一种基于数据特征缩放的长时电能质量污染水平划分方法技术

本发明专利技术涉及一种基于数据特征缩放的长时电能质量污染水平划分方法，包括：选取若干评估指标；获取待评估电能质量数据；根据待评估电能质量数据中各评估指标的持续时间占统计总时间的比例，构建概率矩阵；计算各评估指标的权重；根据评估指标权重和概率矩阵，计算待评估电能质量数据的等级。本申请根据各评估指标的持续时间进行电能质量评估，侧重长时间的电能质量评估，能更为准确地评估电能质量等级。级。级。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据特征缩放的长时电能质量污染水平划分方法


[0001]本专利技术涉及一种基于数据特征缩放的长时电能质量污染水平划分方法，属于电能质量评估领域。

技术介绍

[0002]随着光伏风电等分布式电源并入大电网，及大量非线性、冲击性负荷接入电力系统，引起日益严重的电能质量问题。同时随着电能的商品属性逐渐被还原，越来越多的电力用户也更加关注电能质量问题。而电能质量的评估分级是电能质量问题治理、电力市场实行按质定价的前提。因此，对电能质量进行综合合理的评估具有重大意义。
[0003]目前，国内外学者主要利用模糊数学法、层次分析法、概率统计与矢量代数法、秩和比法及各种智能算法等对电能质量进行综合评估，如：1、利用模糊层次分析法这种主观分析方法对电能质量进行综合评估，该法忽视了客观因素的影响，使得最终的评估结果缺乏客观性。2、利用加权秩和比法评估电能质量，同时采用熵值法确定指标权重以此降低评估模型的复杂性及主观因素的片面性。3、建立电能质量综合评估的随机森林模型，以电能质量评估指标为特征对电能质量进行等级划分，并据此生成样本集对模型进行训练，最终对电能质量进行综合评估。但以上评估方法均侧重于短时评估以及利用平均法会丢失数据特征，不能准确评估电能质量。
[0004]综上，需要一种更准确的电能质量污染水平划分方法。
[0005]公开号为CN113240261A的专利《一种区域电能质量监测分析系统》公开了：采样划区单元，用于按照采样周期计量电能质量指标并对该指标进行区域划分；电能质量分析单元，用于对划区后的指标进行分析并根据其动态变化特性对电能质量指标进行模糊处理，获得且输出各采样周期对应各时间段的电能质量评价值；评价值修正单元，用于对各时间段的电能质量评价值进行叠加求和得到综合评价值，修正各时间段所对应的时间因子用以确定时间权重。

技术实现思路

[0006]为了克服现有技术中存在的问题，本专利技术设计了一种基于数据特征缩放的长时电能质量污染水平划分方法，根据各评估指标的持续时间进行电能质量评估，侧重长时间的电能质量评估，能更为准确地评估电能质量等级。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0008]一种基于数据特征缩放的长时电能质量污染水平划分方法，包括以下步骤：
[0009]选取若干评估指标；
[0010]获取待评估电能质量数据；
[0011]根据待评估电能质量数据中各评估指标的持续时间占统计总时间的比例，构建概率矩阵；
[0012]计算各评估指标的权重；
[0013]根据评估指标权重和概率矩阵，计算待评估电能质量数据的等级。
[0014]进一步地，所述若干评估指标包括电压偏移、谐波含量、长时闪变、不平衡度、频率偏差。
[0015]进一步地，所述计算各评估指标的综合权重，具体为：
[0016]利用不同的权重算法，分别计算评估指标不同的若干权重值；
[0017]根据所述若干权重值，计算评估指标不同的若干综合权重；
[0018]计算各综合权重的可信度，取可信度最高的综合权重为评估指标的权重。
[0019]进一步地，所述计算评估指标的不同的若干权重值，以公式表达为：
[0020][0021]其中，w
i
、v
i
为第i项评估指标的两个不同的权重值。
[0022]进一步地，所述计算各综合权重的可信度，以公式表达为：
[0023][0024]式中，w
i
、v
i
为第i项评估指标的两个不同的权重值；R为由权重w
i
、v
i
构造得到的综合权重的可信度。
[0025]与现有技术相比本专利技术有以下特点和有益效果：
[0026]1、相比于现有技术中采集某个时刻的数据作为电能质量指标的采样值(采样值为短时数据)；本申请根据各评估指标的持续时间进行电能质量评估，侧重长时间的电能质量评估，能更为准确地评估电能质量等级。
[0027]2、在数据特征处理上，本申请基于数据缩放技术会保留历史数据的特征，现有技术利用用平均法会丢失数据特征，方法过程更精简。
附图说明
[0028]图1是本专利技术流程图。
具体实施方式
[0029]下面结合实施例对本专利技术进行更详细的描述。
[0030]实施例一
[0031]如图1所示，一种基于数据特征缩放的长时电能质量污染水平划分方法，包括以下步骤：
[0032]S1、选取电能质量评估指标：电压偏移、谐波含量、长时闪变、不平衡度、频率偏差。按国家标准将各评估指标分为5个等级，从大到小分别对应不合格，合格，中等，良好和优秀5个等级。如下表所示：
[0033][0034]S2、构建各评估指标处于各等级的概率矩阵F：
[0035][0036]式中，T表示统计总时长；t
ij
表示第j项标评估指标在等级i的持续时间。假如总时长为5小时，指标1等级为1持续了2小时，则T取值为5，t
11
取值为2。
[0037]进一步地，若某一评估指标在等级i的持续时间连续低于国标值，则将统计总时长T翻倍，体现连续不合格情况对整体系统影响的严重性。
[0038]S3、计算各项评估指标的第一权重值、第二权重值、第三权重值。
[0039]S4、利用所述第一权重值、第二权重值、第三权重值，利用下式计算各项评估指标的综合权重值：
[0040][0041]式中，w
i
、v
i
表示第i项评估指标的两个不同的权重值，N表示评估指标数量。
[0042]本实施例中，将第i项评估指标的第一权重值、第二权重值、第三权重值两两组合分多次输入至上式得到第i项评估指标的三个综合权重值。最终得到步骤S1所述五项评估指标的三个综合权重值。
[0043]S5、计算评估指标各综合权重值的可信度指标R：
[0044][0045]式中，w
i
、v
i
表示第i项评估指标的两个不同的权重值，M表示评估指标数量。R越大表示该评估指标的两种权重分布越一致，其所得到的综合权重可信度越高；R越小表示该评估指标的的两种权重分布越不一致，其所得到的综合权重可信度越低。
[0046]选取三种综合权重中可信度最高者，有效降低权重计算所带来的误差。
[0047]根据概率矩阵G和综合权重，计算得到评估结果；根据评估结果的数值大小对评估对象做出评估：对评估结果数值按1级、2级、3级、4级、5级进行区分，得到的数值越小，对应
评估对象的电能质量污染水平就越低。
[0048]实施例二
[0049]所述计算评估指标的第一权重值，具体如下：
[0050]S31、构造评估指标特征值矩阵X：
[0051][0052]式中，x
ij
表示第i组样本数据的第j个电能质量本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据特征缩放的长时电能质量污染水平划分方法，其特征在于，包括以下步骤：选取若干评估指标；获取待评估电能质量数据；根据待评估电能质量数据中各评估指标的持续时间占统计总时间的比例，构建概率矩阵；计算各评估指标的权重；根据评估指标权重和概率矩阵，计算待评估电能质量数据的等级。2.根据权利要求1所述的一种基于数据特征缩放的长时电能质量污染水平划分方法，其特征在于，所述若干评估指标包括电压偏移、谐波含量、长时闪变、不平衡度、频率偏差。3.根据权利要求1所述的一种基于数据特征缩放的长时电能质量污染水平划分方法，其特征在于，所述计算各评估指标的综合权重，具体为：利用不同的权重算法，分别计算评估指标不同的若干权重值；根据所述若干权重值，计算评估指标不同的若干综合权重；计算各综合权重的可信度，取可信度最高的综合权重为评估指标的权重。4.根据权利要求1所述的一种基于数据特征缩放的长时电能质量污染水平划分方法，其特征在于，所述计算评估指标的不同的若干权重...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄雁，肖荣洋，张丽镪，钟红红，邹炜锋，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：