时空电能质量水平快速评估方法技术

一种时空电能质量水平快速评估方法，属对任意时间段、任意监测点的电能质量水平进行评估的方法。通过对每项电能质量指标建立一个概率值本体模型，根据各项电能质量指标概率值本体模型提取特征量，得到各项电能质量指标每天的均值和方差，进一步可得到服从正态分布的总体样本的均值和方差，根据正态分布的特点即可得出电能质量指标的任意概率值，从而评估时空电能质量水平。本发明专利技术能够准确、快速地评估各项电能质量指标水平。可用于智能检索的时空电能质量水平快速评估。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统供电企业电网的电能质量水平的评估方法，特别是通过建立每项电能指标的概率值本体模型来对电能质量指标进行实时性监测评估的方法。
技术介绍
近年来，电能质量问题受到广泛关注，时空(“时”指选择的监测时间段，“空”指选择的监测位置)电能质量水平评估对于供电企业准确掌握电网电能质量信息，及时采取应对补偿措施至关重要。因此，长期电能质量水平快速评估具有重要意义。在实际工程中，电能质量长时间监测信息常根据电能质量监测信息的某一概率值进行评估。目前国内外大都采用排序的方法来计算电能质量指标概率值。在《电能质量_ 公用谐波》中提到为了实用方便，实测值95%概率值的选取方法为，将实测数据从大到小排序，舍弃前5%大值，取剩余实测值中的最大值。这种简单排序方法在数据量较小时是可行的，然而，当需要对长期电能质量监测信息进行评估时，数据量很大，简单的排序方法无法快速地获取用于时空电能质量水平评估的电能质量指标值。为了提高计算速度，采用基于抽屉法的排序方法。抽屉法对η个数据排序的基本原理是设定抽屉数量为N，求出η个数据的最大值a，将数值区间等分成N等分，N 个等分区间依次对应第1到第N个抽屉的取值区间，如果原始数据i归一化并乘以N后取整得到整数j，则i属于第j个抽屉，对第j个抽屉中的数据量加1，按以上方法对处理每个数据就能得到每个抽屉中的数据量；从最后一个抽屉开始累加前面每个抽屉中的数据量， 当累加数据量达到所求排序位置时，再利用线性插值原理在最后累加上的这个抽屉的取值范围内插值，从而得到所求排序位置对应的数值。谐波包括52项指标，分别是谐波电压总畸变率、谐波电流总畸变率、各次谐波电压含有率(1-25次谐波)、各次谐波电流幅值(1-25次谐波)。四川电网有500个电能质量监测点，每个谐波指标一天的记录数据量是1440个。经过电脑程序仿真可知，使用简单的排序方法得到100个监测点一个月内每一监测点谐波电压总畸变率的三个概率值(90% 概率值、95%概率值、99%概率值)所需要的响应时间为60. 281秒，使用抽屉法所需要的响应时间为23. 844秒，此时需要处理的数据量为4464000 ；使用简单的排序方法得到100个监测点一个月内每一监测点所有谐波电压指标(26个指标)的三个概率值(90%概率值、 95%概率值、99%概率值)所需要的响应时间为1737. 875秒，使用抽屉法所需要的响应时间为178. 578秒，此时需要处理的数据量为116064000。响应时间是指从数据库中读取数据和处理数据所需要的总时间。可见，当数据量很大时，简单的排序方法和抽屉法都不能满足电能质量水平评估的实时性要求。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种，以在数据量很大时， 能满足电能质量水平评估的实时性要求。本专利技术的目的是这样实现的一种，包括，电能质量数据采集装置和电能质量数据库分别与计算机连接，按以下步骤进行1)构建电能质量概率值本体模型即针对五大电能质量指标分别构建以下五个概率值本体模型电压偏差指标概率值本体模型主要由电压偏差分相的统计特征量构成，统计特征量有样本平均值和样本方差；样本类型是电压偏差指标的每天Imin值；频率偏差指标概率值本体模型主要由频率偏差的统计特征量构成，统计特征量有样本平均值和样本方差；样本类型是频率偏差指标的每天3S值；三相电压不平衡度指标概率值本体模型主要由三相电压不平衡度的统计特征量构成，统计特征量有样本平均值、样本方差；样本类型是三相电压不平衡度指标每天的 IOmin 值；闪变指标概率值本体模型主要由闪变指标的统计特征量构成，统计特征量有样本均值、样本方差；样本类型是长时闪变指标每天的池值和短时闪变每天IOmin值；谐波指标概率值本体模型主要由谐波指标的统计特征量构成，统计特征量有样本平均值、样本方差；样本类型是谐波指标每天的3s值；上述谐波指标包括谐波电压总畸变率、谐波电流总畸变率、1-25次谐波电压含有率、1-25次谐波电流幅值；2)利用上述电能质量概率值本体模型获取统计特征量根据上述五大电能质量指标的概率值本体模型得到对应电能质量指标的统计特征量，即，该电能质量指标一段时间内每天的样本特征量，即每天的样本的均值和方差，分别表示为(",’《)’ i = 1，2，L，n ；3)由统计特征量得到总体样本的特征量根据一段时间内某项电能质量指标每天的样本特征量即每天的样本的均值和方差，得到总体样本的均值和方差，总体样本能反映这段时间内该电能质量指标监测信息的分布情况；总体样本I:服从正态分布权利要求1.一种，包括，电能质量数据采集装置和电能质量数据库分别与计算机连接，其特征是按以下步骤进行1)构建电能质量概率值本体模型即针对五大电能质量指标分别构建以下五个概率值本体模型电压偏差指标概率值本体模型主要由电压偏差分相的统计特征量构成，统计特征量有样本平均值和样本方差；样本类型是电压偏差指标的每天Imin值；频率偏差指标概率值本体模型主要由频率偏差的统计特征量构成，统计特征量有样本平均值和样本方差；样本类型是频率偏差指标的每天3s值；三相电压不平衡度指标概率值本体模型主要由三相电压不平衡度的统计特征量构成，统计特征量有样本平均值、样本方差；样本类型是三相电压不平衡度指标每天的IOmin 值；闪变指标概率值本体模型主要由闪变指标的统计特征量构成，统计特征量有样本均值、样本方差；样本类型是长时闪变指标每天的池值和短时闪变每天IOmin值；谐波指标概率值本体模型主要由谐波指标的统计特征量构成，统计特征量有样本平均值、样本方差；样本类型是谐波指标每天的3s值；上述谐波指标包括谐波电压总畸变率、谐波电流总畸变率、1-25次谐波电压含有率、1-25次谐波电流幅值；2)利用上述电能质量概率值本体模型获取统计特征量根据上述五大电能质量指标的概率值本体模型得到对应电能质量指标的统计特征量， 即，该电能质量指标一段时间内每天的样本特征量，即每天的样本的均值和方差，分别表示为(",.,《)’ i = 1, 2, L, η ；3)由统计特征量得到总体样本的特征量根据一段时间内某项电能质量指标每天的样本特征量即每天的样本的均值和方差，得到总体样本的均值和方差，总体样本能反映这段时间内该电能质量指标监测信息的分布情况；总体样本I:服从正态分布2.根据权利要求1所述的，其特征是所述步骤4)中公式(1)推导过程如下设标准正态分布χ :N(0,1)，F(Up) = Φ (up) = P，up为标准正态分布概率为P的样本值；总体样本即随机变量X :Ν( μ，δ 2)，设其分布函数设为F(X)，则对每个χ e R有 F(x) = Φ(^)如果有Ε(χ) = Φ(^) = ρO则有χ-μ -=u δ ρX= μ + δ 氺up因此，对于随机变量Χ:Ν(μ，δ 2)，概率为ρ的样本值为Χρ= μ+ δ ^ 概率小于50% 的值可以通过下面的方法得到标准正态分布Ν(0，1)的ρ分位点记为up，即若X N(0，1)，0 < ρ < 1，则记Up使Φ (Up) = P (χ ^ up) =p 由N(0，1)的密度的对称性易知，对每个ρ e (0，1)，有_Up — U1-P因此，指标的任意概率值的计算公式为VCp=恥屁*Up。3.根据本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种时空电能质量水平快速评估方法，包括，电能质量数据采集装置和电能质量数据库分别与计算机连接，其特征是：按以下步骤进行：１）构建电能质量概率值本体模型即针对五大电能质量指标分别构建以下五个概率值本体模型：电压偏差指标概率值本体模型：主要由电压偏差分相的统计特征量构成，统计特征量有样本平均值和样本方差；样本类型是电压偏差指标的每天１ｍｉｎ值；频率偏差指标概率值本体模型：主要由频率偏差的统计特征量构成，统计特征量有样本平均值和样本方差；样本类型是频率偏差指标的每天３ｓ值；三相电压不平衡度指标概率值本体模型：主要由三相电压不平衡度的统计特征量构成，统计特征量有样本平均值、样本方差；样本类型是三相电压不平衡度指标每天的１０ｍｉｎ值；闪变指标概率值本体模型：主要由闪变指标的统计特征量构成，统计特征量有样本均值、样本方差；样本类型是长时闪变指标每天的２ｈ值和短时闪变每天１０ｍｉｎ值；谐波指标概率值本体模型：主要由谐波指标的统计特征量构成，统计特征量有样本平均值、样本方差；样本类型是谐波指标每天的３ｓ值；上述谐波指标包括：谐波电压总畸变率、谐波电流总畸变率、１－２５次谐波电压含有率、１－２５次谐波电流幅值；２）利用上述电能质量概率值本体模型获取统计特征量根据上述五大电能质量指标的概率值本体模型得到对应电能质量指标的统计特征量，即，该电能质量指标一段时间内每天的样本特征量，即每天的样本的均值和方差，分别表示为ｉ＝１，２，Ｌ，ｎ；３）由统计特征量得到总体样本的特征量根据一段时间内某项电能质量指标每天的样本特征量即每天的样本的均值和方差，得到总体样本的均值和方差，总体样本能反映这段时间内该电能质量指标监测信息的分布情况；总体样本服从正态分布：（ｍａｔｈ）??（ｍｒｏｗ）?（ｍｏｖｅｒ）?（ｍｉ）＆ｍｕ；（／ｍｉ）?（ｍｏ）＆ＯｖｅｒＢａｒ；（／ｍｏ）?（／ｍｏｖｅｒ）?（ｍｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｆｒａｃ）?（ｍｎ）１（／ｍｎ）?（ｍｉ）ｎ（／ｍｉ）?（／ｍｆｒａｃ）?（ｍｕｎｄｅｒｏｖｅｒ）?（ｍｉ）＆Ｓｉｇｍａ；（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｉ）ｉ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｎ）１（／ｍｎ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｉ）ｎ（／ｍｉ）?（／ｍｕｎｄｅｒｏｖｅｒ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）＆ｍｕ；（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｉ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍａｔｈ）（ｍａｔｈ）??（ｍｒｏｗ）?（ｍｏｖｅｒ）?（ｍｓｕｐ）?（ｍｉ）＆ｄｅｌｔａ；（／ｍｉ）?（ｍｎ）２（／ｍｎ）?（／ｍｓｕｐ）?（ｍｏ）＆ＯｖｅｒＢａｒ；（／ｍｏ）?（／ｍｏｖｅｒ）?（ｍｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｆｒａｃ）?（ｍｎ）１（／ｍｎ）?（ｍｉ）ｎ（／ｍｉ）?（／ｍｆｒａｃ）?（ｍｕｎｄｅｒｏｖｅｒ）?（ｍｉ）＆Ｓｉｇｍａ；（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｉ）ｉ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｎ）１（／ｍｎ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｉ）ｎ（／ｍｉ）?（／ｍｕｎｄｅｒｏｖｅｒ）?（ｍｓｕｂｓｕｐ）?（ｍｉ）＆ｄｅｌｔａ；（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｉ（／ｍｉ）?（ｍｎ）２（／ｍｎ）?（／ｍｓｕｂｓｕｐ）?（ｍｏ）；（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍａｔｈ）４）利用总体样本获取概率值利用总体样本得到电能质量指标的任意概率值的计算公式如下所示：（ｍａｔｈ）??（ｍｒｏｗ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）ｘ（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｐ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（ｍｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｏｖｅｒ）?（ｍｉ）＆ｍｕ；（／ｍｉ）?（ｍｏ）＆ＯｖｅｒＢａｒ；（／ｍｏ）?（／ｍｏｖｅｒ）?（ｍｏ）＋（／ｍｏ）?（ｍｓｑｒｔ）?（ｍｏｖｅｒ）?（ｍｓｕｐ）?（ｍｉ）＆ｄｅｌｔａ；（／ｍｉ）?（ｍｎ）２（／ｍｎ）?（／ｍｓｕｐ）?（ｍｏ）＆ＯｖｅｒＢａｒ；（／ｍｏ）?（／ｍｏｖｅｒ）?（／ｍｓｑｒｔ）?（ｍｏ）＊（／ｍｏ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）ｕ（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｐ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（ｍｏ）－（／ｍｏ）?（ｍｏ）－（／ｍｏ）?（ｍｏ）－（／ｍｏ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｎ）１（／ｍｎ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍａｔｈ）其中系数ｕｐ为标准正态分布的ｐ分位点，满足ｕｐ＝－ｕ１－ｐ，通过查正态分布表得到，取５１％到１００％的整数概率时标准正态分布的ｐ分位点ｕｐ的值，即公式（１）中系数ｕｐ的取值；ｘ１－ｎ，ｘｐ分别表示总体样本概率值为１－ｐ，ｐ时对应的样本值；５）根据电能质量指标概率值对时空电能质量水平进行评估利用步骤４）中计算电能质量指标的任意概率值的公式来得到各项电能质量指标常用概率值，所述计算机通过比较各项电能质量指标常用概率值与对应国标限值的大小和差距，评估各项电能质量指标水平。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：杨洪耕，胡灿，周辉，叶茂清，杨华，
申请(专利权)人：四川大学，四川电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：90