一种谐波发射水平评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种谐波发射水平评估方法及装置，所述方法包括：测量用户侧停机时系统侧谐波电压V

【技术实现步骤摘要】
一种谐波发射水平评估方法及装置


[0001]本专利技术涉及电能质量数据估计领域，具体是一种谐波发射水平评估方法及装置。

技术介绍

[0002]随着新能源、直流输电和大量含有电力电子设备的非线性负荷接入电网，使得电网呈现多源、非线性特征，从源
‑
网
‑
荷三个方面日趋电力电子化，从而导致谐波问题更加复杂化、影响范围更广。对用户侧和系统侧谐波发射水平的精确估计，是如今急需解决的问题，对用户和系统的谐波责任划分有重要的意义。
[0003]当前国内外谐波发射水平的评估的关键在于系统谐波阻抗的准确估计。系统谐波阻抗指在某一谐波频率下从电力接入点值电源侧的谐波阻抗，数值上等于系统侧谐波电压与系统侧谐波电流的比值。系统谐波阻抗主要取决于发电机、变压器、导体的横截面积和长度。
[0004]计算谐波阻抗的方法主要有两类，即侵入式和非侵入式方法。前者测量由注入电网的谐波电流产生的谐波电压，然而这种方法可能会降低系统的运行；后者利用共同耦合点(PCC)上可测量的谐波电流和谐波电压来估计谐波阻抗，对电力系统没有任何不利影响。因此，非侵入式方法引起了极大的关注。
[0005]近些年来，国内外的非侵入式方法主要有以下类别：波动量法是最早提出的计算系统谐波阻抗的方法，但是却受到背景谐波的影响；线性回归法依赖PCC处谐波电压和谐波电流符合线性关系，难以在实际工程中实现；随机独立矢量法要求用户侧谐波阻抗远大于系统侧，当用户侧谐波阻抗较低时方法失效；独立分量法是近些年来新兴的方法，但是当PCC两侧谐波阻抗幅值相近时可能会出现数据分离失效的情况。

技术实现思路

[0006]针对现有技术存在的不足，本专利技术提出的一种谐波发射水平评估方法及装置，可以改进谐波发射水平的估计效果，降低估计误差。
[0007]一种谐波发射水平评估方法，包括如下步骤：
[0008]测量用户侧停机时系统侧谐波电压V
s
，使用扩散核密度估计算法计算系统侧谐波电压的概率密度函数f(V
s
)，将系统谐波阻抗Zs的实部R和虚部X视为随机变量，利用Jeffrey先验算法估计R和X的先验概率p(R，X)，结合R和X的先验概率p(R，X)和系统侧谐波电压的概率密度函数f(V
s
)计算条件概率p(V
sx
|R，X)；
[0009]根据先验概率p(R，X)、概率密度函数f(V
s
)和条件概率p(V
sx
|R，X)计算得到R和X的后验概率p(R，X|V
sx
)，根据R和X的后验概率p(R，X|V
sx
)计算得到系统谐波阻抗Z
s
的估计值；
[0010]根据系统谐波阻抗Z
s
的估计值计算用户侧和系统侧的谐波发射水平。
[0011]进一步的，使用扩散核密度估计算法，计算系统侧谐波电压的概率密度函数f(V
s
)，具体包括：以如下核密度估计表达式计算V
s
的概率密度函数：
[0012][0013]式中，V
sxi
为测得的系统侧谐波电压实部的样本值，n为样本容量，h为带宽，K为核函数。
[0014]进一步的，带宽h的最优带宽为h*，采用如下公式计算：
[0015][0016]式中，K
D
(
·
)为扩散核函数，N代表高斯核密度估计的初始条件系数，x和t为K
D
(
·
)中的随机变量，a(x)、b(x)为在定义域中具有二阶导数的任何正函数。
[0017]进一步的，利用Jeffrey先验算法估计R和X的先验概率p(R，X)，具体包括：将Z
s
的先验分布视为正态分布，参数为(μ，σ2)，利用Jeffrey先验方法估计参数(μ，σ2)，(μ，σ2)的分布如下：
[0018][0019]根据贝叶斯公式，(μ，σ2)的联合后验分布由如下公式获得
[0020][0021]式中，种分别是μ和σ2的数学期望，根据标准化熵损失函数的定义，参数μ和σ2的估计取数学期望值，得到μ和σ2的估计值如下：
[0022][0023]式中，E1代表后验概率的数学期望，和分别为μ和σ2的估计值，Z
s
的先验分布为对先验分布函数求导得到R和X的先验概率p(R，X)。
[0024]进一步的，结合R和X的先验概率p(R，X)和系统侧谐波电压的概率密度函数f(V
s
)计算条件概率p(V
sx
|R，X)，具体包括：将随机变量R，X的先验分布记为：
[0025][0026]通过下式计算条件概率：
[0027][0028]式中，N为用于计算条件概率样本数据的长度，p(V
sx
(t|R，X))代表V
sx
(R，X)中第t
个元素的概率值。
[0029]进一步的，根据先验概率p(R，X)、概率密度函数f(V
s
)和条件概率p(V
sx
|R，X)，使用贝叶斯公式计算R和X的后验概率p(R，X|V
sx
)：
[0030][0031]计算R，X的后验概率值，f(V
sx
)视为常数，上式写为：
[0032]p(R，X|V
sx
)＝λp(V
sx
|R，X)p(R，X)
[0033]式中，λ表示任一非零实数。
[0034]进一步的，根据R和X的后验概率p(R，X|V
sx
)计算得到系统谐波阻抗Z
s
的估计值具体包括：
[0035]根据R和X的后验概率p(R，X|V
sx
)得到R和X的联合概率密度函数π(R，X|V
sx
)，根据R和X的联合概率密度函数得到边缘概率密度函数π(R|V
sx
)和π(X|V
sx
)：
[0036][0037]式中，π(R，X|V
sx
)为R和X的联合概率密度函数，π(R|V
sx
)和π(X|V
sx
)分别为R和X的边缘概率密度函数；
[0038]通过计算边缘概率密度函数的数学期望得到系统谐波阻抗实部和虚部的估计值：
[0039][0040]式中，Z
sx
和Z
sy
分别为系统谐波阻抗实部和虚部的估计值，根据Z
sx
和Z
sy
计算系统谐波阻抗Z
s
的估计值，即Z
s
＝Z
sx
+jZ
sy
。
[0041]进一步的，根据系统谐波阻抗Zs的估计值计算用户侧和系统侧的谐波发射水平，具体包括：根据如下公式计算用户侧和系本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种谐波发射水平评估方法，其特征在于，包括如下步骤：测量用户侧停机时系统侧谐波电压V
s
，使用扩散核密度估计算法计算系统侧谐波电压的概率密度函数f(V
s
)，将系统谐波阻抗Z
s
的实部R和虚部X视为随机变量，利用Jeffrey先验算法估计R和X的先验概率p(R,X)，结合R和X的先验概率p(R,X)和系统侧谐波电压的概率密度函数f(V
s
)计算条件概率p(V
sx
|R,X)；根据先验概率p(R,X)、概率密度函数f(V
s
)和条件概率p(V
sx
|R,X)计算得到R和X的后验概率p(R,X|V
sx
)，根据R和X的后验概率p(R,X|V
sx
)计算得到系统谐波阻抗Z
s
的估计值；根据系统谐波阻抗Z
s
的估计值计算用户侧和系统侧的谐波发射水平。2.如权利要求1所述的谐波发射水平评估方法，其特征在于：使用扩散核密度估计算法，计算系统侧谐波电压的概率密度函数f(V
s
)，具体包括：以如下核密度估计表达式计算V
s
的概率密度函数：式中，V
sxi
为测得的系统侧谐波电压实部的样本值，n为样本容量，h为带宽，K为核函数。3.如权利要求2所述的谐波发射水平评估方法，其特征在于：带宽h的最优带宽为h*，采用如下公式计算：式中，K
D
(
·
)为扩散核函数，N代表高斯核密度估计的初始条件系数，x和t为K
D
(
·
)中的随机变量，a(x)、b(x)为在定义域中具有二阶导数的任何正函数。4.如权利要求1所述的谐波发射水平评估方法，其特征在于：利用Jeffrey先验算法估计R和X的先验概率p(R,X)，具体包括：将Z
s
的先验分布视为正态分布，参数为(μ,σ2)，利用Jeffrey先验方法估计参数(μ,σ2)，(μ,σ2)的分布如下：根据贝叶斯公式，(μ,σ2)的联合后验分布由如下公式获得式中，和分别是μ和σ2的数学期望，根据标准化熵损失函数的定义，参数μ和σ2的估计取数学期望值，得到μ和σ2的估计值如下：
式中，E1代表后验概率的数学期望，和分别为μ和σ2的估计值，Z
s
的先验分布为对先验分布函数求导得到R和X的先验概率p(R
i
,X
j
)。5.如权利要求1所述的谐波发射水平评估方法，其特征在于：结合R和X的先验概率p(R,X)和系统侧谐波电压的概率密度函数f(V
s
)计算条件概率p(V
sx
|R,X)，具体包括：将随机变量R，X的先验分布记为：通过下式计算条件概率：式中，N为用于计算条件概率样本数据的长度，p(V
sx
(t|R,X))代表V
sx
(R,X)中第t个元素的概率值。6.如权利要求1所述的谐波发射水平评估方法，其特征在于：根据先验概率p(R,X)、概率密度函数f(V
s
)和条件概率p(V
sx
|R,X)，使用贝叶斯公式计算R和X的后验概率p(R,X|V
sx
)：计算R,X的后验概率值，f(V
sx
)视为常数，上式写为：p(R,X|V
sx
)＝λp(V
sx
|R,X)p(R,X)式中，λ表示任一非零实数。7.如权利要求5或6所述的谐波发射水平评估方法，其特征在于：根据R和X的后验概率p(R,X|V
sx
)计算得到系统谐波阻抗Z
s
的估计值具体包括：根据R和X的后验概率p(R,X|V
sx
)得到R和X的联合概率密度函数π(R,X|V
sx
)，根据R和X...

【专利技术属性】
技术研发人员：柳丹，冀肖彤，李小平，王伟，梅欣，邓万婷，陈孝明，曹侃，叶畅，康逸群，江克证，熊平，胡畔，肖繁，谭道军，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：