(2-2)填补所述全指标电能数据集中有效值缺失的指标，填补内容为所述指标的最小值和最大值的均值；

(2-3)对填补后的全指标电能数据集去噪、去冗余和排序后将数据格式转换为.csv格式。

优选的，所述步骤(3)包括：

(3-1)绘制所述预处理后的电能数据的三相电流有效值、基波有功功率、基波无功功率、总相电流负序成分、总相电流零序成分的时间趋势图和概率密度图；

(3-2)分别获取所述预处理后的电能数据中三相电流有效值、基波有功功率、基波无功功率、总相电流负序成分、总相电流零序成分的统计量，所述统计量包括：极大值、极小值、均值、方差、95％概率值、99％概率值。

优选的，所述步骤(4)包括：