CN112651622A - 一种电能量质量评估方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及供电技术领域。目的在于提供一种电能量质量评估方法，包括以下步骤：A、通过电能量质量在线监测装置获取原始指标数据样本，并存放在系统数据库中；B、采用主成分分析法，对系统数据库中的原始指标数据样本进行处理，确定用于电能质量综合评价的主成分指标数据样本；C、建立评估模型，利用熵值法计算主成分指标数据样本中各项指标的权重；D、根据步骤B和C确定的主成分指标数据样本和各项指标的权重计算综合得分；E、利用可视化工具对步骤A‑步骤D中的数据进行展示。本发明能够对电能质量各项指标进行综合分析判断，快速准确的给出评价结果，便于管理部门精准施策，提高了电能质量的综合管理效率。

Description

一种电能量质量评估方法和系统
技术领域
本发明涉及供电技术领域，具体涉及一种电能量质量评估方法和系统。
背景技术
我国在电能质量的频率偏差、电压偏差、谐波、间谐波、电压波动与闪变、电压三相不平衡度、电压暂降和短时中断、暂时过电压和瞬态过电压等八个方面制定了标准。但是随着社会数字化、信息化的高速发展，用户对电能质量提出了更高的要求，在电能质量的评估体系中，各个指标都是互相关联的，每一个指标的变化都会影响到整个电能质量评估的准确性，对单一指标的评估标准已不能满足需求，需要根据数据分析理论，建立一套综合的、科学的评估方法和理论。
发明内容
本发明的目的在于提供一种电能量质量评估方法和系统，能够对电能质量各项指标进行综合分析判断，快速准确的给出评价结果，便于管理部门精准施策，提高了电能质量的综合管理效率。
为实现上述发明目的，本发明所采用的技术方案是：一种电能量质量评估方法，包括以下步骤：
A、通过电能量质量在线监测装置获取原始指标数据样本，并存放在系统数据库中；
B、采用主成分分析法，对系统数据库中的原始指标数据样本进行处理，确定用于电能质量综合评价的主成分指标数据样本；
C、建立评估模型，利用熵值法计算主成分指标数据样本中各项指标的权重；
D、根据步骤B和C确定的主成分指标数据样本和各项指标的权重计算综合得分；
E、利用可视化工具对步骤A-步骤D中的数据进行展示。
优选的，所述电能量质量在线检测装置检测的评估数据包括电能质量基本数据和电能质量高级数据；
所述电能质量基本数据包括三相基波电压；电流有效值；三相基波有功/无功功率；相移功率因数；相位；电压偏差；评率偏差；正序/负序/零序电压分量；正序/负序/零序电流分量；三相电压不平衡度；三相电流不平衡度；2～50次的谐波情况；其中2～50次的谐波情况包括：电压、电流的总谐波畸变率；电压奇次/偶次谐波畸变率；各次谐波含有率、幅值、相位；各次谐波有功/无功功率；
所述电能质量高级数据包括0.5～49.5次的间谐波情况；闪变；电压暂升、暂降、短时中断；电压波动；其中0.5～49.5次的间谐波情况包括间谐波含有率、幅值；闪变包括短时闪变Pst和长时闪变Plt。
优选的，所述步骤B中，主成分分析法包括：
B1、原始指标数据样本的标准化采集：
取p维随机向量x＝(x1,x2,…,xp)T,n个样品xi＝(xi1,xi2,…,xip)T,i＝1,2,…,n,n>p,构造样本阵，对样本阵元进行如下标准化变换：
Figure BDA0002852600940000031
其中
Figure BDA0002852600940000032
得标准化阵Z；
B2、对标准化阵Z求相关系数矩阵R
Figure BDA0002852600940000033
其中,
Figure BDA0002852600940000034
B3、解相关系数矩阵R的特征方程|R-λIp|＝0得p个特征根,确定主成分，按
Figure BDA0002852600940000035
确定m值，使信息的利用率达80％以上，对每个λj,j＝1,2,…,m,解方程组Rb＝λjb得单位特征向量bj ο；
B4、将标准化后的指标变量转换为主成分
Figure BDA0002852600940000036
U1称为第一主成分,U2称为第二主成分,…,Up称为第p主成分。
优选的，所述步骤C中，建立评估模型包括采用Min-max标准化，将评价指标映射到[0,1]之间；转换函数如下：
Figure BDA0002852600940000037
其中，max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值；
所述步骤C中，熵值法包括：
C1、非负标准化后数据矩阵：
Figure BDA0002852600940000038
C2、计算第j项指标下第i个方案占该指标的比重，其中Xij为第i个方案第j个指标的数值:
Figure BDA0002852600940000041
C3、计算第j项指标的熵值:
Figure BDA0002852600940000042
其中k>0，ln为自然对数，ej≥0；式中常数k与样本数m有关，一般令k＝1/lnm，则0≤e≤1；
C4、计算第j项指标的差异系数:
对于第j项指标，指标值Xij的差异越大，对方案评价的作用越大，熵值就越小，gj＝1-ej，则：gj越大指标越重要；
C5、求权数:
Figure BDA0002852600940000043
优选的，所述步骤D中，通过以下方式计算综合得分：
Figure BDA0002852600940000044
优选的，一种电能量质量评估系统，应用所述电能量质量评估方法。
本发明的有益效果集中体现在：
1、本发明能够对电能质量各项指标进行综合分析判断，原始数据来源广、覆盖范围大，评价结果准确快速，便于管理部门精准施策，提高了电能质量的综合管理效率。
2、采用主成分分析法提取出主成分指标数据样本，降低了无用数据的干扰，减少了多余变量，使原本冗杂的计算更加的简单明了，提高了电能质量评估的速度，使得实时精准评估成为可能。
3、采用熵值法对主成分指标数据样本中各项指标赋予合理的权重，使得各项指标反映出的结论更加的精准，使得评估的准确率大大的上升。
附图说明
图1为电能量质量在线监测装置的工作流程图；
图2为本发明电能量质量评估方法的总体流程图；
图3为可视化工具展示的电量质量综合评估图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术内容进行详细的阐述。
本发明所述的一种电能量质量评估系统，如图2所示，自下而上分为数据获取层、评估分析层、评估显示层，数据获取层包括电能量质量在线监测装置，用于获取原始指标数据样本，评估分析层用于对原始指标数据样本进行计算分析处理，评估显示层用于对处理结果进行展示，评估结果如图3所示，当然采用其他具有展示功能的图标进行展示也是可行的，例如：曲线图、柱状图等等。评估显示层通常就是一个可视化工具，具有显示界面，例如：手机、PC电脑、平板电脑、管理中心显示屏等。
上述系统利用以下方法进行电能量质量评估，电能量质量评估方法包括以下步骤：
A、通过电能量质量在线监测装置获取原始指标数据样本，并存放在系统数据库中；采集时通过模拟采样板和数字采样板采集连续的电压电流信号，按国家颁布的最新标准进行电能质量计算分析处理，以人机界面、数据文件或通讯方式将分析数据提供给电能质量监测平台，从而进行更深入的电能质量评估分析。
所述电能量质量在线检测装置检测的评估数据包括电能质量基本数据和电能质量高级数据；
所述电能质量基本数据包括三相基波电压；电流有效值；三相基波有功/无功功率；相移功率因数；相位；电压偏差；评率偏差；正序/负序/零序电压分量；正序/负序/零序电流分量；三相电压不平衡度；三相电流不平衡度；2～50次的谐波情况；其中2～50次的谐波情况包括：电压、电流的总谐波畸变率；电压奇次/偶次谐波畸变率；各次谐波含有率、幅值、相位；各次谐波有功/无功功率；
所述电能质量高级数据包括0.5～49.5次的间谐波情况；闪变；电压暂升、暂降、短时中断；电压波动；其中0.5～49.5次的间谐波情况包括间谐波含有率、幅值；闪变包括短时闪变Pst和长时闪变Plt。
B、采用主成分分析法，对系统数据库中的原始指标数据样本进行处理，确定用于电能质量综合评价的主成分指标数据样本；电能质量在线监测装置采集的数据包含多个变量，在用统计分析方法研究多变量的问题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。在很多情形下，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量(关系密切的变量)删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量尽可能保持原有的信息。
设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能多的反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析，也是数学上用来降维的一种方法。
主成分分析法包括：
B1、原始指标数据样本的标准化采集：
取p维随机向量x＝(x1,x2,…,xp)T,n个样品xi＝(xi1,xi2,…,xip)T,i＝1,2,…,n,n>p,构造样本阵，对样本阵元进行如下标准化变换：
Figure BDA0002852600940000071
其中
Figure BDA0002852600940000072
得标准化阵Z；
B2、对标准化阵Z求相关系数矩阵R
Figure BDA0002852600940000073
其中,
Figure BDA0002852600940000074
B3、解相关系数矩阵R的特征方程|R-λIp|＝0得p个特征根,确定主成分，按
Figure BDA0002852600940000075
确定m值，使信息的利用率达80％以上，对每个λj,j＝1,2,…,m,解方程组Rb＝λjb得单位特征向量bj ο；
B4、将标准化后的指标变量转换为主成分
Figure BDA0002852600940000081
U1称为第一主成分,U2称为第二主成分,…,Up称为第p主成分。
C、建立评估模型，所述建立评估模型包括采用Min-max标准化，将评价指标映射到[0,1]之间；Min-max标准化也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落在[0,1]区间，转换函数如下：
Figure BDA0002852600940000082
其中，max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值；
利用熵值法计算主成分指标数据样本中各项指标的权重，熵值法是一种客观赋权法,其根据各项指标观测值所提供的信息的大小来确定指标权重。设有m个待评方案，n项评价指标，形成原始指标数据矩阵X＝(xij)m×n，对于某项指标xj，指标值xij的差距越大，则该指标在综合评价中所起的作用越大；如果某项指标的指标值全部相等，则该指标在综合评价中不起作用。
所述熵值法包括：
C1、非负标准化后数据矩阵：
Figure BDA0002852600940000083
C2、计算第j项指标下第i个方案占该指标的比重，其中Xij为第i个方案第j个指标的数值:
Figure BDA0002852600940000091
C3、计算第j项指标的熵值:
Figure BDA0002852600940000092
其中k>0，ln为自然对数，ej≥0；式中常数k与样本数m有关，一般令k＝1/lnm，则0≤e≤1；
C4、计算第j项指标的差异系数:
对于第j项指标，指标值Xij的差异越大，对方案评价的作用越大，熵值就越小，gj＝1-ej，则：gj越大指标越重要；
C5、求权数:
Figure BDA0002852600940000093
D、根据步骤B和C确定的主成分指标数据样本和各项指标的权重计算综合得分；
所述步骤D中，通过以下方式计算综合得分：
Figure BDA0002852600940000094
E、利用可视化工具对步骤A-步骤D中的数据进行展示，展示结果如图3所示，能够清楚直观的展示出电能质量的相关评价指标，便于管理人员精准施策，快速调整，提高了电能质量管理效率。

Claims (6)

1.一种电能量质量评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
A、通过电能量质量在线监测装置获取原始指标数据样本，并存放在系统数据库中；
B、采用主成分分析法，对系统数据库中的原始指标数据样本进行处理，确定用于电能质量综合评价的主成分指标数据样本；
C、建立评估模型，利用熵值法计算主成分指标数据样本中各项指标的权重；
D、根据步骤B和C确定的主成分指标数据样本和各项指标的权重计算综合得分；
E、利用可视化工具对步骤A-步骤D中的数据进行展示。
2.根据权利要求1所述的电能量质量评估方法，其特征在于：所述电能量质量在线检测装置检测的评估数据包括电能质量基本数据和电能质量高级数据；
所述电能质量基本数据包括三相基波电压；电流有效值；三相基波有功/无功功率；相移功率因数；相位；电压偏差；评率偏差；正序/负序/零序电压分量；正序/负序/零序电流分量；三相电压不平衡度；三相电流不平衡度；2～50次的谐波情况；其中2～50次的谐波情况包括：电压、电流的总谐波畸变率；电压奇次/偶次谐波畸变率；各次谐波含有率、幅值、相位；各次谐波有功/无功功率；
所述电能质量高级数据包括0.5～49.5次的间谐波情况；闪变；电压暂升、暂降、短时中断；电压波动；其中0.5～49.5次的间谐波情况包括间谐波含有率、幅值；闪变包括短时闪变Pst和长时闪变Plt。
3.根据权利要求2所述的电能量质量评估方法，其特征在于：所述步骤B中，主成分分析法包括：
B1、原始指标数据样本的标准化采集：
取p维随机向量x＝(x1，x2，...，xp)T，n个样品xi＝(xi1，xi2，...，xip)T，i＝1，2，...，n，n＞p，构造样本阵，对样本阵元进行如下标准化变换：
Figure FDA0002852600930000021
其中
Figure FDA0002852600930000022
得标准化阵Z；
B2、对标准化阵Z求相关系数矩阵R
Figure FDA0002852600930000023
其中，
Figure FDA0002852600930000024
B3、解相关系数矩阵R的特征方程|R-λIp|＝0得p个特征根，确定主成分，按
Figure FDA0002852600930000025
确定m值，使信息的利用率达80％以上，对每个λj，j＝1，2，...，m，解方程组Rb＝λjb得单位特征向量bj o；
B4、将标准化后的指标变量转换为主成分
Figure FDA0002852600930000026
U1称为第一主成分，U2称为第二主成分，…，Up称为第p主成分。
4.根据权利要求3所述的电能量质量评估方法，其特征在于：所述步骤C中，建立评估模型包括采用Min-max标准化，将评价指标映射到[0，1]之间；转换函数如下：
Figure FDA0002852600930000031
其中，max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值；
所述步骤C中，熵值法包括：
C1、非负标准化后数据矩阵：
Figure FDA0002852600930000032
C2、计算第j项指标下第i个方案占该指标的比重，其中Xij为第i个方案第j个指标的数值：
Figure FDA0002852600930000033
C3、计算第j项指标的熵值：
Figure FDA0002852600930000034
其中k＞0，ln为自然对数，ej≥0；式中常数k与样本数m有关，一般令k＝1/lnm，则0≤e≤1；
C4、计算第j项指标的差异系数：
对于第j项指标，指标值Xij的差异越大，对方案评价的作用越大，熵值就越小，gj＝1-ej，则：gj越大指标越重要；
C5、求权数：
Figure FDA0002852600930000035
5.根据权利要求4所述的电能量质量评估方法，其特征在于：所述步骤D中，通过以下方式计算综合得分：
Figure FDA0002852600930000041
6.一种电能量质量评估系统，其特征在于：应用权利要求1-6中任意一项所述的电能量质量评估方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112003283A (zh) * 2020-09-21 2020-11-27 国家电网有限公司 电力系统运行优化方法
CN113780852A (zh) * 2021-09-16 2021-12-10 东北大学 一种板带轧制过程质量缺陷的诊断方法

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130054603A1 (en) * 2010-06-25 2013-02-28 U.S. Govt. As Repr. By The Secretary Of The Army Method and apparatus for classifying known specimens and media using spectral properties and identifying unknown specimens and media
CN104143052A (zh) * 2014-08-13 2014-11-12 天津大学 并网光伏发电系统稳态电能质量评估方法
CN105427053A (zh) * 2015-12-07 2016-03-23 广东电网有限责任公司江门供电局 一种应用于配网建设改造方案与供电质量评估指标的关联影响分析模型
CN105719048A (zh) * 2016-01-05 2016-06-29 国网上海市电力公司 一种基于主成分分析法及熵权法的中压配电网运行状态模糊综合评价方法
CN106709821A (zh) * 2017-03-10 2017-05-24 东北电力大学 一种基于主成分分析的中压配电网供电可靠性评估方法
CA2965340A1 (en) * 2016-05-11 2017-11-11 Mahmoud Ismail An enhanced system and method for conducting pca analysis on data signals
CN109146274A (zh) * 2018-08-09 2019-01-04 中海石油气电集团有限责任公司 一种基于熵权的燃气电厂综合状态评估方法
US20190025813A1 (en) * 2016-05-09 2019-01-24 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for intelligent collection and analysis of vehicle data
WO2019062595A1 (zh) * 2017-09-30 2019-04-04 深圳市岩尚科技有限公司 光电容积脉搏波的质量评估方法
CN109636128A (zh) * 2018-11-19 2019-04-16 国家电网有限公司客户服务中心 一种基于营业厅效能评估的网点数量与结构的优化方法
US20200225673A1 (en) * 2016-02-29 2020-07-16 AI Incorporated Obstacle recognition method for autonomous robots

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130054603A1 (en) * 2010-06-25 2013-02-28 U.S. Govt. As Repr. By The Secretary Of The Army Method and apparatus for classifying known specimens and media using spectral properties and identifying unknown specimens and media
CN104143052A (zh) * 2014-08-13 2014-11-12 天津大学 并网光伏发电系统稳态电能质量评估方法
CN105427053A (zh) * 2015-12-07 2016-03-23 广东电网有限责任公司江门供电局 一种应用于配网建设改造方案与供电质量评估指标的关联影响分析模型
CN105719048A (zh) * 2016-01-05 2016-06-29 国网上海市电力公司 一种基于主成分分析法及熵权法的中压配电网运行状态模糊综合评价方法
US20200225673A1 (en) * 2016-02-29 2020-07-16 AI Incorporated Obstacle recognition method for autonomous robots
US20190025813A1 (en) * 2016-05-09 2019-01-24 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for intelligent collection and analysis of vehicle data
CA2965340A1 (en) * 2016-05-11 2017-11-11 Mahmoud Ismail An enhanced system and method for conducting pca analysis on data signals
CN106709821A (zh) * 2017-03-10 2017-05-24 东北电力大学 一种基于主成分分析的中压配电网供电可靠性评估方法
WO2019062595A1 (zh) * 2017-09-30 2019-04-04 深圳市岩尚科技有限公司 光电容积脉搏波的质量评估方法
CN109146274A (zh) * 2018-08-09 2019-01-04 中海石油气电集团有限责任公司 一种基于熵权的燃气电厂综合状态评估方法
CN109636128A (zh) * 2018-11-19 2019-04-16 国家电网有限公司客户服务中心 一种基于营业厅效能评估的网点数量与结构的优化方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SHARMA, LN: "Multichannel ECG Data Compression Based on Multiscale Principal Component Analysis", IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION TECHNOLOGY IN BIOMEDICINE, vol. 16, no. 4, 19 April 2012 (2012-04-19), pages 730 - 736, XP011490926, DOI: 10.1109/TITB.2012.2195322 *
冯寅;尹忠东;: "直流配电网电能质量的综合评估", 上海电气技术, vol. 9, no. 02, pages 1 - 5 *
王磊;王秋莎;吴丽红;王朋;: "基于主成分分析与信息熵的电能质量综合评估", 陕西电力, vol. 43, no. 08, pages 55 - 58 *
高新华;严正;: "基于主成分聚类分析的智能电网建设综合评价", 电网技术, vol. 37, no. 08, 5 August 2013 (2013-08-05), pages 2238 - 2243 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112003283A (zh) * 2020-09-21 2020-11-27 国家电网有限公司 电力系统运行优化方法
CN113780852A (zh) * 2021-09-16 2021-12-10 东北大学 一种板带轧制过程质量缺陷的诊断方法
CN113780852B (zh) * 2021-09-16 2024-03-05 东北大学 一种板带轧制过程质量缺陷的诊断方法

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