CN112531710B - 一种谐波源接入预测评估的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种谐波源接入预测评估的方法，包括以下步骤：步骤S1:获取谐波设备的历史监测数据和馈线的历史监测数据；步骤S2:构建谐波源和馈线的谐波电流云模型；步骤S3:基于构建好的云模型，预测多个谐波源共同作用下的公共连接点处的谐波电流水平、馈线接入新的谐波源时谐波电流水平的变化。本发明能够有效预测多个谐波源作用下的公共连接点处的谐波水平和已有馈线接入新的谐波源之后的谐波水平的变化。

Description

一种谐波源接入预测评估的方法
技术领域
本发明涉及谐波设备接入监测领域，具体涉及种谐波源接入预测评估的方法。
背景技术
随着接入电力系统的干扰源逐渐复杂，电力用户对电能质量的要求越来越高，电能质量监测装置大量接入电力系统，为分析电能质量问题提供了海量的数据。谐波是重要的电能质量评估指标之一，谐波源的接入预测评估和运行监测评估是保障电能质量必不可少的环节。谐波监测不仅为谐波的治理奠定了基础，也为类似谐波源的接入预测评估提供了参考。
海量的监测数据为数据挖掘在电力系统中的应用奠定了良好的基础，相较于基于经典理论的电能质量分析方法，数据挖掘对潜在的问题和规律有更高的预见性，同时对不确定量和随机波动量有更好的鲁棒性和更强的分析能力，因此在电能质量问题的分析和治理中具有广阔的应用前景。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种谐波源接入预测评估的方法，能够有效预测多个谐波源作用下的公共连接点处的谐波水平和已有馈线接入新的谐波源之后的谐波水平的变化。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种谐波源接入预测评估的方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取谐波设备的历史监测数据和馈线的历史监测数据；
步骤S2：构建谐波源和馈线的谐波电流云模型；
步骤S3：基于构建好的云模型，预测多个谐波源共同作用下的公共连接点处的谐波电流水平、馈线接入新的谐波源时谐波电流水平的变化。
进一步的，所述构建谐波源的谐波电流云模型具体如下：
(1)获取谐波源监测终端的2～25次谐波电流的历史幅值数据
Figure BDA0002786001570000021
和对应的相角数据
Figure BDA0002786001570000022
其中h＝2，3，...，25为谐波次数，n为数据长度；
(2)用逆向高斯云算法构建第h次谐波电流幅值的云模型；
(3)获得谐波源第第h次谐波电流幅值的云模型，其数字特征为(Exh_amplitude，Enh_amplitude，Heh_amplitude)；
(4)用逆向高斯云算法构建第h次谐波电流相角的云模型
(5)获得谐波源第h次谐波电流相角的云模型，其数字特征为(Exh_angle，Enh_angle，Heh_angle)；
(6)重复步骤(3)到(6)直到构建好2～25次谐波电流幅值和相角的云模型。
进一步的，所述构建谐波源第h次谐波电流幅值的云模型：
a)计算谐波幅值云模型的期望
Figure BDA0002786001570000023
b)计算谐波幅值云模型的熵
Figure BDA0002786001570000031
Figure BDA0002786001570000032
c)计算样本数据的方差
Figure BDA0002786001570000033
Figure BDA0002786001570000034
d)如果Sh 2-Enh_amplitude2≥0，则转向步骤f)，否则转向步骤e)；
e)删除当前样本中离期望Exh_amplitude最近的1％的数据，再转向步骤c)；
f)计算谐波幅值云模型的超熵
Figure BDA0002786001570000035
进一步的，所述构建h次谐波电流相角的云模型，具体为：
a)计算谐波幅值云模型的期望
Figure BDA0002786001570000036
b)计算谐波幅值云模型的熵
Figure BDA0002786001570000037
Exh_angle|；
c)计算样本数据的方差
Figure BDA0002786001570000038
d)如果Sh 2-Enh_angle2≥0，则转向步骤f)，否则转向步骤e)；
e)删除当前样本中离期望Exh_angle最近的1％的数据，再转向步骤c)；
f)计算谐波幅值云模型的超熵
Figure BDA0002786001570000039
进一步的，所述馈线的谐波电流云模型具体如下：
(1)根据得到的馈线的2～25次谐波电流的历史监测数据
Figure BDA0002786001570000049
Figure BDA0002786001570000041
(2)用逆向高斯云算法分别构建第h次谐波电流幅值的云模型；
(3)获得馈线第h次谐波电流的云模型，其数字特征为(Exh_amplitude，Enh_amplitude，Heh_amplitude)；
(4)重复步骤(2)到(3)直到构建好2～25次馈线谐波电流幅值的云模型。
进一步的，所述构建h次谐波电流幅值的云模型具体如下：
a)计算谐波幅值云模型的期望
Figure BDA0002786001570000042
b)计算谐波幅值云模型的熵
Figure BDA0002786001570000043
Figure BDA0002786001570000044
c)计算样本数据的方差
Figure BDA0002786001570000045
Figure BDA0002786001570000046
d)如果Sh 2-Enh_amplitude2≥0，则转向步骤f)，否则转向步骤e)；
e)删除当前样本中离期望Exh_amplitude最近的1％的数据(若样本数小于100时，每次删除一个离期望最近的数据点)，再转向步骤c)；
f)计算谐波幅值云模型的超熵
Figure BDA0002786001570000047
Figure BDA0002786001570000048
进一步的，所述基于构建好的云模型，预测多个谐波源共同作用下的公共连接点处的谐波电流水平，包括以下步骤：
(1)根据构建得到的S个谐波源的2～25次谐波电流的幅值云模型的数字特征
(Exh_amplitude_s，Enh_amplitude_s，Heh_amplitude_s)
和相角云模型的数字特征
(Exh_angle_s，Enh_angle_s，Heh_angle_s)，
其中h＝2，3，...，25，代表2～25次谐波，s＝1，2，...，S，代表第s个谐波源；对于每个谐波源，利用正向高斯云算法和第h次谐波电流幅值的云模型生成M个样本云滴；
(2)对于每个谐波源，利用正向高斯云算法和第h次谐波电流相角的云模型生成M个样本云滴；
(3)对于每个谐波源，将生成的M个幅值样本云滴和相角样本云滴随机组合成M个第h次谐波电流的相量模拟值，记为集合
I_complex_h_s＝
{amplitude_h_s_1∠angle_h_s_1，amplitude_h_s_2∠angle_h_s_2，...，amplitude_h_s_M∠angle_h_s_M}；
(4)计算S个谐波源共同作用下的公共连接点处的第h次的谐波电流的第m个模拟值
Figure BDA0002786001570000051
Figure BDA0002786001570000052
其中m＝1，2，...，M；记计算得到的第h次的共M个谐波电流模拟值集合为Ipcc_h＝{Ipcc_h_1，Ipcc_h_2，...，Ipcc_h_m}；
(5)重复步骤(1)到(4)，生成公共连接点2～25次谐波电流的模拟值的集合，记为Ipcc＝{Ipcc_2，Ipcc_2，...，Ipcc_25}；
(6)对每一个谐波电流的集合Ipcc_h，计算第h次谐波电流的CP95值；
(7)根据的得到2～25次谐波电流的CP95值，结合预设标准进行谐波源接入预测评估。
进一步的，用正向高斯云算法和第h次谐波电流相角(幅值)的云模型生成M个样本云滴，具体为：
a)生成以Enh_angle_s(Enh_amplitude_s)为期望，Heh_angle_s2(Heh_amplitude_s2)为方差的一个正态随机熵Enh_angle_s′＝NORM(Enh_angle_s，Heh_angle_s2)(Enh_amplitude_s′＝NORM(Enh_amplitude_s，Heh_amplitude_s2))；
b)生成以Exh_angle_s(Exh_amplitude_s)为期望，Enh_angle_s′2(Enh_amplitude_s′2)为方差的一个正态随机数angle_h＝NORM(Exh_angle_s，Enh_angle_s′2)(amplitude_h＝NORM(Exh_amplitudes，Enh_amplitude_s′2))；
c)重复步骤a)到c)直到生成M个相角(幅值)样本云滴，将这些相角(幅值)样本云滴构成的集合记为
I_angle_h_s＝{angle_h_s_1，angle_h_s_2，...，angle_h_s_M}
(I_amplitude_h_s＝{amplitude_h_s_1，amplitude_h_s_2，...，amplitude_h_s_M})。
进一步的，所述预测馈线接入新的谐波源时谐波电流水平，具体如下：
(1)根据构建好的将要接入馈线的谐波源的2～25次谐波电流幅值云模型的数字特征(Exh_amplitude_ds，Enh_amplitude_ds，Heh_amplitude_ds)，馈线的2～25次谐波电流幅值云模型的数字特征(Exh_amplitude_line，Enh_amplitude_line，Heh_amplitude_line)；利用谐波源第h次谐波电流幅值的云模型和正向高斯云算法生成M个样本云滴；
(2)利用馈线第h次谐波电流幅值的云模型和正向高斯云算法生成M个样本云滴；
(3)计算I_amplitude_h_line与I_amplitude_h_ds中元素叠加后的谐波电流大小，即为谐波源接入馈线后的谐波电流模拟值：
(4)重复步骤(1)到(3)，得到2～25次谐波电流模拟值集合，对每一次谐波电流的集合Ipcc_h，计算第h次谐波电流的CP95值；
(5)根据的得到2～25次谐波电流的CP95值，结合预设标准进行谐波源接入预测评估。
进一步的，所述计算I_amplitude_h_line与I_amplitude_h_ds中元素叠加后的谐波电流大小，具体如下：
a)令a_m＝amplitude_h_line_m，b_m＝amplitude_h_ds_m；
b)
Figure BDA0002786001570000071
K的取值随着谐波次序h的不同而不同，见表1；
c)记计算得到的第h次叠加后的谐波电流模拟值集合为Ipcc_h＝{Ipcc_h_1，Ipcc_h_2，...，Ipcc_h_m}。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果：
本发明利用谐波设备的历史监测数据和馈线的历史监测数据构建了谐波源和馈线的谐波电流云模型，用于反映谐波源和馈线的谐波水平。并利用构建好的云模型，预测多个谐波源共同作用下的公共连接点处的谐波电流水平、馈线接入新的谐波源时谐波电流水平的变化，为谐波用户的接入预测评估提供依据。
附图说明
图1是本发明一实施例中多谐波源作用下的公共连接点处的谐波水平预测流程图；
图2是本发明一实施例中谐波源接入馈线后馈线谐波水平变化预测流程图；
图3是本发明一实施例中正向高斯云算法流程图；
图4是本发明一实施例中逆向高斯云算法流程图；
图5是本发明一实施例中已知已有谐波源的预测评估示意图；
图6是本发明一实施例中未知已有谐波源的预测评估示意图。
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。
本发明提供一种谐波源接入预测评估的方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取谐波设备的历史监测数据和馈线的历史监测数据；
步骤S2：构建谐波源和馈线的谐波电流云模型；
步骤S3：基于构建好的云模型，预测多个谐波源共同作用下的公共连接点处的谐波电流水平、馈线接入新的谐波源时谐波电流水平的变化。
在本实施例中，构建谐波源的谐波电流云模型具体如下：
(1)获取谐波源监测终端的2～25次谐波电流的历史幅值数据
Figure BDA0002786001570000091
和对应的相角数据
Figure BDA0002786001570000092
其中h＝2，3，...，25为谐波次数，n为数据长度；(数据时间段至少包含一个完整的工作周期，并包括谐波源在典型工况下的最大负荷时段，应不少于24h)；
(2)用逆向高斯云算法分别构建2～25次谐波电流幅值的云模型，以第h次谐波电流为例：
a)计算谐波幅值云模型的期望
Figure BDA0002786001570000093
b)计算谐波幅值云模型的熵
Figure BDA0002786001570000094
Figure BDA0002786001570000095
c)计算样本数据的方差
Figure BDA0002786001570000096
Figure BDA0002786001570000097
d)如果Sh 2-Enh_amplitude2≥0，则转向步骤f)，否则转向步骤e)；
e)删除当前样本中离期望Exh_amplitude最近的1％的数据，再转向步骤c)；
f)计算谐波幅值云模型的超熵
Figure BDA0002786001570000098
(3)获得谐波源第h次谐波电流幅值的云模型，其数字特征为(Exh_amplitude，Enh_amplitude，Heh_amplitude)；
(4)用逆向高斯云算法分别构建2～25次谐波电流相角的云模型，以第h次谐波电流为例：
a)计算谐波幅值云模型的期望
Figure BDA0002786001570000101
b)计算谐波幅值云模型的熵
Figure BDA0002786001570000102
Figure BDA0002786001570000103
c)计算样本数据的方差
Figure BDA0002786001570000104
d)如果Sh 2-Enh_angle2≥0，则转向步骤f)，否则转向步骤e)；
e)删除当前样本中离期望Exh_angle最近的1％的数据，再转向步骤c)；
f)计算谐波幅值云模型的超熵
Figure BDA0002786001570000105
(5)获得谐波源第h次谐波电流相角的云模型，其数字特征为(Exh_angle，Enh_angle，Heh_angle)；
(6)重复步骤(3)到(6)直到构建好2～25次谐波电流幅值和相角的云模型。
在本实施例中，所述馈线的谐波电流云模型具体如下：
(1)根据得到的馈线的2～25次谐波电流的历史监测数据
Figure BDA0002786001570000106
Figure BDA0002786001570000107
(2)用逆向高斯云算法分别构建第h次谐波电流幅值的云模型；
a)计算谐波幅值云模型的期望
Figure BDA0002786001570000108
b)计算谐波幅值云模型的熵
Figure BDA0002786001570000111
Figure BDA0002786001570000112
c)计算样本数据的方差
Figure BDA0002786001570000113
Figure BDA0002786001570000114
d)如果Sh 2-Enh_amplitude2≥0，则转向步骤f)，否则转向步骤e)；
e)删除当前样本中离期望Exh_amplitude最近的1％的数据(若样本数小于100时，每次删除一个离期望最近的数据点)，再转向步骤c)；
f)计算谐波幅值云模型的超熵
Figure BDA0002786001570000115
Figure BDA0002786001570000116
(3)获得馈线第h次谐波电流的云模型，其数字特征为(Exh_amplitude，Enh_amplitude，Heh_amplitude)；
(4)重复步骤(2)到(3)直到构建好2～25次馈线谐波电流幅值的云模型。
根据监测数据所构建的云模型不仅具有模型参数简单的特点，模型参数也具有实际的物理意义。根据高斯云的“3En原则”，谐波电流幅值(相角)主要分布在[Ex-3En，Ex+3En]之间，可以得到该谐波源(该条馈线)的谐波电流水平，为谐波的治理、谐波用户的接入预测评估提供依据。
实施例1：
在本实施例中，参考图1和图5，基于构建好的云模型，预测多个谐波源共同作用下的公共连接点处的谐波电流水平，包括以下步骤：
(1)根据构建得到的S个谐波源的2～25次谐波电流的幅值云模型，其数字特征为
(Exh_amplitude_s，Enh_amplitude_s，Heh_amplitude_s)
和相角云模型，其数字特征为
(Exh_angle_s，Enh_angle_s，Heh_angle_s)，
其中h＝2，3，...，25，代表2～25次谐波，s＝1，2，...，S，代表第s个谐波源；对于每个谐波源，利用正向高斯云算法和第h次谐波电流幅值的云模型生成M个样本云滴；
a)生成以Enh_amplitude_s为期望，Heh_amplitude_s2为方差的一个正态随机熵Enh_amplitude_s′＝NORM(Enh_amplitude_s，Heh_amplitude_s2)；
b)生成以Exh_amplitude_s为期望，Enh_amplitude_s′2为方差的一个正态随机数amplitude_h_s_m＝NORM(Exh_amplitude_s，Enh_amplitude_s′2)；
c)重复步骤a)到c)直到生成M个幅值样本云滴，将这些幅值样本云滴构成的集合记为
I_amplitude_h_s＝
{amplitude_h_s_1，amplitude_h_s_2，...，amplitude_h_s_M}。
(2)对于每个谐波源，利用正向高斯云算法和第h次谐波电流相角的云模型生成M个样本云滴；
a)生成以Enh_angle_s为期望，Heh_angle_s2为方差的一个正态随机熵Enh_angle_s′＝NORM(Enh_angle_s，Heh_angle_s2)；
b)生成以Exh_angle_s为期望，Enh_angle_s′2为方差的一个正态随机数angle_h＝NORM(Exh_angle_s，Enh_angle_s′2)；
c)重复步骤a)到c)直到生成M个相角样本云滴，将这些相角样本云滴构成的集合记为I_angle_h_s＝{angle_h_s_1，angle_h_s_2，...，angle_h_s_M}。
(3)对于每个谐波源，将生成的M个幅值样本云滴和相角样本云滴随机组合成M个第h次谐波电流的相量模拟值，记为集合I_complex_h_s＝
{amplitude_h_s_1∠angle_h_s_1，amplitude_h_s_2∠angle_h_s_2，...，amplitude_h_s_M∠angle_h_s_M}；
(4)计算S个谐波源共同作用下的公共连接点处的第h次的谐波电流的第m个模拟值
Figure BDA0002786001570000131
Figure BDA0002786001570000132
其中m＝1，2，...，M；记计算得到的第h次的共M个谐波电流模拟值集合为Ipcc_h＝{Ipcc_h_1，Ipcc_h_2，...，Ipcc_h_m}；
(5)重复步骤(1)到(4)，生成公共连接点2～25次谐波电流的模拟值的集合，记为Ipcc＝{Ipcc_2，Ipcc_2，...，Ipcc_25}；
(6)对每一个谐波电流的集合Ipcc_h，计算第h次谐波电流的CP95值；
(7)根据的得到2～25次谐波电流的CP95值，结合《GB/T 14549-1993电能质量公用电网谐波》进行谐波源接入预测评估。
在本实施例中，所产生的云滴数M可以根据需求选择，一般情况下，以3s值采样样本、采样时间为24h为例，M可取为28800。
实施例2：
在本实施例中，参考图2和图6，预测馈线接入新的谐波源时谐波电流水平，与实施例1不同的是，馈线谐波电流的云模型没有相角信息，因此这里采用《国标GB/T 14549-93》中的叠加公式来进行谐波叠加。具体如下：
(1)根据构建好的将要接入馈线的谐波源的2～25次谐波电流幅值云模型，其数字特征为(Exh_amplitude_ds，Enh_amplitude_ds，Heh_amplitude_ds)，馈线的2～25次谐波电流幅值云模型，其数字特征为(Exh_amplitude_line，Enh_amplitude_line，Heh_amplitude_line)；利用谐波源第h次谐波电流幅值的云模型和正向高斯云算法生成M个样本云滴；
a)生成以Enh_amplitude_ds为期望，Heh_amplitude_ds2为方差的一个正态随机熵Enh_amplitude_ds′＝NORM(Enh_amplitude_ds，Heh_amplitude_ds2)；
b)生成以Exh_amplitude_ds为期望，Enh_amplitude_ds′2为方差的一个正态随机数amplitude_h_ds_m＝NORM(Exh_amplitude_ds，Enh_amplitude_ds′2)；
c)重复步骤a)到c)直到生成M个幅值样本云滴，将这些幅值样本云滴构成的集合记为
I_amplitude_h_ds＝
{amplitude_h_ds_1，amplitude_h_ds_2，...，amplitude_h_ds_M}。
(2)利用馈线第h次谐波电流幅值的云模型和正向高斯云算法生成M个样本云滴；
a)生成以Enh_amplitude_line为期望，Heh_amplitude_line2为方差的一个正态随机熵Enh_amplitude_line′＝NORM(Enh_amplitude_line，Heh_amplitude_line2)；
b)生成以Exh_amplitude_line为期望，Enh_amplitude_line′2为方差的一个正态随机数amplitude_h_line_m＝NORM(Exh_amplitude_line，Enh_amplitude_line′2)；
c)重复步骤a)到c)直到生成M个幅值样本云滴，将这些幅值样本云滴构成的集合记为
I_amplitude_h_line＝
{amplitude_h_line_1，amplitude_h_line_2，...，amplitude_h_line_M}；
(3)计算I_amplitude_h_line与I_amplitude_h_ds中元素叠加后的谐波电流大小，即为谐波源接入馈线后的谐波电流模拟值：
a)令a_m＝amplitude_h_line_m，b_m＝amplitude_h_ds_m；
a)
Figure BDA0002786001570000151
K的取值随着谐波次序h的不同而不同，见表1；
b)记计算得到的第h次叠加后的谐波电流模拟值集合为Ipcc_h＝{Ipcc_h_1，Ipcc_h_2，...，Ipcc_h_M}。
(4)重复步骤(1)到(3)，得到2～25次谐波电流模拟值集合，对每一次谐波电流的集合Ipcc_h，计算第h次谐波电流的CP95值(即将元素按从大到小排列，选取第[0.05*M]个元素)；
(5)根据的得到2～25次谐波电流的CP95值，结合《GB/T 14549-1993电能质量公用电网谐波》进行谐波源接入预测评估。
在本实施例中，所产生的云滴数M可以根据需求选择，一般情况下，以3min值采样样本、采样时间为一周为例，M可取为3360。
表1叠加系数K的取值
Figure BDA0002786001570000161
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (2)

1.一种谐波源接入预测评估的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1:获取谐波设备的历史监测数据和馈线的历史监测数据；
步骤S2:构建谐波源和馈线的谐波电流云模型；
步骤S3:基于构建好的云模型，预测多个谐波源共同作用下的公共连接点处的谐波电流水平、馈线接入新的谐波源时谐波电流水平的变化；
所述构建谐波源的谐波电流云模型具体如下：
(1)获取谐波源监测终端的2～25次谐波电流的历史幅值数据
Figure FDA0003775091140000011
和对应的相角数据
Figure FDA0003775091140000012
其中h＝2,3,…,25为谐波次数,n为数据长度；
(2)用逆向高斯云算法构建第h次谐波电流幅值的云模型；
(3)获得谐波源第h次谐波电流幅值的云模型，其数字特征为(Exh_amplitude，Enh_amplitude，Heh_amplitude)；
(4)用逆向高斯云算法构建第h次谐波电流相角的云模型
(5)获得谐波源第h次谐波电流相角的云模型，其数字特征为(Exh_angle，Enh_angle，Heh_angle)；
(6)重复步骤(3)到(6)直到构建好2～25次谐波电流幅值和相角的云模型；
所述构建谐波源第h次谐波电流幅值的云模型：
a)计算谐波幅值云模型的期望
Figure FDA0003775091140000021
Figure FDA0003775091140000022
b)计算谐波幅值云模型的熵
Figure FDA0003775091140000023
Figure FDA0003775091140000024
c)计算样本数据的方差
Figure FDA0003775091140000025
Figure FDA0003775091140000026
d)如果Sh 2-Enh_amplitude2≥0，则转向步骤f)，否则转向步骤e)；
e)删除当前样本中离期望Exh_amplitude最近的1％的数据，再转向步骤c)；
f)计算谐波幅值云模型的超熵
Figure FDA0003775091140000027
所述构建第h次谐波电流相角的云模型，具体为：
a)计算谐波相角云模型的期望
Figure FDA0003775091140000028
b)计算谐波相角云模型的熵
Figure FDA0003775091140000029
Figure FDA00037750911400000210
c)计算样本数据的方差
Figure FDA00037750911400000211
d)如果Sh 2-Enh_angle2≥0，则转向步骤f)，否则转向步骤e)；
e)删除当前样本中离期望Exh_angle最近的1％的数据，再转向步骤c)；
f)计算谐波相角云模型的超熵
Figure FDA0003775091140000031
所述馈线的谐波电流云模型具体如下：
(1)获取馈线的2～25次谐波电流的历史监测数据
Figure FDA0003775091140000032
Figure FDA0003775091140000033
其中h＝2,3,…,25为谐波次数,n为数据长度；
(2)用逆向高斯云算法分别构建第h次谐波电流幅值的云模型；
(3)获得馈线第h次谐波电流幅值的云模型，其数字特征为(Exh_amplitude，Enh_amplitude，Heh_amplitude)；
重复步骤(2)到(3)直到构建好2～25次馈线谐波电流幅值的云模型；
所述构建第h次谐波电流幅值的云模型具体如下：
a)计算谐波幅值云模型的期望
Figure FDA0003775091140000034
Figure FDA0003775091140000035
b)计算谐波幅值云模型的熵
Figure FDA0003775091140000036
Figure FDA0003775091140000037
c)计算样本数据的方差
Figure FDA0003775091140000038
Figure FDA0003775091140000039
d)如果Sh 2-Enh_amplitude2≥0，则转向步骤f)，否则转向步骤e)；
e)删除当前样本中离期望Exh_amplitude最近的1％的数据，再转向步骤c)；
计算谐波幅值云模型的超熵
Figure FDA0003775091140000041
Figure FDA0003775091140000042
所述基于构建好的云模型，预测多个谐波源共同作用下的公共连接点处的谐波电流水平，包括以下步骤：
(1)根据构建得到的S个谐波源的2～25次谐波电流的幅值云模型的数字特征
(Exh_amplitude_s，Enh_amplitude_s，Heh_amplitude_s)
和相角云模型的数字特征
(Exh_angle_s，Enh_angle_s，Heh_angle_s)，
其中h＝2，3，...，25，代表2～25次谐波，s＝1，2，...，S，代表第s个谐波源；对于每个谐波源，利用正向高斯云算法和第h次谐波电流幅值的云模型生成M个样本云滴；
(2)对于每个谐波源，利用正向高斯云算法和第h次谐波电流相角的云模型生成M个样本云滴；
(3)对于每个谐波源，将生成的M个幅值样本云滴和相角样本云滴随机组合成M个第h次谐波电流的相量模拟值，记为集合
I_complex_h_s＝{amplitude_h_s_1∠angle_h_s_1，amplitude_h_s_2∠angle_h_s_2，…，amplitude_h_s_M∠angle_h_s_M}；
(4)计算S个谐波源共同作用下的公共连接点处的第h次的谐波电流的第m个模拟值
Figure FDA0003775091140000043
Figure FDA0003775091140000044
其中m＝1，2，...，M；记计算得到的第h次的共M个谐波电流模拟值集合为Ipcc_h＝{Ipcc_h_1，Ipcc_h_2，...，Ipcc_h_m}；
(5)重复步骤(1)到(4)，生成公共连接点2～25次谐波电流的模拟值的集合，记为Ipcc＝{Ipcc_2，Ipcc_2，...，Ipcc_25}；
(6)对每一个谐波电流的集合Ipcc_h，计算第h次谐波电流的CP95值；
(7)根据的得到2～25次谐波电流的CP95值，结合预设标准进行谐波源接入预测评估；
所述利用正向高斯云算法和第h次谐波电流相角的云模型生成M个样本云滴，具体为：
a)生成以Enh_angle_s为期望，Heh_angle_s2为方差的一个正态随机熵Enh_angle_s′＝NORM(Enh_angle_s，Heh_angle_s2)；
b)生成以Exh_angle_s为期望，Enh_angle_s′2为方差的一个正态随机数angle_h＝NORM(Exh_angle_s，Enh_angle_s′2)；
c)重复步骤a)到c)直到生成M个相角样本云滴，将这些相角样本云滴构成的集合记为；
I_angle_h_s＝{angle_h_s_1，angle_h_s_2，...，angle_h_s_M}；
所述预测馈线接入新的谐波源时谐波电流水平，具体如下：
(1)根据构建好的将要接入馈线的谐波源的2～25次谐波电流幅值云模型(Exh_amplitude_ds，Enh_amplitude_ds，Heh_amplitude_ds)，馈线的2～25次谐波电流幅值云模型(Exh_amplitude_line，Enh_amplitude_line，Heh_amplitude_line)；利用谐波源第h次谐波电流幅值的云模型和正向高斯云算法生成M个样本云滴；
(2)利用馈线第h次谐波电流幅值的云模型和正向高斯云算法生成M个样本云滴；
(3)计算I_amplitude_h_line与I_amplitude_h_ds中元素叠加后的谐波电流大小，即为谐波源接入馈线后的谐波电流模拟值：
(4)重复步骤(1)到(3)，得到2～25次谐波电流模拟值集合，对每一次谐波电流的集合Ipcc_h，计算第h次谐波电流的CP95值；
(5)根据的得到2～25次谐波电流的CP95值，结合预设标准进行谐波源接入预测评估。
2.根据权利要求1所述的一种谐波源接入预测评估的方法，其特征在于，所述计算I_amplitude_h_line与I_amplitude_h_ds中元素叠加后的谐波电流大小，具体如下：
a)令a_m＝amplitude_h_line_m，b_m＝amplitude_h_ds_m；
b)
Figure FDA0003775091140000061
K的取值随着谐波次序h的不同而不同；
c)记计算得到的第h次叠加后的谐波电流模拟值集合为Ipcc_h＝{Ipcc_h_1，Ipcc_h_2，...，Ipcc_h_m}。
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