【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电压质量风险预警，具体为一种基于趋势预测和不确定性分析的稳态电压质量预警方法。
技术介绍
1、随着电力系统中电力电子设备的使用日益增多以及非线性负荷、冲击负荷等的大量并网，电网中的电压质量问题显著增多，得到了人们的广泛关注。由于电压质量问题会影响电网的供电质量，进而影响用户的生产、生活，因此对于电网电压质量指标的监测和电压质量风险的准确预警是当前迫切需要解决的问题。
2、为监测电压质量问题，当前电网中安装了电压质量监测仪、融合终端等具备电压质量监测功能的设备，它们可以监测电压偏差等稳态电压质量指标，以及电压暂降等暂态电压质量指标。基于这些数据，可以实现对当下电网电压质量状况的准确把控。然而，许多电压质量问题在受到监测时已经达到了较高水平并对电网和用户造成的一定影响。相比之下，基于当前的监测数据对电压质量指标的发展趋势进行预测并对电压质量风险进行提早预警更有利于提早采取措施以对其进行抑制。
3、相较于电压暂降等具有强随机性的暂态电压质量问题，电压偏差等稳态电压质量问题具有一定的趋势特征，更具有可预测性，是当前研究的重点。目前，国内外已提出了诸多利用监测数据进行电压质量风险预警的方法。然而，当前电压质量风险预警还面临以下缺陷：
4、1)现有风险预警方法往往仅对当下电压质量稳态指标是否越限进行评价，无法对电压质量指标的发展趋势进行预测。
5、2)现有风险预警方法未考虑电压质量指标发展趋势的不确定性，无法对潜在的电压质量恶化风险进行刻画。
技术实现
1、针对上述问题，本专利技术的目的在于提供一种基于趋势预测和不确定性分析的稳态电压质量预警方法，能够克服传统电压质量风险预警方法无法对电压质量指标的发展趋势进行预测。所提方法除了对电压质量指标精确值进行预测，还预测了其不确定性区间，实现了电压质量风险的隶属度评估和风险预警。
2、一种基于趋势预测和不确定性分析的稳态电压质量预警方法，包括以下步骤：
3、基于vmd对电压质量指标监测数据序列进行分解；
4、基于dbn对分解后的电压质量指标监测数据序列进行精确值预测；
5、进行电压质量指标监测数据序列的区间预测；
6、构建电压质量风险预警的隶属度函数，根据精确值预测及区间预测，对电压质量指标的风险进行预警。
7、基于vmd对电压质量指标监测数据序列进行分解具体为：基于vmd将电压质量指标监测数据序列分解为各子序列，并划分其中的趋势项、周期项和波动项。
8、基于vmd将电压质量指标监测数据序列分解为各子序列，并划分其中的趋势项、周期项和波动项具体为：
9、步骤1.1：将电压质量指标监测数据序列表示为若干子序列之和：
10、
11、式中：y(t)为待分解的电压质量指标监测数据序列，可根据预警需求取电压偏差等电压质量监测数据；uk(t)为分解后的第k个子序列；k为分解后子序列的总数；
12、步骤1.2：计算子序列解析信号表达式
13、采用hilbert变换可得到各子序列相应的解析信号表达式，其单侧频谱为：
14、
15、式中：δ(t)为dirac函数；*代表卷积运算；j为复数中代表虚数的单位；t代表第t时刻；步骤1.3：将频谱调制到基频带
16、通过将各子序列uk(t)与其对应的中心频率ωk的指数项混叠，将每个子序列的单侧频谱调制到相应基频带：
17、
18、式中：ωk为第k个子序列的中心频率；
19、步骤1.4：构造变分问题
20、通过高斯平滑对信号解调，得到各子序列uk(t)的带宽描述，其求解可转化为带约束条件的变分问题：
21、
22、式中：表示将()中的函数对t求导；
23、步骤1.5：构造拉格朗日函数
24、将二次惩罚因子α和拉格朗日乘子λ引入式(4)，从而将式(4)转化为无约束优化问题：
25、
26、式中：l({uk},{ωk},λ)为所构建的拉格朗日函数；α为二次惩罚因子，λ为拉格朗日乘子；λ(t)为第t个拉格朗日乘子；
27、步骤1.6：求解各子序列uk(t)
28、采用乘子交替方向法对式(5)进行迭代求解，以得到各子序列uk(t)的具体表达式，迭代过程如下：
29、
30、
31、式中：ω为频率；分别表示y(t)、uk(t)、ur(t)、λn(t)的傅里叶变换；r为计数单位；n为迭代次数，ur(t)为分解后第r个子序列；表示第n+1次迭代求解出的uk(t)；λn(t)表示第n次迭代求解出的λ(t)；表示第n+1次迭代后求解出的ωk；
32、步骤1.6：根据求得的各子序列uk(t)，划分各子序列uk(t)中的趋势项、周期项、波动项
33、采用durbin-watson法检验各子序列uk(t)自相关性：
34、
35、式中：dwk为子序列uk(t)的自相关值，若dwk接近2，则可以认为uk(t)不存在一阶相关性，即其受随机因素影响较大，为波动项，记为k∈k0；若dwk不接近2，且uk(t)呈现单调增长或下降趋势，则其为趋势项，记为k∈k1；若dwk不接近2，且uk(t)呈现周期特性，则其为周期项，记为k∈k2。
36、基于dbn对分解后的电压质量指标监测数据序列进行精确值预测具体为：
37、利用dbn对经vmd分解的子序列中的趋势项和周期项进行预测，得到电压质量指标监测数据序列的精确预测值。
38、利用dbn对经vmd分解的子序列中的趋势项和周期项进行预测，得到电压质量指标监测数据序列的精确预测值，具体为：
39、步骤2.1：选取子序列中的趋势项{uk(t),k∈k1}或周期项{uk(t),k∈k2}进行预测，将其输入dbn的序列记为{u(1),u(2),···,u(t)}，t为子序列uk(t)的序列长度；
40、步骤2.2：构建dbn的玻尔兹曼机，如下式(9)，其包含一层可见层v＝(v1,v2,…,vn1)和一层隐含层h＝(h1,h2,…,hn2)；
41、
42、式中：θ＝(w,a,b)为玻尔兹曼机的参数；p、q、n1、n2为计数单位；vp为可见层的第p个单元；hq为隐含层第q个单元；wpq、ap、bq为波尔兹曼机单元的权重；ap、bq为波尔兹曼机单元的偏置值；
43、步骤2.3：构建波尔兹曼机中参数(v,h)的联合概率分布：
44、
45、式中：z(θ)为配分函数；
46、步骤2.4：选用sigmoid函数为激活函数，计算玻尔兹曼机隐含层单元的激活概率：
47、
48、步骤2.5：计算玻尔兹曼机可见层单元的激活概率：
49、
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【技术保护点】
1.一种基于趋势预测和不确定性分析的稳态电压质量预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于趋势预测和不确定性分析的稳态电压质量预警方法，其特征在于，基于VMD对电压质量指标监测数据序列进行分解具体为：基于VMD将电压质量指标监测数据序列分解为各子序列，并划分其中的趋势项、周期项和波动项。
3.根据权利要求2所述的基于趋势预测和不确定性分析的稳态电压质量预警方法，其特征在于，基于VMD将电压质量指标监测数据序列分解为各子序列，并划分其中的趋势项、周期项和波动项具体为：
4.根据权利要求1所述的基于趋势预测和不确定性分析的稳态电压质量预警方法，其特征在于，基于DBN对分解后的电压质量指标监测数据序列进行精确值预测具体为：
5.根据权利要求1～4所述的基于趋势预测和不确定性分析的稳态电压质量预警方法，其特征在于，利用DBN对经VMD分解的子序列中的趋势项和周期项进行预测，得到电压质量指标监测数据序列的精确预测值，具体为：
6.根据权利要求1所述的基于趋势预测和不确定性分析的稳态电压质量预警方法，其特征在
7.根据权利要求1、2、3、4或6所述的基于趋势预测和不确定性分析的稳态电压质量预警方法，其特征在于，计算经VMD分解的子序列中的波动项的方差，得到电压质量指标监测数据序列的不确定性预测区间，具体为：
8.根据权利要求1所述的基于趋势预测和不确定性分析的稳态电压质量预警方法，其特征在于：构建电压质量风险预警的隶属度函数，根据精确值预测及区间预测，对电压质量指标的风险进行预警，具体为：利用核密度估计法估计电压质量指标的概率函数，以构建电压质量风险预警的隶属度函数，将精确预测值和不确定性预测区间代入构建的风险隶属度函数，对电压质量指标的风险进行预警。
9.根据权利要求1、2、3、4、6或8所述的基于趋势预测和不确定性分析的稳态电压质量预警方法，其特征在于：利用核密度估计法估计电压质量指标的概率函数，以构建电压质量风险预警的隶属度函数，将精确预测值和不确定性预测区间代入构建的风险隶属度函数，对电压质量指标的风险进行预警，具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于趋势预测和不确定性分析的稳态电压质量预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于趋势预测和不确定性分析的稳态电压质量预警方法，其特征在于，基于vmd对电压质量指标监测数据序列进行分解具体为：基于vmd将电压质量指标监测数据序列分解为各子序列，并划分其中的趋势项、周期项和波动项。
3.根据权利要求2所述的基于趋势预测和不确定性分析的稳态电压质量预警方法，其特征在于，基于vmd将电压质量指标监测数据序列分解为各子序列，并划分其中的趋势项、周期项和波动项具体为：
4.根据权利要求1所述的基于趋势预测和不确定性分析的稳态电压质量预警方法，其特征在于，基于dbn对分解后的电压质量指标监测数据序列进行精确值预测具体为：
5.根据权利要求1～4所述的基于趋势预测和不确定性分析的稳态电压质量预警方法，其特征在于，利用dbn对经vmd分解的子序列中的趋势项和周期项进行预测，得到电压质量指标监测数据序列的精确预测值，具体为：
6.根据权利要求1所述的基于趋势预测和不确定性分析的稳态电压质量预警方法，其特征在于，进行电...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡伟，陈鹤冲，沈煜，杨帆，董明齐，胡成奕，杨志淳，严方彬，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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