CN104698273A

CN104698273A - 谐波责任划分方法和系统

Info

Publication number: CN104698273A
Application number: CN201510122217.4A
Authority: CN
Inventors: 许中; 陆国俊; 陈静; 杨源; 马智远; 臧天磊; 栾乐; 黄裕春
Original assignee: Chengdu Southwest Jiaotong University Tech Park Management Co Ltd; Guangzhou Power Supply Bureau Co Ltd
Current assignee: Chengdu Southwest Jiaotong University Tech Park Management Co Ltd; Guangzhou Power Supply Bureau Co Ltd
Priority date: 2015-03-19
Filing date: 2015-03-19
Publication date: 2015-06-10
Anticipated expiration: 2035-03-19
Also published as: CN104698273B

Abstract

本发明涉及一种谐波责任划分方法和系统，采集母线的谐波电压数据和待求谐波源在馈线上的谐波电流数据；根据谐波电压数据和谐波电流数据，利用主导波动量法计算背景谐波阻抗；根据谐波电压数据、谐波电流数据和背景谐波阻抗，利用分位数回归法划分待求谐波源的谐波责任。利用主导波动量法估计背景谐波阻抗，筛选出起主导作用的波动量来计算背景谐波阻抗，从而有效抑制背景谐波和测量噪声波动对背景谐波阻抗估计结果的影响，准确计算出背景谐波阻抗；然后根据背景谐波阻抗求得背景谐波电流，并进行分位数回归求得谐波源的谐波责任。可以减小背景谐波波动带来的计算偏差，提高了划分准确性，而且稳定性好、数据利用率高。

Description

谐波责任划分方法和系统

技术领域

本发明涉及电力电子技术领域，特别是涉及一种谐波责任划分方法和系统。

背景技术

随着现代电力电子技术的发展，越来越多的非线性设备接入到电网中，给电网注入了大量的谐波，引起电压畸变，导致电网的电能质量日益恶化，很大程度上影响了电网的稳定安全运行。因此，为了向用户提供安全可靠的电能首先需要明确各谐波源用户的责任，对谐波注入用户进行惩罚。

传统的谐波责任划分方法大多是基于谐波责任的定义式，用测得的谐波电压和谐波电流的平均值计算得到，但是在背景谐波波动情况下谐波责任划分结果可能偏差较大，而且不能反映谐波电压和谐波电流的变化特征，无法消除背景谐波波动带来的影响。传统的谐波责任划分方法存在准确性低的缺点。

发明内容

基于此，有必要针对上述问题，提供一种准确性高的谐波责任划分方法和系统。

一种谐波责任划分方法，包括以下步骤：

采集母线的谐波电压数据和待求谐波源在馈线上的谐波电流数据；

根据所述谐波电压数据和谐波电流数据，利用主导波动量法计算背景谐波阻抗；

根据所述谐波电压数据、谐波电流数据和背景谐波阻抗，利用分位数回归法划分所述待求谐波源的谐波责任。

一种谐波责任划分系统，包括：

采集模块，用于采集母线的谐波电压数据和待求谐波源在馈线上的谐波电流数据；

计算模块，用于根据所述谐波电压数据和谐波电流数据，利用主导波动量法计算背景谐波阻抗；

划分模块，用于根据所述谐波电压数据、谐波电流数据和背景谐波阻抗，利用分位数回归法划分所述待求谐波源的谐波责任。

上述谐波责任划分方法和系统，利用主导波动量法估计背景谐波阻抗，筛选出起主导作用的波动量来计算背景谐波阻抗，从而有效抑制背景谐波和测量噪声波动对背景谐波阻抗估计结果的影响，准确计算出背景谐波阻抗；然后根据背景谐波阻抗求得背景谐波电流，并进行分位数回归求得谐波源的谐波责任。可以减小背景谐波波动带来的计算偏差，提高了划分准确性，而且稳定性好、数据利用率高。

附图说明

图1为一实施例中谐波责任划分方法的流程图；

图2为一实施例中根据谐波电压数据和谐波电流数据，利用主导波动量法计算背景谐波阻抗的流程图；

图3为一实施例中根据谐波电压数据、谐波电流数据和背景谐波阻抗，利用分位数回归法划分待求谐波源的谐波责任的流程图；

图4为一实施例中谐波责任划分方法的仿真电路示意图；

图5为一实施例中谐波责任划分系统的结构图；

图6为一实施例中计算模块的结构图；

图7为一实施例中划分模块的结构图。

具体实施方式

一种谐波责任划分方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤S110：采集母线的谐波电压数据和待求谐波源在馈线上的谐波电流数据。

具体可通过电压表和电流表进行数据采集。采集母线X处第h次谐波电压数据和待求谐波源在馈线上第h次谐波电流数据

\overset{\cdot}{I} = [\overset{\cdot}{I} (1), \overset{\cdot}{I} (2), . . ., \overset{\cdot}{I} (N)],

其中N为采样点数。

步骤S120：根据谐波电压数据和谐波电流数据，利用主导波动量法计算背景谐波阻抗。

在其中一个实施例中，如图2所示，步骤S120包括步骤S121至步骤S126。

步骤S121：计算谐波电压波动量和谐波电流波动量。具体为：

\{\begin{matrix} Δ \overset{\cdot}{V} (k) = \overset{\cdot}{V} (k + 1) - \overset{\cdot}{V} (k) \\ Δ \overset{\cdot}{I} (k) = \overset{\cdot}{I} (k + 1) - \overset{\cdot}{I} (k) \end{matrix}, k = 1,2, . . ., N - 1

其中，N为采样点数，和分别表示谐波电压波动量和谐波电流波动量；和分别为采样点k和采样点k+1处的谐波电压数据，和分别为采样点k和采样点k+1处的谐波电流数据。根据上式可计算得到谐波电压波动量和谐波电流波动量

Δ \overset{\cdot}{I} = [Δ \overset{\cdot}{I} (1), Δ \overset{\cdot}{I} (2), . . ., Δ \overset{\cdot}{I} (N - 1)] .

步骤S122：计算谐波电流波动量模值的均值和方差。具体为：

μ = \frac{1}{N - 1} Σ_{k = 1}^{N - 1} | Δ \overset{\cdot}{I} (k) |

σ^{2} = \frac{1}{N - 2} Σ_{k = 1}^{N - 1} {(| Δ \overset{\cdot}{I} (k) | - μ)}^{2}

k＝1,2,…,N-1

其中，N为采样点数，为谐波电流波动量模值，μ和σ²分别为谐波电流波动量模值的均值和方差。

步骤S123：根据谐波电流波动量模值的均值和方差对谐波电流波动量进行筛选，得到筛选后的谐波电流波动量。

在其中一个实施例中，步骤S123根据谐波电流波动量模值的均值和方差对谐波电流波动量进行筛选得到筛选后的谐波电流波动量，具体为：

(| Δ \overset{\cdot}{I} (k) | - μ) / σ > α

其中，为谐波电流波动量模值，μ和σ²分别为谐波电流波动量模值的均值和方差，α为奈尔系数，取值范围为1.0～3.0。可以理解，具体的筛选条件并不是唯一的，可根据实际情况调整。选择得到的数据个数为M，则筛选后的谐波电流波动量可以表示为

步骤S124：根据筛选后的谐波电流波动量提取对应时刻的谐波电压波动量。根据筛选出的谐波电流波动量提取出对应时刻的谐波电压波动量

Δ {\overset{\cdot}{V}}^{'} = [Δ {\overset{\cdot}{V}}^{'} (1), Δ {\overset{'}{V}}^{\cdot} (2), . . ., Δ {\overset{\cdot}{V}}^{'} (M)] .

步骤S125：计算波动量比值。具体为：

K (i) = \frac{Δ {\overset{\cdot}{V}}^{'} (i)}{Δ {\overset{\cdot}{V}}^{'} (i)}

i＝1,2,…M

其中，M为筛选后的谐波电流波动量的个数，K(i)为波动量比值，和分别为筛选后的谐波电流波动量，以及对应时刻的谐波电压波动量。根据上式可计算得到波动量比值K＝[K(1),K(2),…,K(M)]。

步骤S126：根据波动量比值得到背景谐波阻抗。

具体地，取波动量比值K中实部为正的量，即Re(K)>0的值，并计算这部分波动量比值K的平均值，得到背景谐波阻抗Z_s。

本实施例中利用主导波动量法估计背景谐波阻抗，即筛选出用户起主导作用的波动量来计算背景谐波阻抗，从而有效抑制背景谐波和测量噪声波动对背景谐波阻抗估计结果的影响，准确计算出背景谐波阻抗。

步骤S130：根据谐波电压数据、谐波电流数据和背景谐波阻抗，利用分位数回归法划分待求谐波源的谐波责任。

在其中一个实施例中，如图3所示，步骤S130包括步骤S132至步骤S136。

步骤S132：计算背景谐波电流。具体为：

{\overset{\cdot}{I}}_{s} (n) = \frac{\overset{\cdot}{V} (n)}{Z_{s}} - \overset{\cdot}{I} (n), n = 1,2, . . ., N

其中，为背景谐波电流，和分别为谐波电压数据和谐波电流数据，Z_s为背景谐波阻抗。利用已知母线处谐波电压和馈线上的谐波电流以及步骤S120中计算出的背景谐波阻抗Z_s，可计算背景谐波电流

步骤S134：根据背景谐波电流的幅值和谐波电压数据的幅值进行分位数回归，计算回归方程在y轴上的截距。回归方程具体为：

| \overset{\cdot}{V} | = k \cdot | {\overset{\cdot}{V}}_{s} | + b

其中，为谐波电压数据的幅值，为背景谐波电流的幅值，b为回归方程在y轴上的截距，k为斜率。以背景谐波电流的幅值为自变量，母线处谐波电压的幅值为因变量，按照上述回归方程进行分位数回归，求取回归方程在y轴上的截距b。

具体地，在其中一个实施例中，步骤S134包括步骤1和步骤2。

步骤1：建立分位数回归的目标函数。具体为：

W = Σ_{i = 1}^{N} ρ_{τ} (| \overset{\cdot}{V} (i) | - | {\overset{\cdot}{I}}_{s} (i) | \hat{β})

ρ_{τ} (u) = \{\begin{matrix} τu & u &GreaterEqual; 0 \\ (τ - 1) u & u < 0 \end{matrix}

u = (| \overset{\cdot}{V} (i) | - | {\overset{\cdot}{I}}_{s} (i) | \hat{β})

其中，W为分位数回归的目标函数，N为采样点数，为谐波电压的幅值，为背景谐波电流的幅值；为回归方程的回归系数，ρ_τ为检验函数，其函数表达式为ρ_τ(u)，τ为分位数，取值为0～1。

以背景谐波电流的幅值为自变量，母线处谐波电压的幅值为因变量，确定分位数回归的目标函数W。

步骤2：计算目标函数取得最小值时的回归系数和常数项，将回归方程在y轴上的截距作为常数项。求使得目标函数W取得最小值时的回归系数和常数项b，其中b为回归方程在y轴上的截距。

步骤S136：划分待求谐波源的谐波责任。具体为：

μ = Σ_{n = 1}^{N} \frac{b}{| \overset{\cdot}{V} (n) |} \times 100 %

其中，μ为谐波责任，b为回归方程在y轴上的截距，为谐波电压数据的幅值。

本实施例中根据背景谐波阻抗，求得背景谐波电流，并以此为自变量进行分位数回归求得谐波源的谐波责任。可以减小背景谐波波动带来的计算偏差，而且求解稳定性好、数据利用率高，适用于背景谐波波动工况下的谐波责任划分。充分利用了分位数回归的稳定性好，使用条件低，信息利用率高等优点，并利用背景谐波的波动，更准确有效地进行谐波责任划分。

上述谐波责任划分方法，利用主导波动量法估计背景谐波阻抗，筛选出起主导作用的波动量来计算背景谐波阻抗，从而有效抑制背景谐波和测量噪声波动对背景谐波阻抗估计结果的影响，准确计算出背景谐波阻抗；然后根据背景谐波阻抗求得背景谐波电流，并进行分位数回归求得谐波源的谐波责任。可以减小背景谐波波动带来的计算偏差，提高了划分准确性，而且稳定性好、数据利用率高。

为验证本发明在背景谐波波动情况下的谐波责任划分的准确性，建立图4所示电路图，以5次谐波为例，设定电路参数的初始值如表1所示。

表1

取测量样本点N＝1440，在系统侧和用户侧都加上一定的波动，设定用户侧谐波电流源和系统侧谐波电流源的模值均作正态波动，方差分别为各自中心值的1％，以此来模拟用户侧和系统侧谐波的变化。取奈尔系数α＝1，分位数τ＝0.3，分别用本发明方法和线性回归方法进行谐波责任划分，3次计算结果如表2所示。

表2

由表2数据可见，本发明方法的谐波责任划分精确度明显高于线性回归方法，说明本发明方法能够抑制背景谐波波动对谐波责任划分的影响，适用于背景谐波波动情况下的谐波责任划分。

一种谐波责任划分系统，如图5所示，包括采集模块110、计算模块120和划分模块130。

采集模块110用于采集母线的谐波电压数据和待求谐波源在馈线上的谐波电流数据。

\overset{\cdot}{I} = [\overset{\cdot}{I} (1), \overset{\cdot}{I} (2), . . ., \overset{\cdot}{I} (N)],

其中N为采样点数。

计算模块120用于根据谐波电压数据和谐波电流数据，利用主导波动量法计算背景谐波阻抗。

在其中一个实施例中，如图6所示，计算模块120包括第一计算单元121、第二计算单元122、第三计算单元123、第四计算单元124、第五计算单元125和第六计算单元126。

第一计算单元121用于计算谐波电压波动量和谐波电流波动量。具体为：

\{\begin{matrix} Δ \overset{\cdot}{V} (k) = \overset{\cdot}{V} (k + 1) - \overset{\cdot}{V} (k) \\ Δ \overset{\cdot}{I} (k) = \overset{\cdot}{I} (k + 1) - \overset{\cdot}{I} (k) \end{matrix}, k = 1,2, . . ., N - 1

Δ \overset{\cdot}{I} = [Δ \overset{\cdot}{I} (1), Δ \overset{\cdot}{I} (2), . . ., Δ \overset{\cdot}{I} (N - 1)] .

第二计算单元122用于计算谐波电流波动量模值的均值和方差。具体为：

μ = \frac{1}{N - 1} Σ_{k = 1}^{N - 1} | Δ \overset{\cdot}{I} (k) |

σ^{2} = \frac{1}{N - 2} Σ_{k = 1}^{N - 1} {(| Δ \overset{\cdot}{I} (k) | - μ)}^{2}

k＝1,2,…,N-1

第三计算单元123用于根据谐波电流波动量模值的均值和方差对谐波电流波动量进行筛选，得到筛选后的谐波电流波动量。

在其中一个实施例中，第三计算单元123根据谐波电流波动量模值的均值和方差对谐波电流波动量进行筛选，得到筛选后的谐波电流波动量，具体为：

(| Δ \overset{\cdot}{I} (k) | - μ) / σ > α

第四计算单元124用于根据筛选后的谐波电流波动量提取对应时刻的谐波电压波动量。根据筛选出的谐波电流波动量提取出对应时刻的谐波电压波动量

Δ {\overset{\cdot}{V}}^{'} = [Δ {\overset{\cdot}{V}}^{'} (1), Δ {\overset{'}{V}}^{\cdot} (2), . . ., Δ {\overset{\cdot}{V}}^{'} (M)] .

第五计算单元125用于计算波动量比值。具体为：

K (i) = \frac{Δ {\overset{\cdot}{V}}^{'} (i)}{Δ {\overset{\cdot}{V}}^{'} (i)}

i＝1,2,…M

其中，M为筛选后的谐波电流波动量的个数，K(i)为波动量比值，和分别为筛选后的谐波电流波动量，以及对应时刻的谐波电压波动量。根据上式可计算得到波动量比值

第六计算单元126用于根据波动量比值得到背景谐波阻抗。

划分模块130用于根据谐波电压数据、谐波电流数据和背景谐波阻抗，利用分位数回归法划分待求谐波源的谐波责任。

在其中一个实施例中，如图7所示，划分模块130包括电流计算单元132、截距计算单元134和责任划分单元136。

电流计算单元132用于计算背景谐波电流。具体为：

{\overset{\cdot}{I}}_{s} (n) = \frac{\overset{\cdot}{V} (n)}{Z_{s}} - \overset{\cdot}{I} (n), n = 1,2, . . ., N

其中，为背景谐波电流，和分别为谐波电压数据和谐波电流数据，Z_s为背景谐波阻抗。利用母线处谐波电压和馈线上的谐波电流以及背景谐波阻抗Z_s，可计算背景谐波电流

截距计算单元134用于根据背景谐波电流的幅值和谐波电压数据的幅值进行分位数回归，计算回归方程在y轴上的截距。回归方程具体为：

| \overset{\cdot}{V} | = k \cdot | {\overset{\cdot}{V}}_{s} | + b

具体地，在其中一个实施例中，截距计算单元134包括目标函数建立单元和目标函数计算单元。

目标函数建立单元用于建立分位数回归的目标函数。具体为：

W = Σ_{i = 1}^{N} ρ_{τ} (| \overset{\cdot}{V} (i) | - | {\overset{\cdot}{I}}_{s} (i) | \hat{β})

ρ_{τ} (u) = \{\begin{matrix} τu & u &GreaterEqual; 0 \\ (τ - 1) u & u < 0 \end{matrix}

u = (| \overset{\cdot}{V} (i) | - | {\overset{\cdot}{I}}_{s} (i) | \hat{β})

目标函数计算单元用于计算目标函数取得最小值时的回归系数和常数项，将回归方程在y轴上的截距作为常数项。求使得目标函数W取得最小值时的回归系数和常数项b，其中b为回归方程在y轴上的截距。

责任划分单元136用于划分待求谐波源的谐波责任。具体为：

μ = Σ_{n = 1}^{N} \frac{b}{| \overset{\cdot}{V} (n) |} \times 100 %

上述谐波责任划分系统，利用主导波动量法估计背景谐波阻抗，筛选出起主导作用的波动量来计算背景谐波阻抗，从而有效抑制背景谐波和测量噪声波动对背景谐波阻抗估计结果的影响，准确计算出背景谐波阻抗；然后根据背景谐波阻抗求得背景谐波电流，并进行分位数回归求得谐波源的谐波责任。可以减小背景谐波波动带来的计算偏差，提高了划分准确性，而且稳定性好、数据利用率高。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims

1.一种谐波责任划分方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的谐波责任划分方法，其特征在于，根据所述谐波电压数据和谐波电流数据，利用主导波动量法计算背景谐波阻抗的步骤，包括以下步骤：

计算谐波电压波动量和谐波电流波动量，具体为

\{\begin{matrix} Δ \dot{V} (k) = \dot{V} (k + 1) - \dot{V} (k) \\ Δ \dot{I} (k) = \dot{I} (k + 1) - \dot{I} (k) \end{matrix}, k = 1,2, . . ., N - 1

其中，N为采样点数，和分别表示谐波电压波动量和谐波电流波动量；和分别为采样点k和采样点k+1处的谐波电压数据，和分别为采样点k和采样点k+1处的谐波电流数据；

计算谐波电流波动量模值的均值和方差，具体为

μ = \frac{1}{N - 1} Σ_{k = 1}^{N - 1} | Δ \dot{I} (k) |

σ^{2} = \frac{1}{N - 2} Σ_{k = 1}^{N - 1} {(| Δ \dot{I} (k) | - μ)}^{2}

k＝1,2,…,N-1

其中，N为采样点数，为谐波电流波动量模值，μ和σ²分别为谐波电流波动量模值的均值和方差；

根据所述谐波电流波动量模值的均值和方差对所述谐波电流波动量进行筛选，得到筛选后的谐波电流波动量；

根据筛选后的谐波电流波动量提取对应时刻的谐波电压波动量；

计算波动量比值，具体为

K (i) \frac{Δ {\dot{V}}^{'} (i)}{Δ i^{'} (i)}

i＝1,2,…M

其中，M为筛选后的谐波电流波动量的个数，K(i)为波动量比值，和分别为筛选后的谐波电流波动量，以及对应时刻的谐波电压波动量；

根据所述波动量比值得到所述背景谐波阻抗。

3.根据权利要求2所述的谐波责任划分方法，其特征在于，根据所述谐波电流波动量模值的均值和方差对所述谐波电流波动量进行筛选，得到筛选后的谐波电流波动量的步骤，具体为

(| Δ \dot{I} (k) | - μ) / σ > α

其中，为谐波电流波动量模值，μ和σ²分别为谐波电流波动量模值的均值和方差，α为奈尔系数，取值范围为1.0～3.0。

4.根据权利要求1所述的谐波责任划分方法，其特征在于，根据所述谐波电压数据、谐波电流数据和背景谐波阻抗，利用分位数回归法划分所述待求谐波源的谐波责任的步骤，包括以下步骤：

计算背景谐波电流，具体为

{\dot{i}}_{s} (n) = \frac{\dot{V} (n)}{Z_{s}} - \dot{I} (n), n = 1,2, . . ., N

其中，为背景谐波电流，和分别为谐波电压数据和谐波电流数据，Z_s为背景谐波阻抗；

根据所述背景谐波电流的幅值和谐波电压数据的幅值进行分位数回归，计算回归方程在y轴上的截距，所述回归方程具体为

| \dot{V} | = k \cdot | {\dot{I}}_{s} | + b

其中，为谐波电压数据的幅值，为背景谐波电流的幅值，b为回归方程在y轴上的截距，k为斜率；

划分所述待求谐波源的谐波责任，具体为

μ = Σ_{n = 1}^{N} \frac{b}{| \dot{V} (n) |} \times 100 %

5.根据权利要求4所述的谐波责任划分方法，其特征在于，根据所述背景谐波电流的幅值和谐波电压数据的幅值进行分位数回归，计算回归方程在y轴上的截距的步骤，包括以下步骤：

建立分位数回归的目标函数，具体为

W = Σ_{i = 1}^{N} ρ_{τ} (| \dot{V} (i) | - | {\dot{I}}_{s} (i) | \hat{β})

ρ_{τ} (u) = \{\begin{matrix} τu & u &GreaterEqual; 0 \\ (τ - 1) u & u < 0 \end{matrix}

u = (| \dot{V} (i) | - | {\dot{I}}_{s} (i) | \hat{β})

其中，W为分位数回归的目标函数，N为采样点数，为谐波电压的幅值，为背景谐波电流的幅值；为回归方程的回归系数，ρ_τ为检验函数，其函数表达式为ρ_τ(u)，τ为分位数，取值为0～1；

计算所述目标函数取得最小值时的回归系数和常数项，将回归方程在y轴上的截距作为常数项。

6.一种谐波责任划分系统，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的谐波责任划分系统，其特征在于，所述计算模块包括：

第一计算单元，用于计算谐波电压波动量和谐波电流波动量，具体为

\{\begin{matrix} Δ \dot{V} (k) = \dot{V} (k + 1) - \dot{V} (k) \\ Δ \dot{I} (k) = \dot{I} (k + 1) - \dot{I} (k) \end{matrix}, k = 1,2, . . ., N - 1

第二计算单元，用于计算谐波电流波动量模值的均值和方差，具体为

μ = \frac{1}{N - 1} Σ_{k = 1}^{N - 1} | Δ \dot{I} (k) |

σ^{2} = \frac{1}{N - 2} Σ_{k = 1}^{N - 1} {(| Δ \dot{I} (k) | - μ)}^{2}

k＝1,2,…,N-1

第三计算单元，用于根据所述谐波电流波动量模值的均值和方差对所述谐波电流波动量进行筛选，得到筛选后的谐波电流波动量；

第四计算单元，用于根据筛选后的谐波电流波动量提取对应时刻的谐波电压波动量；

第五计算单元，用于计算波动量比值，具体为

K (i) \frac{Δ {\dot{V}}^{'} (i)}{Δ i^{'} (i)}

i＝1,2,…M

第六计算单元，用于根据所述波动量比值得到所述背景谐波阻抗。

8.根据权利要求7所述的谐波责任划分系统，其特征在于，所述第三计算单元根据所述谐波电流波动量模值的均值和方差对所述谐波电流波动量进行筛选，得到筛选后的谐波电流波动量，具体为

(| Δ \dot{I} (k) | - μ) / σ > α

9.根据权利要求6所述的谐波责任划分系统，其特征在于，所述划分模块包括：

电流计算单元，用于计算背景谐波电流，具体为

{\dot{i}}_{s} (n) = \frac{\dot{V} (n)}{Z_{s}} - \dot{I} (n), n = 1,2, . . ., N

截距计算单元，用于根据所述背景谐波电流的幅值和谐波电压数据的幅值进行分位数回归，计算回归方程在y轴上的截距，所述回归方程具体为

| \dot{V} | = k \cdot | {\dot{I}}_{s} | + b

责任划分单元，用于划分所述待求谐波源的谐波责任，具体为

μ = Σ_{n = 1}^{N} \frac{b}{| \dot{V} (n) |} \times 100 %

10.根据权利要求9所述的谐波责任划分系统，其特征在于，所述截距计算单元包括：

目标函数建立单元，用于建立分位数回归的目标函数，具体为

W = Σ_{i = 1}^{N} ρ_{τ} (| \dot{V} (i) | - | {\dot{I}}_{s} (i) | \hat{β})

ρ_{τ} (u) = \{\begin{matrix} τu & u &GreaterEqual; 0 \\ (τ - 1) u & u < 0 \end{matrix}

u = (| \dot{V} (i) | - | {\dot{I}}_{s} (i) | \hat{β})

目标函数计算单元，用于计算所述目标函数取得最小值时的回归系数和常数项，将回归方程在y轴上的截距作为常数项。