CN107345983A - 基于分谐波源相关性的多谐波源系统谐波发射评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于分谐波源相关性的多谐波源系统谐波发射评估方法，包括设定分谐波源强相关性判据，根据分谐波源相关性，得到用于谐波分量叠加模型指数的推荐值分类；根据分谐波源设备的功率因数，计算得到合成后的多谐波源系统的功率因数估计值，和多谐波源系统的叠加模型公式；根据所述多谐波源系统谐波信号的叠加结果多谐波源系统的功率因数估计值，得到多谐波源系统谐波信号叠加估计值；根据上述计算多谐波源系统谐波信号叠加估计值，得到评估算法。本发明对合成谐波分量进行高精度的估计，避免不恰当地放大对滤波器配置的要求,造成设备投入很大的浪费，并且可以避免因系统参数不匹配而发生危险的并联谐振现象。
Description
技术领域
本发明涉及多谐波源系统谐波发射测试与评估领域，具体涉及一种确定多谐波源叠加后合成谐波电流或者谐波电压的方法。
背景技术
多谐波源谐波发射检测问题，近年来一直是谐波研究领域的热点。多谐波源同次谐波叠加模型及其评估与计算方法的研究，对于更好的规划发射限值水平、提供评估结果的符合性等方面有重要的意义，在标准IEC 61000-3-2，IEC TR 61000-3-6和IEC TR61000-3-14中有实际的应用。在我国的国家标准体系中，也制定了与之相等效的系列标准。
当前IEC TR 61000-3-6中标准中给出的谐波电流发射限值评估及叠加方法模型，模型中的参数需要由工程经验确定，并且模型给出的结果是基于一些工程经验的假设基础上。当前谐波标准的同次谐波叠加方法进行了研究，针对电气化铁路多谐波源电流叠加并不是简单的线性叠加关系进行了研究。在实际多谐波源谐波发射测试中，测试结果不具有稳定性，特别时目前还没有关于多谐波源相关性的判据，一些叠加模型都是基于假设的基础得到的，这不利于多谐波源系统分谐波源设备的谐波源责任划分和谐波规划。
目前有多种确定多谐波源系统同次谐波叠加后合成电流的方法，但是所有的合成方法，均需要使用不同谐波源之间的相关性。大量研究表明，不同类型电源的谐波特性在同一局部网络中产生谐波电流具有相关性。一些实验测试结果表明,不同谐波源所产生的谐波电流随时间的变化，表现为非平稳的随机过程,且在同一个网络中各谐波源所产生的谐波电流具有相关性。多个谐波源同时连接入供电网络时,由于产生的谐波电流在幅值和相位发生随机性的变化,因此可能存在相互抵消的因素,这又恰恰是最难详尽分析的。在通常的多谐波源网络中,各谐波源之间存在相关性,各次谐波电流和电压不是简单的线性叠加,而是相互之间发生了部分抵消的现象，可以表现为出现权重的影响。随着谐波源的数量增加,谐波电流和电压相互抵消的几率增大。因此,如果按计算结果来进行谐波滤波器的设计,其计算结果可能不恰当地放大了对滤波器配置的要求,造成设备投入的浪费，并且可能使系统参数不匹配而发生危险的并联谐振。
发明内容
本发明提供了一种基于分谐波源相关性和功率因子的多谐波源系统谐波发射评估方法，以解决现有技术中多谐波源系统谐波发射评估精度低，增加谐波抑制设备投入的问题。本发明提供一种基于实测的分谐波源数据，建立了完整的用于多谐波源系统谐波发射评估的模型，以及算法。
本发明的技术方案为：
基于分谐波源相关性的多谐波源系统谐波发射评估方法，包括：
设定分谐波源强相关性判据，该判据是在作为算子空间的谐波频率空间中，使用矢量的相关系数描述多谐波源系统中分谐波源之间的相关性；
根据分谐波源相关性，得到用于谐波分量叠加模型指数的推荐值分类；
根据分谐波源设备的功率因数，计算得到合成后的多谐波源系统的功率因数估计值；
根据所述谐波分量叠加模型指数的推荐值和分谐波源设备的功率因数，得到多谐波源系统的叠加模型公式；
根据所述多谐波源系统谐波信号的叠加结果多谐波源系统的功率因数估计值，得到多谐波源系统谐波信号叠加估计值；
根据上述计算多谐波源系统谐波信号叠加估计值，得到评估算法。
优选的，所计算得到多谐波源系统谐波信号叠加估计值，使用基于分谐波源设备的功率因数进行加权，以及按照计算得到的分谐波源相关性进行再次加权。
优选的，所述的算子空间的谐波频率空间的维度大于等于2。
优选的，所述的算子空间的谐波频率空间的维度为2～40。
优选的，所述的用于计算多谐波源系统谐波信号叠加估计的评估算法，计算的次序根据实际情况进行调整。
本发明结合当前谐波电流发射限值及其评估的各种应用模型的现状，在分析现有叠加方法的基础上，建立了多谐波源系统中分谐波源相关性关系的判据，所得结果可应用在新的多谐波源同次谐波分量加权叠加模型中，使用完整的算法得到多谐波源系统的合成谐波信号值。在工程应用中，可以按照本发明提供的算法步骤，设计计算程序，对合成谐波分量进行高精度的估计，避免不恰当地放大对滤波器配置的要求,造成设备投入很大的浪费，并且可以避免因系统参数不匹配而发生危险的并联谐振现象。
附图说明
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：
图1是谐波发射信号作为算子空间中的矢量，在谐波评估点处所测谐波信号矢量，基于功率因数作为权值进行分解的示意图；
图2是五分谐波源系统(系统由五个独立源组成)中根据相关性划分入同一个小类的示意图；
图3五分谐波源系统计算多谐波源系统合成谐波分量估计值的流程图。
具体实施方式
在多谐波源系统中，各个分谐波源负荷和系统对PCC(Point of CommonCoupling，公共耦合点)处谐波电压畸变水平的影响大小不一。在实际电力系统中，PCC处的谐波往往是多个谐波源共同作用的结果。谐波测量点通常选择在PCC点。例如，某一装置对电力系统的发射水平是该装置在评估点所引起的骚扰电压(或电流)矢量的幅值。在新版标准61000-3-6:2008第7章，以及IEC TR 61000-3-14第7章中，给出了对所考虑的一组谐波源(取95％的概率统计值)进行数学运算的叠加算法。目前这两个版本的标准在国际上得到了广泛应用。
在标准IEC 61000-3-6:2008第7章中，给出了对所考虑的一组谐波源(取95％的概率统计值)进行数学运算，其通用的求和方法表达如下：
式中：
Uh为所考虑的一组谐波源经计算得到的谐波电压或谐波电流；
h为谐波次数；Uhi为来自第i个谐波源的谐波值；
α为指数，通常其取值范围为1≤α≤2。
为此引入新的功率因数加权α-范数叠加方法。引入分谐波源设备的功率因数，该电学参数衡量电气设备效率。在交流电路中电压与电流之间的相位差(例如可以符号φ表示)，其相位的余弦值cosφ等于功率因数。在数值上，工程中使用的功率因数是有功功率和视在功率之比，使用如下等式进行定义：P为有功功率，S为视在功率。
功率因数通常针对基波频率进行定义。现假设各次谐波分量具有相同的功率因数，则根据分谐波源部分相关性假设得到的理论研究，对于多谐波源系统，存在一个模型系数常数α，使得下式成立：
上式中F为整套合成系统的功率因数，fj为各个分谐波源设备的功率因数，ih，ihj分别为合成谐波源系统中，第h次合成源谐波电流分量、第j个独立源谐波电流分量的电流分量。
可以看出，模型(1)和(2)都是基于各种多谐波源的先验的相关性假设得到的结果。
2用于计算分谐波源强相关性的谐波频率空间
为解决同一系统中多谐波源分量的相关性问题，需要引入谐波频率空间的概念。
设某一个谐波源的谐波信号为g，定义
L(f)＝g (3)
式中L是线性算子，f为电流或者电压信号。在物理模型上，f是测试系统得到的多谐波源的电流或者电压，L是Fourier变换，g为仪器分析得到的谐波信号。
令f在L的定义域中被展开为f1,f2,f3,...,fn,...的组合，即
式中αn为系数，fn为基函数。在分析谐波信号测试问题时，通常可以取n＝40，即谐波最高次数为40，对应于算子空间的维度为40。
定义算子L的空间{fn}为谐波频率空间，fn为第n次谐波分量的基矢。例如，f1表示50Hz的单位谐波分量。该谐波频率空间是一种算子空间。
3.多谐波源分量相关性的判据
多谐波源系统中分谐波源之间的相关性可以由相关系数进行描述，其定义如下：
式中，<f,g>表示两个f和g的内积运算，g1和g2是两个分谐波源谐波信号量值，|g1|表示g1的2-范数。
4.多谐波源分量相关判据的进一步说明
因gi(i＝1,2)为谐波信号，故ρ≥0。不失一般性，ρ(g1,g2)记作ρ。显然，如果g1＝ag2，a为不等于0的常数时，由式(5)可得ρ＝1。ρ＝1的一种物理模型，是分谐波源的谐波信号之间存在一种相似性，或者也叫做分谐波源谐波分量在谐波频率空间的尺度不变性。
在实际应用中，当新增加一个分谐波源时，此新谐波源系统与原来的谐波源系统是高相关性的，这可以从矢量叠加的角度得到一个启发性的解释。
不同谐波源的谐波相关性较大的阈值，通常可以根据实际情况进行动态设置。通常认为，ρ>2/3时，可以把分谐波源设置为完全相关；ρ<1/3时，可以把分谐波源设置为完全不相关。
式(5)是多谐波源系统中的分谐波源之间的相关性的定量描述，没有使用对于分谐波源的相位信息，因而在实际工程应用中有明显的优势。此外，当前关于同次谐波叠加的各种计算模型，都需要建立在分谐波源的相位角假设基础上。当不同谐波源的谐波相关性较大时，可以假设两谐波源系统中谐波分量的相位角完全相关且十分接近。
5.谐波分量叠加模型指数的推荐值
在计算分谐波源相关性关系的基础上，需要对式(2)进行的进一步说明。
当来自不同谐波源的谐波，若分谐波源之间的相关系数较大时(如ρ>2/3)，α＝1。一种特例即取两个完全相同的分谐波源，其相关性ρ＝1。
当来自不同谐波源的谐波，若分谐波源之间的相关系数较小时(如ρ<1/3)，α＝2。分谐波源之间的相关系数较小，可以建模为两个分谐波源谐波信号相位是独立的随机变量，已经有文献研究得到的结论验证了α＝2的结果。
对于其他情形，模型系数取上述两个α值的几何平均数，即综上可知，推荐的式(2)中的系数见表1。
表1谐波分量叠加模型指数(推荐值)
6.多谐波源系统的功率因数估计值
记Pi为各分谐波源设备的有功功率，fj为对应该单个谐波信号的分谐波源设备的功率因数，F为合成后的多谐波源系统的功率因数。记为F的估计值，则可以由下式估计值：
式(6)表示的多谐波源系统的功率因数估计公式，已经通过实验数据得到了验证。
7.多谐波源系统合成谐波分量估计公式
合成谐波分量估计公式可由下式计算：
上式中Sf为下述基于相关性判据的改进型叠加模型得到的计算结果。
8.基于相关性判据的改进型叠加模型算法
如果在各个分谐波源之间的两两相关系数出现分散情形，及ρ(gi,gj)有大有小，则可以按照表1中的推荐的谐波分量叠加模型指数，需要将式(2)进行进一步的改进，算法过程描述如下：
Step 1:对ρ(gi,gj)进行分组，
(1)若ρ>2/3，则把相对应的谐波分量划分入同一个小类(subclass)，不妨设可以分成m个小类，并记
(2)若则
(3)若ρ<1/3，则所有谐波分量划分入同一个小类，则计算结束；
上面的表达式中，α1＝1,α3＝2；对于出现单个谐波信号不能划分进某个小类，不妨设为gl,将该单个谐波信号单独作为一类，记作Sl＝flgl，fl为对应该单个谐波信号的分谐波源设备的功率因数，因此Sl可以视作Sm的一个特例。
Step 2:计算各个Sm的相关系数，记作ρ(Si,Sj)，按照Step 1的算法进行划分小类，直至所有的Sm被划分入同一个小类，评估过程结束,并记最后的计算结果为Sf。
本发明具体实施时进行了如下三次验证。
(1)第一个多谐波源谐波分量测试数据的验证。
对由相同产品类别组成的分谐波源谐波部分分量测试数据见表2。
表2相同样品组成的分谐波源谐波分量测试数据
表3来自表2样品的电学参数
| 样品序号 | 运行功率/W | 功率因数 |
| 样品1 | 379.20 | 0.459 |
| 样品2 | 379.80 | 0.460 |
| 样品3 | 387.60 | 0.471 |
| 样品4 | 409.90 | 0.484 |
| 样品5 | 1500.10 | 0.471 |
先计算分谐波源谐波分量的相关性。使用式(5)可以对表2中的多谐波源系统中的分谐波源之间的相关性进行定量计算。由于表2中的四个样品为同型号的吸尘器产品，样品5为四个样品合成为一个系统样品的测试数据，所以不难发现，不同样品之间的ρ接近于1。因此可以做出如下结论：该多谐波源系统中的分谐波源是相关性的独立源。
该套四谐波源组成的多谐波源系统的合成谐波分量，使用本发明介绍的评估算法的值见表格2中的第7列。评估结果与测试结果(表格中的第6列)的比较见第8列。
(2)第二个多谐波源谐波分量测试数据的验证
对由不同产品类别组成的分谐波源谐波部分分量测试数据见表4。
表4不同样品组成的分谐波源谐波分量测试数据
表5来自表4样品的电学参数
| 样品序号 | 运行功率/W | 功率因数 |
| 样品1 | 8.90 | 0.915 |
| 样品2 | 17.80 | 0.969 |
| 样品3 | 10.90 | 0.513 |
| 样品4 | 216.60 | 0.913 |
| 样品5 | 248.10 | 0.929 |
对分谐波源谐波分量的相关性进行计算。和表4中的多谐波源系统中的分谐波源之间的相关性进行定量计算。对于来自表4中的数据，经过计算不难得到，样品之间的相关系数如表6所示。
表6数据2中计算得到的分谐波源之间的相关系数
| 序号 | 样品描述 | 相关系数ρ |
| 1 | 样品1，样品2 | 0.895 |
| 2 | 样品1，样品3 | 0.796 |
| 3 | 样品1，样品4 | 0.464 |
| 4 | 样品3，样品4 | 0.189 |
(3)计算多谐波源系统合成谐波分量估计值的仪器连接图
本发明实施的一个五分谐波源组成的多谐波源系统，以及计算多谐波源系统合成谐波分量估计值的仪器连接图。
根据本发明上述描述，计算多谐波源系统合成谐波分量估计值的仪器连接图参见图3。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明主要技术方案的精神实质所做的修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.基于分谐波源相关性的多谐波源系统谐波发射评估方法，其特征在于，包括：
设定分谐波源强相关性判据，该判据是在作为算子空间的谐波频率空间中，使用相关系数描述多谐波源系统中分谐波源之间的相关性；
根据分谐波源相关性，得到用于谐波分量叠加模型指数的推荐值分类；
根据分谐波源设备的功率因数，计算得到合成后的多谐波源系统的功率因数估计值；
根据所述谐波分量叠加模型指数的推荐值和分谐波源设备的功率因数，得到多谐波源系统的叠加模型公式；
根据所述多谐波源系统谐波信号的叠加结果，以及多谐波源系统的功率因数估计值，得到多谐波源系统谐波信号叠加估计值；
根据上述计算多谐波源系统谐波信号叠加估计值，得到评估算法。
2.根据权利1所述的多谐波源系统谐波发射评估方法，其特征在于，所计算得到多谐波源系统谐波信号叠加估计值，使用基于分谐波源设备的功率因数进行加权，以及按照计算得到的分谐波源相关性进行再次加权。
3.根据权利1所述的多谐波源系统谐波发射评估方法，其特征在于，所述的算子空间的谐波频率空间的维度大于等于2。
4.根据权利3所述的多谐波源系统谐波发射评估方法，其特征在于，所述的算子空间的谐波频率空间的维度为2～40。
5.根据权利1所述的多谐波源系统谐波发射评估方法，其特征在于，所述的用于计算多谐波源系统谐波信号叠加估计的评估算法，计算的次序根据实际情况进行调整。
6.根据权利1所述的多谐波源系统谐波发射评估方法，其特征在于，所述多谐波源系统中分谐波源之间的相关性由相关系数进行描述，其定义如下：
<mrow>
<mi>&rho;</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>g</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>g</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo><</mo>
<msub>
<mi>g</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>g</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>></mo>
</mrow>
<mrow>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>g</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>|</mo>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>g</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>|</mo>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
式中，<f,g>表示两个矢量f和g的内积运算，g1和g2是两个分谐波源谐波信号量值，|g1|表示g1的2-范数。
7.根据权利6所述的多谐波源系统谐波发射评估方法，其特征在于，所述谐波分量叠加模型为：
假设各次谐波分量具有相同的功率因数，对分谐波源部分相关性假设得到的理论结果，对于多谐波源系统，存在一个模型系数常数α，使得下式成立：
<mrow>
<msub>
<mi>i</mi>
<mi>h</mi>
</msub>
<mi>F</mi>
<mo>=</mo>
<mroot>
<mrow>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>f</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<msub>
<mi>i</mi>
<mrow>
<mi>h</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>&alpha;</mi>
</msup>
</mrow>
<mi>&alpha;</mi>
</mroot>
<mo>,</mo>
<mn>1</mn>
<mo>&le;</mo>
<mi>&alpha;</mi>
<mo>&le;</mo>
<mn>2</mn>
</mrow>
式中F为整套多谐波源系统的功率因数，fj为各个分谐波源设备的功率因数，ih，ihj分别为合成谐波源系统中，第h次合成源谐波电流分量、第j个独立源谐波电流分量的第h次电流分量。
8.根据权利7所述的多谐波源系统谐波发射评估方法，其特征在于，所述用于谐波分量叠加模型指数的推荐值分类为：
当来自相同谐波源的谐波，即ρ＝1时，α＝1；
当来自不同谐波源的谐波，若分谐波源之间的相关系数ρ>2/3时，α＝1；
当来自不同谐波源的谐波，若分谐波源之间的相关系数ρ<1/3时，α＝2；
当来自不同谐波源的谐波，若分谐波源之间的相关系数1/3≤ρ≤2/3时，α＝1.4。
9.根据权利8所述的多谐波源系统谐波发射评估方法，其特征在于，所述多谐波源系统的功率因数估计值为
<mrow>
<mover>
<mi>F</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow>
<munder>
<mo>&Sigma;</mo>
<mi>j</mi>
</munder>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
<munder>
<mo>&Sigma;</mo>
<mi>j</mi>
</munder>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<msub>
<mi>f</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
</mrow>
其中，Pj为各分谐波源设备的有功功率，fj为对应该单个谐波信号的分谐波源设备的功率因数，F为合成后的多谐波源系统的功率因数，记为功率因数F的估计值。
10.根据权利9所述的多谐波源系统谐波发射评估方法，其特征在于，所述多谐波源系统的叠加模型公式的算法为：
如果在各个分谐波源之间的两两相关系数出现分散情形，即ρ(gi,gj)有大有小，则按照表1中的推荐的谐波分量叠加模型指数，需要将式(2)进行进一步改进，算法过程描述如下：
Step 1:对ρ(gi,gj)进行分组，
(1)若ρ>2/3，则把相对应的谐波分量划分入同一个小类，设分成m个小类，并记
(2)若则
(3)若ρ<1/3，则所有谐波分量划分入同一个小类，则计算结束；
式中，α1＝1,α3＝2；如果出现单个谐波信号不能划分进某个小类，设为gl,将该单个谐波信号单独作为一类，记作Sl＝flgl，fl为对应该单个谐波信号的分谐波源设备的功率因数，因此Sl视作Sm的一个特例；
Step 2:计算各个Sm的相关系数，记作ρ(Si,Sj)，按照Step 1的算法进行划分小类，直至所有的Sm被划分入同一个小类，评估过程结束,并记最后的计算结果为Sf；
Step 3:h为奇数，选择是否使用宽冗余度算法；若选择是，则令ρ(gi,gj)＝1，按照Step1进行计算。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109239456A (zh) * | 2018-08-03 | 2019-01-18 | 福州大学 | 一种基于动态规划时间序列相似性算法的谐波溯源方法 |
| CN116223909A (zh) * | 2022-11-18 | 2023-06-06 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 叠加信号的重建方法、装置、服务器和存储介质 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030030936A1 (en) * | 2001-05-14 | 2003-02-13 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus for identifying spindle imbalance in a hard disk drive |
| CN103278685A (zh) * | 2013-05-17 | 2013-09-04 | 国家电网公司 | 一种基于统计数据相关性分析的谐波责任定量划分方法 |
| CN103926460A (zh) * | 2013-01-16 | 2014-07-16 | 长沙理工大学 | 多谐波源相互影响及其谐波互信息特征提取 |
| CN105223476A (zh) * | 2015-09-16 | 2016-01-06 | 北京芯同汇科技有限公司 | 一种基于高频特征的故障电弧检测方法与装置 |
| CN105512794A (zh) * | 2015-10-20 | 2016-04-20 | 国家电网公司 | 针对高载能负荷参与调峰的电力节能指标体系构建方法 |
| CN106712021A (zh) * | 2017-01-11 | 2017-05-24 | 国网山西省电力公司电力科学研究院 | 一种公用电网多谐波限值多时段分配方法 |
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2017
- 2017-06-29 CN CN201710512428.8A patent/CN107345983A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030030936A1 (en) * | 2001-05-14 | 2003-02-13 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus for identifying spindle imbalance in a hard disk drive |
| CN103926460A (zh) * | 2013-01-16 | 2014-07-16 | 长沙理工大学 | 多谐波源相互影响及其谐波互信息特征提取 |
| CN103278685A (zh) * | 2013-05-17 | 2013-09-04 | 国家电网公司 | 一种基于统计数据相关性分析的谐波责任定量划分方法 |
| CN105223476A (zh) * | 2015-09-16 | 2016-01-06 | 北京芯同汇科技有限公司 | 一种基于高频特征的故障电弧检测方法与装置 |
| CN105512794A (zh) * | 2015-10-20 | 2016-04-20 | 国家电网公司 | 针对高载能负荷参与调峰的电力节能指标体系构建方法 |
| CN106712021A (zh) * | 2017-01-11 | 2017-05-24 | 国网山西省电力公司电力科学研究院 | 一种公用电网多谐波限值多时段分配方法 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109239456A (zh) * | 2018-08-03 | 2019-01-18 | 福州大学 | 一种基于动态规划时间序列相似性算法的谐波溯源方法 |
| CN109239456B (zh) * | 2018-08-03 | 2020-12-25 | 福州大学 | 一种基于动态规划时间序列相似性算法的谐波溯源方法 |
| CN116223909A (zh) * | 2022-11-18 | 2023-06-06 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 叠加信号的重建方法、装置、服务器和存储介质 |
| CN116223909B (zh) * | 2022-11-18 | 2023-12-12 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 叠加信号的重建方法、装置、服务器和存储介质 |
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