一种基于相关性分析的谐波源辨识方法和系统技术方案

本申请公开了一种基于相关性分析的谐波源辨识方法和系统，其中方法包括：采集线路中谐波电压和谐波电流数据；对采集的谐波电流数据进行筛选；在筛选后的数据中选取主导次谐波；计算主导次谐波电压和谐波电流的波动量，剔除背景谐波的影响；对主导次谐波电压和谐波电流的波动量值进行相关性计算，分析谐波电流与谐波电压的变化趋势是否具有相关性；对相关性分析后的数据进行责任评估，计算责任系数。本申请提供的相关性分析的谐波源辨识方法和系统利用主导波动量法和统计学原理相结合，从大量的谐波数据中分析出对用户波动起主要作用的波动量，删除背景谐波的影响，从而避免系统侧波动对责任划分的影响，提高谐波责任划分的准确性。

A Harmonic Source Identification Method and System Based on Correlation Analysis

This application discloses a harmonic source identification method and system based on correlation analysis, which includes: collecting harmonic voltage and harmonic current data in the line; screening the collected harmonic current data; selecting dominant sub-harmonic in the filtered data; calculating the fluctuation of dominant sub-harmonic voltage and harmonic current, eliminating the influence of background harmonic; and influencing the dominant sub-harmonic. The correlation between wave voltage and harmonic current fluctuation is calculated, and the correlation between harmonic current and harmonic voltage is analyzed. The responsibility coefficient is calculated based on the data after correlation analysis. The harmonic source identification method of correlation analysis provided in this application and the system use dominant fluctuation method and statistical principle to analyze the fluctuation which plays a major role in user fluctuation from a large number of harmonic data, delete the influence of background harmonics, so as to avoid the influence of system side fluctuation on responsibility division and improve the accuracy of harmonic responsibility division.

【技术实现步骤摘要】
一种基于相关性分析的谐波源辨识方法和系统
本申请涉及电力
，尤其涉及一种基于相关性分析的谐波源辨识方法和系统。
技术介绍
电网谐波源的辨识是谐波分析和治理的基础，对于谐波潮流计算、谐波治理以及按经济手段惩罚谐波污染源都有重要的意义。在公共连接接点。谐波往往是多个谐波源共同作用的结果。正确地断定各谐波源的位置并区分各自的谐波责任，有助于建立公平有效的谐波奖惩机制。现阶段谐波辨识的方法主要有基于谐波功率潮流和基于谐波阻抗的方法，其中，应用最为广泛的是基于谐波功率潮流的谐波源辨识方法，大量的电能质量管理装置也都将该方法作为主要判断依据。但是，现有的基于谐波功率潮流的谐波源辨识方法因非主导次谐波由于不具有收敛性、主导次谐波受背景谐波、谐波阻抗测量、用户谐波发射水平等不确定性因素影响，进行谐波责任划分的准确性不足。
技术实现思路
本申请提供了一种基于相关性分析的谐波源辨识方法和系统，以解决现有技术中谐波责任划分的准确性不足的技术问题。为了解决上述技术问题，本申请实施例公开了如下技术方案：第一方面，本申请实施例公开了一种基于相关性分析的谐波源辨识方法，包括：采集线路中谐波电压和谐波电流数据；对采集的谐波电流数据进行筛选；在筛选后的数据中选取主导次谐波；计算主导次谐波电压和谐波电流的波动量，剔除背景谐波的影响；对主导次谐波电压和谐波电流的波动量值进行相关性计算，分析谐波电流与谐波电压的变化趋势是否具有相关性；对相关性分析后的数据进行责任评估，计算责任系数。可选的，所述采集线路中谐波电压和谐波电流数据包括：采集需要谐波源辨识的同母线的全部干扰源支路的2-50次谐波电流数据，同时采集干扰源所在同一母线的谐波电压并计算3秒内谐波电压的方均根值。可选的，所述对采集的谐波电流数据进行筛选包括：对奇次谐波电流的含有率大于3％、偶次谐波电流的含有率大于1.5％的谐波数据保留；其他该条件的谐波数据剔除。可选的，所述选取主导次谐波的方法为：分析采集的谐波阻抗角的收敛情况，如果收敛则视其为主导次谐波，如果不收敛则视为非主导次谐波，保留所述主导次谐波数据，剔除所述非主导次谐波数据。可选的，所述主导次谐波电压的波动量的计算公式为：ΔUn＝Un(t)-Un(t-1)(1)，其中式(1)中n代表谐波次数，ΔUn代表第n次谐波电压的波动量，Un(t)代表当前采样时刻电压值，Un(t-1)代表前一个采样时刻电压值，采集时间间隔为3秒钟；所述主导谐波电流的波动量的计算公式为：ΔIn＝In(t)-In(t-1)(2)，其中式(2)中n代表谐波次数，ΔIn代表第n次谐波电流的波动量，In(t)代表当前采样时刻电流值，In(t-1)代表前一个采样时刻电流值，采集时间间隔为3秒钟。可选的，所述主导次谐波电压的波动量的计算公式为：ΔUn＝Un(t)-Un(t-1)(1)，其中式(1)中n代表谐波次数，ΔUn代表第n次谐波电压的波动量，Un(t)代表当前采样时刻电压值，Un(t-1)代表前一个采样时刻电压值，采集时间间隔为3秒钟；所述主导谐波电流的波动量的计算公式为：ΔIn＝In(t)-In(t-1)(2)，其中式(2)中n代表谐波次数，ΔIn代表第n次谐波电流的波动量，In(t)代表当前采样时刻电流值，In(t-1)代表前一个采样时刻电流值，采集时间间隔为3秒钟。可选的，所述相关性计算公式：式(3)中，r表示干扰源的相关系数，代表第n次谐波电流的第i个采样值，代表第n次谐波电流的算术平均值，代表第n次谐波电流的第i个采样值，代表第n次谐波电流的算术平均值。可选的，所述责任系数的计算公式为：式(4)中，Ki代表第i个干扰源的责任系数，ri代表第i个干扰源的相关系数。第二方面，本申请实施例公开了一种基于相关性分析的谐波源辨识系统，包括依序电连接的谐波数据采集单元、谐波筛选单元、主导次谐波选择单元、波动量计算单元、相关性计算单元和责任评估单元；其中，所述谐波数据采集单元用于对线路谐波电压和谐波电流数据的采集；所述谐波筛选单元用于筛选谐波数据；所述主导次谐波选择单元选取主导次谐波；所述波动量计算单元用于计算主导次谐波电压和谐波电流波动量，剔除背景谐波的影响；所述相关性计算单元用于对主导次谐波电压和谐波电流的波动量值进行相关性计算，分析谐波电流与谐波电压的变化趋势是否具有相关性；所述责任评估单元用于对相关性分析后数据进行责任评估。与现有技术相比，本申请的有益效果为：本申请提供了一种基于相关性分析的谐波源辨识方法和系统，其中方法包括：采集线路中谐波电压和谐波电流数据；对采集的谐波电流数据进行筛选；在筛选后的数据中选取主导次谐波；计算主导次谐波电压和谐波电流的波动量，剔除背景谐波的影响；对主导次谐波电压和谐波电流的波动量值进行相关性计算，分析谐波电流与谐波电压的变化趋势是否具有相关性；对相关性分析后的数据进行责任评估，计算责任系数。本申请提供的相关性分析的谐波源辨识方法和系统利用主导波动量法和统计学原理相结合，从大量的谐波数据中分析出对用户波动起主要作用的波动量，删除背景谐波的影响，从而避免系统侧波动对责任划分的影响，提高谐波责任划分的准确性。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。附图说明为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供的一种基于相关性分析的谐波源辨识方法流程示意图；图2为本申请实施例提供的一种基于相关性分析的谐波源辨识系统的示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。参见图1，为本申请实施例提供的一种基于相关性分析的谐波源辨识方法流程示意图；如图所示，本申请实施例提供了一种基于相关性分析的谐波源辨识方法，包括：采集线路中谐波电压和谐波电流数据；对采集的谐波电流数据进行筛选；在筛选后的数据中选取主导次谐波；计算主导次谐波电压和谐波电流的波动量，剔除背景谐波的影响；对主导次谐波电压和谐波电流的波动量值进行相关性计算，分析谐波电流与谐波电压的变化趋势是否具有相关性；对相关性分析后的数据进行责任评估，计算责任系数。其中，所述采集线路中谐波电压和谐波电流数据包括：采集需要谐波源辨识的同母线的全部干扰源支路的2-50次谐波电流数据，同时采集干扰源所在同一母线的谐波电压并计算3秒内谐波电压的方均根值。对采集的谐波电流数据进行筛选；奇次谐波电流的含有率应大于3％、偶次谐波电流的含有率应大于1.5％；满足该条件的谐波数据保留，不满足该条件的谐波数据剔除。在筛选后的数据中选取主导次谐波；为筛选出用户侧主导谐波分量，可以采用谐波功率的方法进行筛选，当谐波功率为流向母线，判断为谐波源，若谐波功率很小或谐波功率为从母线流向用户，则将数据剔除。也可以分析采集的谐波阻抗角的收敛情况，如本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于相关性分析的谐波源辨识方法，其特征在于，包括：采集线路中谐波电压和谐波电流数据；对采集的谐波电流数据进行筛选；在筛选后的数据中选取主导次谐波；计算主导次谐波电压和谐波电流的波动量，剔除背景谐波的影响；对主导次谐波电压和谐波电流的波动量值进行相关性计算，分析谐波电流与谐波电压的变化趋势是否具有相关性；对相关性分析后的数据计算责任系数，进行责任评估。

【技术特征摘要】
1.一种基于相关性分析的谐波源辨识方法，其特征在于，包括：采集线路中谐波电压和谐波电流数据；对采集的谐波电流数据进行筛选；在筛选后的数据中选取主导次谐波；计算主导次谐波电压和谐波电流的波动量，剔除背景谐波的影响；对主导次谐波电压和谐波电流的波动量值进行相关性计算，分析谐波电流与谐波电压的变化趋势是否具有相关性；对相关性分析后的数据计算责任系数，进行责任评估。2.根据权利要求1所述的基于相关性分析的谐波源辨识方法，其特征在于，所述采集线路中谐波电压和谐波电流数据包括：采集需要谐波源辨识的同母线的全部干扰源支路的2-50次谐波电流数据，同时采集干扰源所在同一母线的谐波电压并计算3秒内谐波电压的方均根值。3.根据权利要求1所述的基于相关性分析的谐波源辨识方法，其特征在于，所述对采集的谐波电流数据进行筛选包括：对奇次谐波电流的含有率大于3％、偶次谐波电流的含有率大于1.5％的谐波数据保留；其他谐波数据剔除。4.根据权利要求1所述的基于相关性分析的谐波源辨识方法，其特征在于，所述选取主导次谐波的方法为：分析采集的谐波阻抗角的收敛情况，如果收敛则视其为主导次谐波，如果不收敛则视为非主导次谐波，保留所述主导次谐波数据，剔除所述非主导次谐波数据。5.根据权利要求1所述的基于相关性分析的谐波源辨识方法，其特征在于，所述主导次谐波电压的波动量的计算公式为：ΔUn＝Un(t)-Un(t-1)(1)，其中式(1)中n代表谐波次数，ΔUn代表第n次谐波电压的波动量，Un(t)代表当前采样时刻电压...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭成，覃日升，徐志，周鑫，何鑫，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：云南,53