筛选方法、主干扰源识别方法及装置、服务器及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种筛选方法、主干扰源识别方法及装置、服务器及存储介质，所述筛选方法包括：采集干扰源支线组电流质量指标和监测点电压质量指标指标；计算所述支线组电流质量指标与所述监测点电压质量指标的相关系数；根据所述支线组电流质量指标与所述监测点电压质量指标的相关系数计算所述支线组电流质量指标与所述监测点电压质量指标的偏相关系数；根据偏相关系数进行筛选。本发明专利技术的方法能够有效踢出其他潜在作用变量对于所需计算的两个变量的相关性的干扰，能够得到更加合理、准确的相关性，获得更为准确、有效地识别主干扰源，该方法不仅适用于谐波源，同时还适用于负序源、功率波动源等的识别，为区域电网各类电能质量问题的原因分析和治理提供了有效手段。

【技术实现步骤摘要】
筛选方法、主干扰源识别方法及装置、服务器及存储介质
本专利技术涉及电力系统分析领域，特别是涉及一种筛选方法、主干扰源识别方法及装置、服务器及存储介质。
技术介绍
随着电气化铁路、风电、光伏、电动汽车充电等非线性、波动性负荷的快速增长，电网电能质量问题日趋复杂。各类电能质量干扰源在电网中分布广泛，其产生的扰动变化随机、差异大，且经结构复杂的电网广泛传播，电网任一节点的电能质量水平都受到多个干扰源共同作用影响。电能质量干扰源识别主要针对谐波源，目前谐波源较为常用的的识别方法有基于谐波发射率、谐波阻抗识别和基于相关性分析的识别方法。其中基于谐波发射率、谐波阻抗识别方法基于系统等效电路，估计电网侧和负荷侧的谐波阻抗，通过评估谐波发射量、谐波阻抗识别谐波源，因此，若在多谐波源相互作用、谐波源发射量变化较大时，由于多谐波源均产生发射量，在电网中各谐波对应的电压和电流都互相叠加影响，会导致谐波阻抗估计困难，而且这种方法均对谐波测量数据要求较高(一般需基于录波数据分析计算)，实施困难。而基于相关性分析的谐波源识别方法，通过计算支线谐波电流质量指标和监测点谐波电压质量指标的相关系数和相关度，依据所述相关度评估支线对监测点谐波的贡献程度，此种方法虽然能够克服谐波发射率、谐波阻抗识别在多谐波相互作用、谐波源发射量变化较大时的应用局限，但是此种识别方法在电网中存在多个干扰源时由于各干扰源之间的互相影响，仍然不能准确反映实际的相关性，评估的精度和准确度都不够。
技术实现思路
因此，本专利技术要解决的技术问题在于提供一种识别影响电网电能质量水平的主导干扰源的方法，以克服现有技术中的识别方法无法有效识别影响电网电能质量水平的主导干扰源的缺陷。本专利技术提供一种筛选方法，包括：采集干扰源支线组电流质量指标和监测点电压质量指标；计算所述支线组电流质量指标与所述监测点电压质量指标的相关系数；根据所述支线组电流质量指标与所述监测点电压质量指标的相关系数计算所述支线组电流质量指标与所述监测点电压质量指标的偏相关系数；根据偏相关系数进行筛选。可选地，根据所述干扰源支线组电流质量指标和监测点电压质量指标计算所述支线组电流质量指标与所述监测点电压质量指标的相关系数按照以下公式进行计算：其中，Xi表征监测点在一天内某时刻电压质量指标，1<＝i<＝1440；Yi表征一天内某一支路某时刻的电流质量指标，表征监测点在一天内所有电压质量指标的均值；表征某一支路在一天内所有电流质量指标的均值。可选地，根据所述干扰源支线组电流质量指标和监测点电压质量指标的相关系数计算所述支线组电流质量指标与所述监测点电压质量指标的偏相关系数按照以下公式进行计算：其中，rxy(Z1Z2…Zm-1)表征剔除支线Z1、Z2…Zm-1影响后，支线Y与监测点X的相关程度；rxzm(Z1Z2…Zm-1)表征剔除支线Z1、Z2…Zm-1影响后，支线Zm与监测点X的相关程度；rYZm(Z1Z2…Zm-1)表征剔除支线Z1、Z2…Zm-1影响后，支线Zm与监测点Y的相关程度。可选地，根据偏相关系数进行筛选包括：保留大于预定阈值的偏相关系数。本专利技术提供一种主干扰源识别方法，包括：获取一段时间内数据异常的监测点的电压质量指标和相应的数据异常时间；获取所述数据异常时间相关支线的电流质量指标；对所述电压质量指标和所述电流质量指标进行数据预处理；对经过数据预处理的执行前述所述筛选方法；对筛选后的数据进行分析。可选地，对筛选后的数据进行分析包括：保留所述偏相干系数大于某预定阈值的所述筛选后的数据；统计所述数据在所述一段时间内发生的频率；选取所述频率最高的所述数据对应的支线作为所述主干扰源。可选地，获取监测点监测数据中异常数据和数据异常时间包括：获取某时间段内监测数据的电压质量指标统计特征值；判断所述统计特征值是否超出国际标准值；若超出国际标准值，则标注所述某时间段内所述监测点监测数据为异常数据；若没有超出国际标准值，则通过统计控制图判断所述某时间段内监测数据是否异常，所述统计控制图为根据所述监测点电压质量指标历史数据得到的均值方差图；若异常，则标注所述某时间段内所述监测点监测数据为异常数据；否则，则提取所述某时间段内所述监测点监测数据更新所述统计控制图。可选地，对所述分析参数数据进行数据预处理包括对时序数据进行时标校准。本专利技术提供一种筛选装置，包括：采集模块，用于采集干扰源支线组电流质量指标和监测点电压质量指标；第一计算模块，用于计算所述支线组电流质量指标与所述监测点电压质量指标的相关系数；第二计算模块，用于根据所述支线组电流质量指标与所述监测点电压质量指标的相关系数计算所述支线组电流质量指标与所述监测点电压质量指标的偏相关系数；筛选模块，用于根据偏相关系数进行筛选。本专利技术提供一种主干扰源识别装置，包括：第一获取模块，用于获取一段时间内数据异常的监测点的电压质量指标和相应的数据异常时间；第二获取模块，用于获取所述数据异常时间相关支线的电流质量指标；数据预处理模块，用于对所述电压质量指标和所述电流质量指标进行数据预处理；第二筛选模块，用于对经过数据预处理的执行前述所述筛选方法进行筛选；分析模块，用于对筛选后的数据进行分析。可选地，所述分析模块还包括：第一筛选单元，用于保留所述偏相干系数大于某预定阈值的所述筛选后的数据；统计单元，用于统计所述数据在所述一段时间内发生的频率；第二筛选单元，用于选取所述频率最高的所述数据对应的支线作为所述主干扰源。本专利技术提供一种服务器，包括：数据采集器，用于采集监测点监测数据和支线电流质量指标；存储器和处理器，所述数据采集器、所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行前述所述的主干扰源识别方法。本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行前述所述的主干扰源识别方法。本专利技术技术方案的方法基于电能质量监测系统在线监测数据，提出了一种筛选方法以及区域电网主干扰源识别方法，该方法基于区域电网多节点间电能质量监测数据进行相关性分析，基于相关性分析结果进一步计算偏相关性，能够有效提出其他潜在作用变量对于所需计算的两个变量的相关性的干扰，能够得到更加合理、准确的相关性，获得更为准确、有效地识别主干扰源，该方法不仅适用于谐波源，同时还适用于负序源、功率波动源等的识别，为区域电网各类电能质量问题的原因分析和治理提供了有效手段。附图说明通过参考附图会更加清楚的理解本专利技术的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本专利技术进行任何限制，在附图中：图1示出了本专利技术实施例提供的筛选方法的流程示意图；图2示意出了本专利技术实施例提供的主干扰源识别方法流程示意图；图3示意出了本专利技术实施例提供的主干扰源识别方法中获取监测点监测数据中异常数据和数据异常时间的流程示意图；图4示意出本专利技术实施例提供的主干扰源识别方法中数据预处理的流程示意图；图5示意出一种筛选装置结构示意图；图6示意出本专利技术实施例提供的一种主干扰源识别装置结构示意图；图7示意出本专利技术实施例提供的一种服务器结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种筛选方法，其特征在于，包括：采集干扰源支线组电流质量指标和监测点电压质量指标；计算所述支线组电流质量指标与所述监测点电压质量指标的相关系数；根据所述支线组电流质量指标与所述监测点电压质量指标的相关系数计算所述支线组电流质量指标与所述监测点电压质量指标的偏相关系数；根据偏相关系数进行筛选。

【技术特征摘要】
1.一种筛选方法，其特征在于，包括：采集干扰源支线组电流质量指标和监测点电压质量指标；计算所述支线组电流质量指标与所述监测点电压质量指标的相关系数；根据所述支线组电流质量指标与所述监测点电压质量指标的相关系数计算所述支线组电流质量指标与所述监测点电压质量指标的偏相关系数；根据偏相关系数进行筛选。2.根据权利要求1所述的筛选方法，其特征在于，根据所述干扰源支线组电流质量指标和监测点电压质量指标计算所述支线组电流质量指标与所述监测点电压质量指标的相关系数按照以下公式进行计算：其中，Xi表征监测点在一天内某时刻电压质量指标，1<＝i<＝1440；Yi表征一天内某一支路某时刻的电流质量指标，表征监测点在一天内所有电压质量指标的均值；表征某一支路在一天内所有电流质量指标的均值。3.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，根据所述干扰源支线组电流质量指标和监测点电压质量指标的相关系数计算所述支线组电流质量指标与所述监测点电压质量指标的偏相关系数按照以下公式进行计算：其中，rxy(Z1Z2…Zm-1)表征剔除支线Z1、Z2…Zm-1影响后，支线Y与监测点X的相关程度；rxzm(Z1Z2…Zm-1)表征剔除支线Z1、Z2…Zm-1影响后，支线Zm与监测点X的相关程度；rYZm(Z1Z2…Zm-1)表征剔除支线Z1、Z2…Zm-1影响后，支线Zm与监测点Y的相关程度。4.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，根据偏相关系数进行筛选包括：保留大于预定阈值的偏相关系数。5.一种主干扰源识别方法，其特征在于，包括：获取一段时间内数据异常的监测点的电压质量指标和相应的数据异常时间；获取所述数据异常时间相关支线的电流质量指标；对所述电压质量指标和所述电流质量指标进行数据预处理；对经过数据预处理的数据执行权利要求1-4任意一项所述方法的筛选；对筛选后的数据进行分析。6.根据权利要求5所述的主干扰源识别方法，其特征在于，对筛选后的数据进行分析包括：保留所述偏相干系数大于预定阈值的所述筛选后的数据；统计所述数据在所述一段时间内发生的频率；选取所述频率最高的所述数据对应的支线作为所述主干扰源。7.根据权利要求5所述的主干扰源识别方法，其特征在于，获取监测点监测数据中异常数据和数据异常时间包括：获取某时间段内监测数据的电压质量...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘颖英，冯丹丹，王同勋，安哲，李亚琼，
申请(专利权)人：全球能源互联网研究院有限公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11