一种基于互近似熵数据筛选的谐波源责任划分方法技术

本发明专利技术针对如何解决背景谐波电压波动的各种仿真工况，分析比较所提方法与传统线性回归法的优劣的技术需求，本发明专利技术提供一种基于CAE数据筛选的谐波源责任划分方法，首先将采集的实测数据划分为若干区段，将各区段实测谐波电压、电流数据进行互近似熵值计算，保留满足CAE阈值要求的区段，以达到排除背景谐波干扰的目的；然后利用M估计稳健回归法对保留数据进行回归计算，最大限度避免异常值对回归计算的影响，得到系统谐波阻抗，从而实现准确的谐波责任划分。

【技术实现步骤摘要】
一种基于互近似熵数据筛选的谐波源责任划分方法
本专利技术涉及一种基于互近似熵数据筛选的谐波源责任划分方法，属于电能质量控制

技术介绍
目前，随着大量的电力电子设备接入电网，其造成的谐波污染已成为电网电能质量的突出问题之一。为确保电网的供电可靠性，保证供电质量，对导致电网谐波超标的用电用户进行相应的惩罚势在必行。准确衡量用户谐波发射水平、明确划分谐波责任是对电力用户进行合理奖惩的前提。用户谐波发射水平的估计结果是由系统等值谐波阻抗的计算得到，因此评价用户谐波发射水平问题的关键在于能否对系统谐波阻抗进行准确的估计。现有的谐波阻抗估计方法主要分为非干预式和干预式两类。干预式通过在系统中制造短时扰动，利用公共连接点(pointofcommoncoupling，PCC)处的暂态谐波电压和电流增量的计算来实现谐波阻抗的估计。主要包括谐波电流注入法、投切电容器法等。但干预式方法会对电网运行造成干扰，因此目前干预式法在谐波阻抗测量领域并不常用。非干预式的方法主要包括波动量法、回归法等。采用波动量法是若不满足系统侧谐波电流源波动程度远远小于负荷侧波动程度时的前提条件，估计误差较大。对于线性回归法来说，其原理是根据谐波等效电路中PCC点处的电压、电流测量值，求解其对应方程回归系数，从而得到谐波阻抗。然而背景谐波的干扰是影响非干预式谐波估计准确性的关键因素，但传统线性回归法在背景谐波电压波动时拟合度较差，而实际中背景谐波电压往往是变化的，且具有随机性，因此传统线性回归法估计误差较大。
技术实现思路
<br>本专利技术的目的在于，克服现有技术存在的技术缺陷，提出一种基于互近似熵数据筛选的谐波源责任划分方法，针对如何解决背景谐波电压波动的各种仿真工况，分析比较所提方法与传统线性回归法的优劣的技术需求。本专利技术具体采用如下技术方案：一种基于互近似熵数据筛选的谐波源责任划分方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤SS1：采集谐波数据电压Upcc和谐波数据电流Ipcc，将所述谐波数据电压Upcc和谐波数据电流Ipcc进行归一化处理；步骤SS2：将归一化后的谐波数据划分为n个数据区段，每个数据区段包含L个数据点；步骤SS3：计算每个数据区段的互近似熵值CAE，并将所述互近似熵值CAE与设定阈值比较，对满足设定阈值条件的数据进行保留，反之则进行舍弃；步骤SS4：将所有数据区段的数据筛选完成后，利用M估计稳健回归法计算系统谐波阻抗，得到谐波源责任划分结果。作为一种较佳的实施例，所述步骤SS1具体包括：设Ich为用户侧等效谐波源，Ish为系统侧等效谐波源，Zch为用户侧等效谐波阻抗，Zsh为系统侧等效谐波阻抗，h表示谐波次数；Ipcc-s为系统侧等效谐波源Is贡献谐波电流，Vs为系统侧贡献谐波电压；Ipcc-c为用户侧等效谐波源Ic贡献谐波电流，Vc为用户侧贡献谐波电压；各参数表达如公式(1)～(4)所示：Ipcc＝Ipcc-s+Ipcc-c(3)Vpcc＝Vs+Vc(4)由于电力系统中Zc远大于Zs，则上述关系式等效改写为：联立式(5)和(6)得到:Vpcc＝Zs.Ipcc+Vs(7)上述公式(1)～(7)中的元素皆为方向矢量；当背景谐波波动很小时，Vs近似看作常数，因此由式(7)知，当系统谐波阻抗不变的情况下，Vpcc与Ipcc呈线性关系；Vpcc的波形趋势应与Ipcc的波形趋势一致；式(7)模型的表达式如下：Vpcc＝|Zs|cosθ.Ipcc+|Vs|cosθ1(8)其中θ为Zs·Ipcc与Vpcc的夹角，θ1为Vs与Vpcc的夹角；则对于用户侧谐波责任Hc的计算由公式(9)表示：当背景谐波保持平稳时，将式(8)中的|Zs|cosθ和|Vs|cosθ1近似看作常系数。作为一种较佳的实施例，所述步骤SS1中的归一化处理的计算公式如下：其中，xN为归一化结果，xmin为全体数据中的最小值，xmax为全体数据中的最大值。作为一种较佳的实施例，所述步骤SS2中的L取10。作为一种较佳的实施例，所述步骤SS3中的所述互近似熵值CAE的计算方法如下：设两个不同的时间序列分别为i(t)和j(t)，规定一个长度为m的窗口，如公式(10)和(11)所示，分别对i(t)和j(t)构造N-m+1个m维矢量Xp,和Xq，其中：Xp＝[i(p),…,i(p+m-1)]p＝1,2,…,N-m+1(10)Xq＝[j(q),…,j(q+m-1)]q＝1,2,…,N-m+1(11)使用矢量的∞—范数描述Xp与Xq之间的距离d(Xp,Xq)＝||Xp-Xq||∞；给定相似容限r，r的表达式为：r＝0.2×COV(XP,Xq)(12)对每一个p值统计Xp和所有Xq(q＝1,2,…,N-m+1)的矢量距离小于r的个数Np,m,r，并计算Np,m,r与总的矢量个数(N-m+1)的比值Cp,m,r：由公式(13)可知，小于r的矢量个数越多，就意味着两数据段越相近；则两数据区段的互相关程度为：增加窗口长度至m+1，重复上述公式(10)～公式(14)的运算过程，得到Φm+1,r；最后，计算得到与m，r相关的互近似熵值：CAE(m,r)＝Φm,r-Φm+1,r(15)作为一种较佳的实施例，所述步骤SS4具体包括：步骤SS41：利用最小二乘法计算出相应的回归系数ai(a1…an)，bi(b1…bn)，并计算相应的误差量ei；步骤SS42：根据计算残差尺度s，计算相应的权重值ω；步骤SS43：将权重计算结果ωi(ω1…ωn)代入M估计稳健回归方程，求得新的回归计算结果；比较前后两次计算的回归参数，若ai,bi全部满足阈值约束则保留，约束表达式为：一般δ0取值为10-5，否则继续迭代计算，直到满足为止。作为一种较佳的实施例，所述M估计稳健回归方程为：其中，a和b均为回归系数，ωi为权重计算结果。作为一种较佳的实施例，所述残差尺度s的技术公式如下：s＝Med|ei-Med(e1,...,en)|/0.6745(17)其中，Med表示一组数据的中位数。作为一种较佳的实施例，所述权重值ω采用Huber法来计算：式中：c为常数，其值一般取1.345，ui为标准化的残差指标，ui＝ei/s。作为一种较佳的实施例，所述步骤SS41具体包括：已知实测数据(xi,yi)(i＝1,2,…,n)，设线性关系式为y＝ax+b，则利用最小二乘法求取方程系数a和b；残差ei的目标函数表示为：其中，a和b均为回归系数。本专利技术所达到的有益效果：第一，本专利技术针对如何解决背景谐波电压波动的各种仿真工况，分析比较所提方法与传统线本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于互近似熵数据筛选的谐波源责任划分方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤SS1：采集谐波数据电压U

【技术特征摘要】
1.一种基于互近似熵数据筛选的谐波源责任划分方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤SS1：采集谐波数据电压Upcc和谐波数据电流Ipcc，将所述谐波数据电压Upcc和谐波数据电流Ipcc进行归一化处理；
步骤SS2：将归一化后的谐波数据划分为n个数据区段，每个数据区段包含L个数据点；
步骤SS3：计算每个数据区段的互近似熵值CAE，并将所述互近似熵值CAE与设定阈值比较，对满足设定阈值条件的数据进行保留，反之则进行舍弃；
步骤SS4：将所有数据区段的数据筛选完成后，利用M估计稳健回归法计算系统谐波阻抗，得到谐波源责任划分结果。


2.根据权利要求1所述的一种基于互近似熵数据筛选的谐波源责任划分方法，其特征在于，所述步骤SS1具体包括：
设Ich为用户侧等效谐波源，Ish为系统侧等效谐波源，Zch为用户侧等效谐波阻抗，Zsh为系统侧等效谐波阻抗，h表示谐波次数；Ipcc-s为系统侧等效谐波源Is贡献谐波电流，Vs为系统侧贡献谐波电压；Ipcc-c为用户侧等效谐波源Ic贡献谐波电流，Vc为用户侧贡献谐波电压；各参数表达如公式(1)～(4)所示：






Ipcc＝Ipcc-s+Ipcc-c(3)
Vpcc＝Vs+Vc(4)
由于电力系统中Zc远大于Zs，则上述关系式等效改写为：






联立式(5)和(6)得到:
Vpcc＝Zs.Ipcc+Vs(7)
上述公式(1)～(7)中的元素皆为方向矢量，；
当背景谐波波动很小时，Vs近似看作常数，因此由式(7)知，当系统谐波阻抗不变的情况下，Vpcc与Ipcc呈线性关系；Vpcc的波形趋势应与Ipcc的波形趋势一致；
式(7)模型的表达式如下：
Vpcc＝|Zs|cosθ.Ipcc+|Vs|cosθ1(8)
其中θ为Zs·Ipcc与Vpcc的夹角，θ1为Vs与Vpcc的夹角；则对于用户侧谐波责任Hc的计算由公式(9)表示：



当背景谐波保持平稳时，将式(8)中的|Zs|cosθ和|Vs|cosθ1近似看作常系数。


3.根据权利要求1所述的一种基于互近似熵数据筛选的谐波源责任划分方法，其特征在于，所述步骤SS1中的归一化处理的计算公式如下：



其中，xN为归一化结果，xmin为全体数据中的最小值，xmax为全体数据中的最大值。


4.根据权利要求1所述的一种基于互近似熵数据筛选的谐波源责任划分方法，其特征在于，所述步骤SS2中的L取10。


5.根据权利要求1所述的一种基于互近似熵数据筛选的谐波源责任划分方法，其特征在于，所述步骤SS3中的所述互近似熵值CAE的计算方法如下：
设两个不同的时间序列分别为i(t)和j(t)，规定一个长度为m的窗口，如公式(10)和(11)所示...

【专利技术属性】
技术研发人员：史明明，张宸宇，唐伟佳，张国江，付慧，李双伟，范忠，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，国家电网有限公司，国网江苏省电力有限公司，江苏省电力试验研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32