CN110850167A

CN110850167A - 一种多谐波源责任划分方法

Info

Publication number: CN110850167A
Application number: CN201911371671.8A
Authority: CN
Inventors: 张逸; 王攸然; 邵振国; 张嫣
Original assignee: Fuzhou University
Current assignee: Fuzhou University
Priority date: 2019-12-27
Filing date: 2019-12-27
Publication date: 2020-02-28
Anticipated expiration: 2039-12-27
Also published as: CN110850167B

Abstract

本发明涉及一种多谐波源责任划分方法，包括以下步骤：步骤S1：通过测量获得PCC点谐波电压数据和各谐波源谐波电流数据；步骤S2：将各谐波源电流数据与PCC谐波电压数据进行截取，定量表征每段数据PCC点谐波电压与各馈线谐波电流的相关性强弱，并筛选出背景谐波电压波动小于预设阈值的数据段；步骤S3：计算筛选出的数据段的投影系数，进一步计算谐波责任指标。本发明不需要相位信息，计算步骤简单，更具工程实用性、具有较强的推广应用价值。

Description

一种多谐波源责任划分方法

技术领域

本发明涉及电力系统谐波分析技术领域，特别是一种多谐波源责任划分方法。

背景技术

电力电子负荷越来越多地接入电网，使得电网中的谐波情况更加复杂，影响负荷正常工作，严重时还会导致电力设备损坏或引发停电事故。为了有效的实施“奖惩性方案”，需要准确的谐波责任划分方法。实际电力系统中一条母线往往连接多个发出谐波的馈线，这些用户间的谐波相互影响，如何根据已有数据计算谐波责任指标，是有效治理谐波，并在未来执行“优质优价”方案，保证电网和用户安全高效运行的前提；同时，受到背景谐波电压波动的影响，导致谐波责任指标计算结果出现错误，因此，筛选出背景谐波电压波动较小时段的数据，可使谐波责任划分结果更加准确。目前现有的谐波责任划分尚无考虑多谐波源情况下数据筛选的方法。

常用的谐波责任划分指标为各馈线谐波源单独作用于PCC点谐波电压的投影占比，为了计算这一指标，需要求解投影谐波电压。目前通常使用线性回归方法求解，但是这一方法受到背景谐波电压波动的影响，使求解结果有较大误差。为了解决这一问题，目前谐波责任划分方法可分为两种：基于优化估计方法、基于相关性分析方法。优化轨迹方法首先通过相量方程估算出多个系统侧背景谐波电压，接着根据聚类基本思想，找出系统侧背景谐波电压的主要集中值，筛选出与主要集中值偏差不大的数据，并根据这些值求解谐波电压投影。相关性分析方法则是根据PCC点谐波电压与用户侧谐波电流的相关性关系的强弱，筛选数据。当背景谐波电压波动不大时，PCC点谐波电压与用户侧谐波电流呈现强相关性，当背景谐波电压波动大时，这种相关性降低。这种方法较优化估计方法省去了相量方程求解系统侧背景谐波电压的步骤，减少了计算步骤的同时避免了相量方程的求解。

目前此问题存在以下技术缺陷：

1、针对系统侧背景谐波电压筛选的方法适用性不强。基于优化轨迹方法的背景谐波电压筛选方法只能筛选系统侧背景谐波电压波动较小的部分，然而当用户侧存在未知谐波源时，其波动依然会影响线性方程的求解，但是该类方法无法筛选这部分数据，在这种情况下适用性较差。

2、针对一对一相关性分析的筛选方法难以适用于多谐波源情况。背景谐波电压筛选受到传统相关性分析方法的限制，如皮尔森相关系数计算、动态时间归整算法等，只能适用于单一用户的谐波责任划分，不适用于多用户谐波责任划分。在实际系统中，一条母线往往连接多个谐波源用户，导致现有基于相关性分析的方法在这种情况下难以适用。

3、针对有效值的谐波责任划分指标难以运用于实际。从现有谐波责任指标使用的数据来看，需要PCC谐波电压与各条馈线谐波电流有效值数据以及相位数据；然而目前国网公司部署的电能质量监测系统中只能提供长时统计值，相位数据的统计值没有物理意义，且电压与电流统计值也并不对应，这导致传统方法在现有监测系统中均无法适用。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提出一种多谐波源责任划分方法，不需要相位信息，计算步骤简单，更具工程实用性、具有较强的推广应用价值。

本发明采用以下方案实现：一种多谐波源责任划分方法，具体包括以下步骤：

步骤S1：通过测量获得PCC点谐波电压数据和各谐波源谐波电流数据；

步骤S2：将各谐波源电流数据与PCC谐波电压数据进行截取，定量表征每段数据PCC点谐波电压与各馈线谐波电流的相关性强弱，并筛选出背景谐波电压波动小于预设阈值的数据段；

步骤S3：计算筛选出的数据段的投影系数，进一步计算谐波责任指标。

进一步地，步骤S2具体包括以下步骤：

步骤S21：把各谐波源电流数据与PCC谐波电压数据采用滑窗法进行分别进行截取；

步骤S22：对于截取到的每段数据，计算PCC谐波电压与各谐波源电流的相关性，筛选出相关性大于预设阈值的数据段，将其作为背景谐波电压波动小于预设阈值的数据段。

进一步地，步骤S22中，相关性的计算采用典型相关性分析方法。

进一步地，步骤S22中，所述预设阈值为0.8。

进一步地，步骤S3具体包括以下步骤：

步骤S31：针对筛选出的每段数据，计算投影系数；

步骤S32：计算每段数据各谐波源的责任指标；

步骤S33：对每个谐波源的所有数据段的谐波责任指标求平均值，得到最终的每个谐波源的责任指标。

进一步地，步骤S31具体为：对筛选后的每段数据，基于偏最小二乘法求解下式得到筛选后的每段数据中的各谐波源的投影系数：

式中，h_k为谐波源k关于U_PCC的相量的投影系数，I_k表示谐波源k所在支路的谐波电流，U₀为背景谐波源单独作用于PCC点的谐波电压，α₀为背景谐波源单独作用于PCC点的谐波电压与U_PCC的相量夹角。

进一步地，步骤S32中，每段数据中，谐波源k的谐波责任指标H_k的计算采用下式：

式中，

表示公共连接点PCC处的某次谐波电压相量，

表示谐波源k所在支路的谐波电流相量，h_k表示谐波源k关于

的投影系数。

与现有技术相比，本发明有以下有益效果：本发明可根据实际情况调整窗宽，适用于不同时间尺度的责任划分，不需要专门进行测试或增加安装专用设备，不需要相位信息，方法原理清晰，计算步骤简单，更具工程实用性、具有较强的推广应用价值。

附图说明

图1为本发明实施例的方法流程示意图。

图2为本发明实施例的多谐波源等效电路示意图。

图3为本发明试试中3个主要谐波源的谐波电压相量关系图。

图4为本发明实施例的典型相关性分析数据筛选示意图。

图5为本发明实施例的滑窗示意图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

如图1所示，本实施例提供了一种多谐波源责任划分方法，具体包括以下步骤：

在本实施例中，步骤S2具体包括以下步骤：

步骤S22：对于截取到的每段数据，计算PCC谐波电压与各谐波源电流的相关性，筛选出相关性大于预设阈值的数据段，将其作为背景谐波电压波动小于预设阈值的数据段(当背景谐波电压波动越小时，PCC点谐波电压与各馈线谐波电流之间的相关关系越强)。

在本实施例中，步骤S22中，相关性的计算采用典型相关性分析方法。

在本实施例中，步骤S22中，所述预设阈值为0.8。

在本实施例中，步骤S3具体包括以下步骤：

步骤S31：针对筛选出的每段数据，计算投影系数；

步骤S32：计算每段数据各谐波源的责任指标；

在本实施例中，步骤S31具体为：对筛选后的每段数据，基于偏最小二乘法求解下式得到筛选后的每段数据中的各谐波源的投影系数：

在本实施例中，步骤S32中，每段数据中，谐波源k的谐波责任指标H_k的计算采用下式：

式中，

表示公共连接点PCC处的某次谐波电压相量，

表示谐波源k所在支路的谐波电流相量，h_k表示谐波源k关于

的投影系数。

具体的，接下来对本实施例的原理进行进一步的说明。单母线可能连接多个谐波源，把系统侧和用户侧多个主要谐波源作出诺顿等效电路如图2所示。图中

Z_u、

分别表示系统侧谐波源等效谐波源谐波电流、等效谐波阻抗以及谐波源所在支路谐波电流，

Z_k、分别表示用户侧各谐波源等效谐波源谐波电流、等效谐波阻抗以及谐波源所在支路谐波电流。由于用户侧谐波源支路谐波电流可通过测量获得，常用支路谐波电流代替谐波源谐波电流进行谐波责任评估具有较高的精度。公共连接点(PCC)处的某次谐波电压

可根据叠加定理求得，即各用户谐波源以及系统谐波源单独作用于PCC谐波电压的相量和，其表达式如式(1)所示：

式中，Z表示所有谐波源阻抗的并联。由于在实际工程中，谐波源的谐波电流难以测量，通常使用谐波源所在支路的谐波电流进行代替。因此，将式(1)进行工程简化后，PCC点谐波电压表达式如式(2)所示：

式中，由于谐波电流从谐波源向外部支路移动，因此式(2)中使用Z′_k代替式(1)中Z。考虑到PCC点谐波电压的物理意义，注入系统的谐波电流，通过系统其余部分阻抗，在PCC点上产生谐波电压，则使Z’_k中不包括谐波源本身的阻抗，而是除了谐波源k以外其他谐波源等效谐波阻抗的并联。

为背景谐波电压，表示除了用户侧主要谐波源以外PCC谐波电压的其他组成部分，包括系统谐波电压以及用户侧非主要谐波源。以3个主要谐波源为例，各用户谐波源电压与PCC点谐波电压相量关系图如图3所示。

根据谐波责任指标的定义，谐波源k的谐波责任为其单独作用于PCC上的谐波电压

向

上的投影，占的百分比，其表达式如式(3)所示：

式中α_k表示谐波源k单独作用于PCC点的谐波电压与

的夹角，定义h_k为投影系数，h_k＝|Z_k|cosα_k。式中

可通过测量得到，h_k为未知量，可通过求解线性回归方程求得。

从图3可知，各谐波源谐波电压向PCC谐波电压方向上投影，各投影量的和即为PCC谐波电压，其表达式如式(4)所示：

由于式(4)中每个量都为标量，根据式(4)求解投影系数，可直接用于谐波责任指标的计算，不需要相量方程求解。

使用线性回归方法求解式(4)时，要求U₀ cosα₀和h_k为常数。在电网正常运行时，用户谐波阻抗远大于系统谐波阻抗，则等效谐波阻抗约为系统谐波阻抗，由于电网结构基本不变，等效谐波阻抗接近常数，且各谐波源相位基本保持稳定，可将h_k看做常数。然而背景谐波电压的幅值和相位往往是波动的，给线性回归带来较大的误差。

分析式(4)可知，当U₀ cosα₀为一常数时，U_PCC为I_k(k＝1,2,…,n)的线性组合。当U₀cosα₀波动时，U_PCC与I_k(k＝1,2,…,n)的线性将受到U₀ cosα₀的影响，随着U₀ cosα₀波动的增大，U_PCC与I_k(k＝1,2,…,n)的线性相关程度降低。根据U_PCC与I_k(k＝1,2,…,n)的线性相关程度筛选数据，线性相关程度越高，说明U₀ cosα₀的波动越小，用于线性回归求解的可行性越强。由于传统的相关性分析方法，如皮尔森相关系数计算方法，无法适用于一对多情况，因此，本实施例采用典型相关性分析方法，分析谐波电压与多个谐波源谐波电流的相关关系。典型相关性分析方法(canonical correlation analysis,CCA)是用于研究多组数据之间的相关关系的一种多元统计方法。筛选背景谐波电压波动较小的部分，即为筛选综合变量与PCC谐波电压相关性较强的部分。

图4为本实施例中典型相关性分析数据筛选示意图，当PCC处仅存在两个谐波源以及系统谐波源情况下，PCC处谐波电压与两谐波源谐波电流随时间变化的曲线。由于一对一的相关性分析方法无法表示多对一的相关性，典型相关性分析方法引入了综合变量，从图4中可以看出，当背景谐波电压波动较小(数据方差为0.1)时，如图左半部分所示，两谐波源谐波电流与PCC谐波电压变化规律均无明显相似性，而综合变量与谐波电压变化规律有极强的相似性。当背景谐波电压波动较大(数据方差为0.5)时，如图右半部分所示，综合变量与PCC谐波电压相关性弱，从图中可以看出其变化规律无明显相似性。典型相关性分析基于综合变量的相似程度，筛选出背景谐波电压波动较小部分的数据，用于后续分析计算。

由于相关性分析需要对一段数据进行，无法直接求得某一时刻PCC处谐波电压与各谐波源电流向量的相关性，因此本实施例提出了滑窗的典型相关性分析方法。对于一组长度为m的数据，设每个窗宽为t。滑窗示意图如图5所示。把各谐波源谐波电流数据以及PCC谐波电压数据按相同方式截取数据段，对每个数据段进行典型相关性分析，设第j个数据段的相关系数为r_j，当r_j≥0.8时，说明第j段数据背景谐波电压波动较小，则各谐波源谐波电流与PCC谐波电压的第j个数据段可以用于计算谐波责任系数；否则说明第j个数据段不可用，则舍去。

本实施例采用基于滑窗的典型相关性分析方法，通过截取数据段的方式，把长时间的数据进行分段分析，关注每段数据内谐波电压与各谐波源电流的相关性，筛选出背景谐波电压波动较小的数据段，即满足相关系数对数据量的要求，又能达到一定的筛选精度要求。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims

1.一种多谐波源责任划分方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种多谐波源责任划分方法，其特征在于，步骤S2具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1或2所述的一种多谐波源责任划分方法，其特征在于，步骤S22中，相关性的计算采用典型相关性分析方法。

4.根据权利要求2所述的一种多谐波源责任划分方法，其特征在于，步骤S22中，所述预设阈值为0.8。

5.根据权利要求1所述的一种多谐波源责任划分方法，其特征在于，步骤S3具体包括以下步骤：

步骤S31：针对筛选出的每段数据，计算投影系数；

步骤S32：计算每段数据各谐波源的责任指标；

6.根据权利要求5所述的一种多谐波源责任划分方法，其特征在于，步骤S31具体为：对筛选后的每段数据，基于偏最小二乘法求解下式得到筛选后的每段数据中的各谐波源的投影系数：

7.根据权利要求5所述的一种多谐波源责任划分方法，其特征在于，步骤S32中，每段数据中，谐波源k的谐波责任指标H_k的计算采用下式：

式中，表示公共连接点PCC处的某次谐波电压相量，

表示谐波源k所在支路的谐波电流相量，h_k表示谐波源k关于的投影系数。