一种非侵入式电能质量干扰源在线自适应监测系统及方法技术方案

本发明专利技术于电力负荷监测领域，尤其涉及一种非侵入式电能质量干扰源在线自适应监测系统及方法，利用人工智能领域的先进技术成果，基于模式识别技术思路，从数据挖掘的角度，提出了一种非侵入式电能质量干扰源在线自适应监测系统及方法，旨在解决电能质量干扰源的自动辨识的问题，本发明专利技术方法可以自动地监测系统存在的不同类型的电能质量干扰，并辨识电能质量干扰的发生源，即判断检测到的某种类型的电能质量干扰是由哪种或哪几种电气设备在何种工况下产生的。本发明专利技术的有益效果：能够切实提高电力系统电能质量管理水平，降低电能质量扰动对电力系统的影响，尤其在配电网级，提高用户用电满意度。

【技术实现步骤摘要】
一种非侵入式电能质量干扰源在线自适应监测系统及方法
本专利技术涉及电力系统电能质量评估领域，具体涉及一种电能质量干扰源在线自适应监测系统与方法。
技术介绍
在现代电力系统中，一方面，为提高电网运行性能，电力电子类设备已经应用得越来越广泛，另一方面，为满足现代经济社会发展的需要，系统中各种非线性、冲击性、波动性电气设备也在大量增加，例如分布式电源、电动汽车等，这使得电力系统面临着日益严重的电能质量污染，而且电能质量扰动也呈现出诸多新特性；此外，经济社会的数字化和信息化对电能质量也提出了更高的要求。为此，需要切实提高电力系统电能质量管理水平，降低电能质量扰动对电力系统的影响，尤其在配电网级，提高用户用电满意度。电能质量干扰监测与分析是电能质量治理的基础和依据。截至目前，关于电力系统电能质量干扰的分析主要集中于电能质量干扰本身的检测与辨识，其中，所谓辨识，更多是指确定检测到的电能质量干扰属于电压暂升、暂降、闪变、谐波和暂态等类型。然而，很少有研究关注电能质量干扰源的辨识，即判断检测到的电能质量干扰是由哪种或哪几种电气设备，处在何种工况下产生的。
技术实现思路
考虑到现有技术存在的不足，为提高电力系统电能质量干扰监测与分析的智能化水平，本专利技术利用人工智能领域的先进技术成果，基于模式识别技术思路，从数据挖掘的角度，提出了一种非侵入式电能质量干扰源在线自适应监测系统及方法，旨在解决电能质量干扰源的辨识的问题，本专利技术方法可以自动地监测系统存在的不同类型的电能质量干扰，并辨识电能质量干扰的发生源，即判断检测到的某种类型的电能质量干扰是由哪种或哪几种电气设备在何种工况下产生的。本专利技术采用的技术方案是：一种非侵入式电能质量干扰源在线自适应监测系统，其特征在于，包括参数预设模块、电气信息采集与预处理模块、电能质量干扰事件检测模块、电能质量干扰事件检测结果判断模块、电能质量干扰特征提取模块、电能质量干扰事件辨识模块、电能质量干扰源辨识模块、电能质量干扰源类型辨识结果判断模块、电能质量干扰特征样本累积总数判断模块、未知电能质量干扰源类型的特征指纹生成模块、电能质量干扰特征样本删除模块、电能质量干扰特征数据库模块、数据信息存储模块；所述参数预设模块，预设电力系统电能质量干扰特征数据库，初始化不同功能模块中需要预先设置的相关参数；所述电气信息采集与预处理模块，用于根据系统设置，采集监测点处的电压和总电流信号，具体作用是采集安装点处的强电压、大电流模拟信号，并将其转换为弱电压和/或小电流模拟信号，而后将弱电压和/或小电流模拟信号数字化，并且对采集到的电压、电流信号进行降噪、相位校准、异常值修正和谐波分析等后续电能质量干扰检测与辨识所需的数据预处理；所述电能质量干扰事件检测模块，用于根据采集到的电压、电流信号或谐波信息分析判断监测点处是否存在电能质量干扰；其中，通常是利用现有技术，根据所选电气特征数据的奇异性检测监测点所辖供配电范围内存在电能质量干扰事件。所述电能质量干扰事件检测结果判断模块，用于根据电能质量干扰事件检测模块获得的检测结果，判断是否存在电能质量干扰事件；所述电能质量干扰特征提取模块，用于在电能质量干扰事件检测的基础上，确定电能质量干扰事件的起点时刻和终点时刻，进而获取监测点处电能质量干扰监测所需的不同类型电气特征数据样本；所述电能质量干扰事件辨识模块，用于依据所述电能质量干扰特征数据库模块提供的不同类型电能质量干扰的特征数据，利用模式识别领域内合适的分类技术，确定检测到的电能质量干扰的类型；所述电能质量干扰源辨别模块，用于依据所述电力系统电能质量干扰特征数据库模块提供的不同类型电能质量干扰源的特征指纹数据，在电能质量干扰类型辨识的基础上，利用模式识别领域内合适的分类技术，进一步确定检测到的电能质量干扰与监测点所辖供配电范围内的某种或某几种有关电气设备所处的何种运行状态有关，即判断电能质量干扰源的类型；其中，电气设备运行状态包括其故障状态、以及非故障状态的不同运行状态。所述电能质量干扰源类型辨识结果判断模块，用于根据所述电能质量干扰源辨别模块所得结果，判断电能质量干扰源的类型是否能够确定；所述电能质量干扰特征样本累积总数判断模块，用于判断特征样本的累积总数是否已经达到预设值；所述未知电能质量干扰源类型的特征指纹生成模块，用于根据电能质量干扰源类型监测与辨识结果，确定监测点所辖供配电范围内存在的未知电能质量干扰源类型，并获取其特征指纹参数样本，进一步地，所述的未知电能质量干扰源类型的特征指纹生成模块，根据系统所采用的电能质量干扰源辨识方法的需要，在分析计算的基础上，针对未知电能质量干扰源类型，自动将所需的特征指纹数据输出给电能质量干扰特征数据库模块，并由所述电能质量干扰特征数据库模块保存；所述电能质量干扰特征样本删除模块，在所述未知电能质量干扰源类型的特征指纹生成模块已将新型电能质量干扰源的特征参数存储在电力系统电能质量干扰特征数据库中的基础上，在特征参数样本列表中，删除与新型电能质量干扰源对应的特征参数样本删除；所述电能质量干扰特征数据库模块，用于存储和管理关于不同电能质量干扰类型和不同电能质量干扰源类型的特征指纹数据，所述电能质量干扰事件辨识模块和所述电能质量干扰源辨识模块可以从所述电力系统电能质量干扰特征数据库模块中读取所需电能质量干扰特征数据，同时，所述电能质量干扰特征数据库模块接收并存储未知电能质量干扰源类型的特征指纹生成模块提供的未知电能质量干扰源类型的特征指纹数据；所述数据信息存储模块，根据需要，保存其他功能模块的信号分析与数据处理的结果，并为其他功能模块提供数据访问接口，具体地，所述电气信息采集与预处理模块、电能质量干扰事件检测模块、电能质量干扰特征提取模块、电能质量干扰辨识模块、电能质量干扰源辨识模块、未知电能质量干扰源类型的特征指纹生成模块的处理结果，及所述的对外交互功能模块的输入信息，可以存储在所述数据信息存储模块中，而且，所述电气信息采集与预处理模块、电能质量干扰事件检测模块、电能质量干扰特征提取模块、电能质量干扰辨识模块、电能质量干扰源辨识模块、未知电能质量干扰源类型的特征指纹生成模块，及所述的对外交互功能模块为实现定义功能，可以访问所述数据信息存储模块以从中获取所需数据；系统还包括对外交互功能模块、数据信息存储模块和数据传输与信息通信模块；所述对外交互功能模块，用于非侵入式电能质量干扰源在线自适应监测系统与外界进行必要的数据信息交互，包括但不限于监测与分析结果的展示与输出，调控命令的输入与输出；所述数据传输与信息通信模块，根据需要，用于系统中不同功能模块之间的数据与信息交互。本专利技术还提供了一种非侵入式电能质量干扰源在线自适应监测方法，应用于前面所述的一种非侵入式电能质量干扰源在线自适应监测系统中，其特征在于具体包括以下步骤：步骤201：预设电力系统电能质量干扰特征数据库，初始化不同功能模块中需要预先设置的相关参数；步骤202：采集监测点处的电力系统电气信息，获取所需的电气特征数据；步骤203：检测电能质量干扰事件，即监测点所辖供配电区域内是否存在电能质量干扰源；步骤204：判断电能质量干扰事件是否存在，是则执行步骤205，否则执行步骤202；步骤205：确定电能质量干扰事件的起止时刻，并提本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种非侵入式电能质量干扰源在线自适应监测系统，其特征在于，包括参数预设模块、电气信息采集与预处理模块、电能质量干扰事件检测模块、电能质量干扰事件检测结果判断模块、电能质量干扰特征提取模块、电能质量干扰事件辨识模块、电能质量干扰源辨识模块、电能质量干扰源类型辨识结果判断模块、电能质量干扰特征样本累积总数判断模块、未知电能质量干扰源类型的特征指纹生成模块、电能质量干扰特征样本删除模块、电能质量干扰特征数据库模块、数据信息存储模块；所述参数预设模块，预设电力系统电能质量干扰特征数据库，初始化不同功能模块中需要预先设置的相关参数；所述电气信息采集与预处理模块，用于根据系统设置，采集监测点处的电压和总电流信号，具体作用是采集安装点处的强电压、大电流模拟信号，并将其转换为弱电压和/或小电流模拟信号，而后将弱电压和/或小电流模拟信号数字化，并且对采集到的电压、电流信号进行降噪、相位校准、异常值修正和谐波分析等后续电能质量干扰检测与辨识所需的数据预处理；所述电能质量干扰事件检测模块，用于根据采集到的电压、电流信号或谐波信息分析判断监测点处是否存在电能质量干扰；所述电能质量干扰事件检测结果判断模块，用于根据电能质量干扰事件检测模块获得的检测结果，判断是否存在电能质量干扰事件；所述电能质量干扰特征提取模块，用于在电能质量干扰事件检测的基础上，确定电能质量干扰事件的起点时刻和终点时刻，进而获取监测点处电能质量干扰监测所需的不同类型电气特征数据样本；所述电能质量干扰事件辨识模块，用于依据所述电能质量干扰特征数据库模块提供的不同类型电能质量干扰的特征数据，利用模式识别领域内合适的分类技术，确定检测到的电能质量干扰的类型；所述电能质量干扰源辨别模块，用于依据所述电力系统电能质量干扰特征数据库模块提供的不同类型电能质量干扰源的特征指纹数据，在电能质量干扰类型辨识的基础上，利用模式识别领域内合适的分类技术，进一步确定检测到的电能质量干扰与监测点所辖供配电范围内的某种或某几种有关电气设备所处的何种运行状态有关，即判断电能质量干扰源的类型；其中，电气设备运行状态包括其故障状态、以及非故障状态的不同运行状态。所述电能质量干扰源类型辨识结果判断模块，用于根据所述电能质量干扰源辨别模块所得结果，判断电能质量干扰源的类型是否能够确定；所述电能质量干扰特征样本累积总数判断模块，用于判断特征样本的累积总数是否已经达到预设值；所述未知电能质量干扰源类型的特征指纹生成模块，用于根据电能质量干扰源类型监测与辨识结果，确定监测点所辖供配电范围内存在的未知电能质量干扰源类型，并获取其特征指纹参数样本，进一步地，所述的未知电能质量干扰源类型的特征指纹生成模块，根据系统所采用的电能质量干扰源辨识方法的需要，在分析计算的基础上，针对未知电能质量干扰源类型，自动将所需的特征指纹数据输出给电能质量干扰特征数据库模块，并由所述电能质量干扰特征数据库模块保存；所述电能质量干扰特征样本删除模块，在所述未知电能质量干扰源类型的特征指纹生成模块已将新型电能质量干扰源的特征参数存储在电力系统电能质量干扰特征数据库中的基础上，在特征参数样本列表中，删除与新型电能质量干扰源对应的特征参数样本删除；所述电能质量干扰特征数据库模块，用于存储和管理关于不同电能质量干扰类型和不同电能质量干扰源类型的特征指纹数据，所述电能质量干扰事件辨识模块和所述电能质量干扰源辨识模块可以从所述电力系统电能质量干扰特征数据库模块中读取所需电能质量干扰特征数据，同时，所述电能质量干扰特征数据库模块接收并存储未知电能质量干扰源类型的特征指纹生成模块提供的未知电能质量干扰源类型的特征指纹数据；所述数据信息存储模块，根据需要，保存其他功能模块的信号分析与数据处理的结果，并为其他功能模块提供数据访问接口，具体地，所述电气信息采集与预处理模块、电能质量干扰事件检测模块、电能质量干扰特征提取模块、电能质量干扰辨识模块、电能质量干扰源辨识模块、未知电能质量干扰源类型的特征指纹生成模块的处理结果，及所述的对外交互功能模块的输入信息，可以存储在所述数据信息存储模块中，而且，所述电气信息采集与预处理模块、电气信息数据预处理模块、电能质量干扰事件检测模块、电能质量干扰特征提取模块、电能质量干扰辨识模块、电能质量干扰源辨识模块、未知电能质量干扰源类型的特征指纹生成模块，及所述对外交互功能模块为实现定义功能，可以访问所述数据信息存储模块以从中获取所需数据；系统还包括对外交互功能模块、数据信息存储模块和数据传输与信息通信模块；所述对外交互功能模块，用于非侵入式电能质量干扰源在线自适应监测系统与外界进行必要的数据信息交互，包括但不限于监测与分析结果的展示与输出，调控命令的输入与输出；所述数据传输与信息通信模块，根据需要，用于系统中不同功能模块之间的数据与信息交互。...

【技术特征摘要】
1.一种非侵入式电能质量干扰源在线自适应监测系统，其特征在于，包括参数预设模块、电气信息采集与预处理模块、电能质量干扰事件检测模块、电能质量干扰事件检测结果判断模块、电能质量干扰特征提取模块、电能质量干扰事件辨识模块、电能质量干扰源辨识模块、电能质量干扰源类型辨识结果判断模块、电能质量干扰特征样本累积总数判断模块、未知电能质量干扰源类型的特征指纹生成模块、电能质量干扰特征样本删除模块、电能质量干扰特征数据库模块、数据信息存储模块；所述参数预设模块，预设电力系统电能质量干扰特征数据库，初始化不同功能模块中需要预先设置的相关参数；所述电气信息采集与预处理模块，用于根据系统设置，采集监测点处的电压和总电流信号，具体作用是采集安装点处的强电压、大电流模拟信号，并将其转换为弱电压和/或小电流模拟信号，而后将弱电压和/或小电流模拟信号数字化，并且对采集到的电压、电流信号进行降噪、相位校准、异常值修正和谐波分析等后续电能质量干扰检测与辨识所需的数据预处理；所述电能质量干扰事件检测模块，用于根据采集到的电压、电流信号或谐波信息分析判断监测点处是否存在电能质量干扰；所述电能质量干扰事件检测结果判断模块，用于根据电能质量干扰事件检测模块获得的检测结果，判断是否存在电能质量干扰事件；所述电能质量干扰特征提取模块，用于在电能质量干扰事件检测的基础上，确定电能质量干扰事件的起点时刻和终点时刻，进而获取监测点处电能质量干扰监测所需的不同类型电气特征数据样本；所述电能质量干扰事件辨识模块，用于依据所述电能质量干扰特征数据库模块提供的不同类型电能质量干扰的特征数据，利用模式识别领域内合适的分类技术，确定检测到的电能质量干扰的类型；所述电能质量干扰源辨别模块，用于依据所述电力系统电能质量干扰特征数据库模块提供的不同类型电能质量干扰源的特征指纹数据，在电能质量干扰类型辨识的基础上，利用模式识别领域内合适的分类技术，进一步确定检测到的电能质量干扰与监测点所辖供配电范围内的某种或某几种有关电气设备所处的何种运行状态有关，即判断电能质量干扰源的类型；其中，电气设备运行状态包括其故障状态、以及非故障状态的不同运行状态。所述电能质量干扰源类型辨识结果判断模块，用于根据所述电能质量干扰源辨别模块所得结果，判断电能质量干扰源的类型是否能够确定；所述电能质量干扰特征样本累积总数判断模块，用于判断特征样本的累积总数是否已经达到预设值；所述未知电能质量干扰源类型的特征指纹生成模块，用于根据电能质量干扰源类型监测与辨识结果，确定监测点所辖供配电范围内存在的未知电能质量干扰源类型，并获取其特征指纹参数样本，进一步地，所述的未知电能质量干扰源类型的特征指纹生成模块，根据系统所采用的电能质量干扰源辨识方法的需要，在分析计算的基础上，针对未知电能质量干扰源类型，自动将所需的特征指纹数据输出给电能质量干扰特征数据库模块，并由所述电能质量干扰特征数据库模块保存；所述电能质量干扰特征样本删除模块，在所述未知电能质量干扰源类型的特征指纹生成模块已将新型电能质量干扰源的特征参数存储在电力系统电能质量干扰特征数据库中的基础上，在特征参数样本列表中，删除与新型电能质量干扰源对应的特征参数样本删除；所述电能质量干扰特征数据库模块，用于存储和管理关于不同电能质量干扰类型和不同电能质量干扰源类型的特征指纹数据，所述电能质量干扰事件辨识模块和所述电能质量干扰源辨识模块可以从所述电力系统电能质量干扰特征数据库模块中读取所需电能质量干扰特征数据，同时，所述电能质量干扰特征数据库模块接收并存储未知电能质量干扰源类型的特征指纹生成模块提供的未知电能质量干扰源类型的特征指纹数据；所述数据信息存储模块，根据需要，保存其他功能模块的信号分析与数据处理的结果，并为其他功能模块提供数据访问接口，具体地，所述电气信息采集与预处理模块、电能质量干扰事件检测模块、电能质量干扰特征提取模块、电能质量干扰辨识模块、电能质量干扰源辨识模块、未知电能质量干扰源类型的特征指纹生成模块的处理结果，及所述的对外交互功能模块的输入信息，可以存储在所述数据信息存储模块中，而且，所述电气信息采集与预处理模块、电气信息数据预处理模块、电能质量干扰事件检测模块、电能质量干扰特征提取模块、电能质量干扰辨识模块、电能质量干扰源辨识模块、未知电能质量干扰源类型的特征指纹生成模块，及所述对外交互功能模块为实现定义功能，可以访问所述数据信息存储模块以从中获取所需数据；系统还包括对外交互功能模块、数据信息存储模块和数据传输与信息通信模块；所述对外交互功能模块，用于...

【专利技术属性】
技术研发人员：栾文鹏，刘博，余贻鑫，刘浩，杜伟强，马骁，冯丽，杨静，
申请(专利权)人：天津求实智源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：天津,12