CN113341223A - 一种适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法，包括：构建电网拓扑结构并部署多个电能质量在线监测点，利用所述电能质量在线监测点采集整个电网的数据信息；预处理所述数据信息中的图像、声音信息，根据人工神经网络构建数据拟合模型，输入预处理后的图像、声音信息，输出拟合值；根据拟合值判断所述监测点是否存在损耗，若存在，则提取所述损耗点的电流及电压数据，将所述电流及电压转换成波形图，判断所述波形图是否发生畸变；若发生畸变，则判断所述监测点所在设备为谐波源，完成电网谐波分析及谐波源的定位。本发明采用图声信号分析与波形分析相结合，降低分析误差，提高分析的准确性，从而可以快速准确定位谐波源。

Description

一种适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法

技术领域

本发明涉及电网谐波分析的技术领域，尤其涉及一种适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法。

背景技术

电力系统谐波产生的原因，主要有以下几个方面：

发电源质量问题产生谐波；由于发电机的三相绕组在制作上很难做到完全对称，铁心也很难做到绝对均匀一致等原因，发电源会产生一些谐波，但一般来说并非主要谐波来源；输配电系统产生谐波：输配电系统中主要是电力变压器产生谐波，由于变压器铁心的饱和，磁化曲线的非线性，加上设计变压器时考虑经济性，其工作磁密选择在磁化曲线的近饱和段上，这样就使得磁化电流呈尖顶波形，因而含有奇次谐波，它的大小与磁路的结构形式、铁心的饱和程度有关，铁心的饱和程度越高，变压器工作点偏离线性越远，谐波电流也就越大，其中3次谐波电流可达额定电流0.5％；用电设备产生的谐波，晶闸管整流设备，由于晶闸管整流在电力机车、铝电解槽、充电装置、开关电源等许多方面得到了越来越广泛的应用，给电网造成了大量的谐波。晶闸管整流装置采用移相控制，从电网吸收的是缺角的正弦波，从而给电网留下的也是另一部分缺角的正弦波，显然在留下部分中含有大量的谐波；变频装置，这类装置的功率一般较大，随着变频调速的发展，对电网造成的谐波影响也越来越严重。

谐波具有降低变压器容量，加速断路器、电缆等设备老化，缩短设备使用寿命，甚至损坏设备严重危害生产安全与稳定。

目前常见的谐波分析方法比较单一，分析误差较大，无法快速准确定位谐波源，进而无法满足电力行业对谐波的治理要求。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明解决的技术问题是：现有技术分析方法比较单一，分析误差较大，无法快速准确定位谐波源。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：构建电网拓扑结构并部署多个电能质量在线监测点，利用所述电能质量在线监测点采集整个电网的数据信息；预处理所述数据信息中的图像、声音信息，根据人工神经网络构建数据拟合模型，输入预处理后的图像、声音信息，输出拟合值；根据拟合值判断所述监测点是否存在损耗，若存在，则提取所述损耗点的电流及电压数据，将所述电流及电压转换成波形图，判断所述波形图是否发生畸变；若发生畸变，则判断所述监测点所在设备为谐波源，完成电网谐波分析及谐波源的定位。

作为本发明所述的适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法的一种优选方案，其中：所述电网拓扑结构包括，将所述电网通过开关设备将母线、发电机、同步电动机、负荷点元件相联系形成所述电网拓扑结构。

作为本发明所述的适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法的一种优选方案，其中：所述图像信息的预处理过程包括，所述图像预处理过程包括，所述监测点利用红外热像仪获取所在监测点设备的红外热图像；利用傅里叶变换对所述红外热图像进行去噪处理；将去噪后的图像进行分割，提取所需要的图像部分，将所述图像转变为矩阵，得到图像信号数据。

作为本发明所述的适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法的一种优选方案，其中：所述声音信息的预处理过程包括，感知加权滤波处理监测到的实时声音数据；将处理后的声音数据转换到频域，在频域对声音数据进行频谱相减和相位合成，并将频谱相减和相位合成后的声音数据转换到时域；对频谱相减和相位合成后的声音数据进行逆感知加权滤波处理，得到去噪后的声音信号数据。

作为本发明所述的适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法的一种优选方案，其中：根据人工神经网络构建数据拟合模型包括，基于最小二乘支持向量机原则构建实时数据拟合模型，其中所述数据拟合模型包括目标函数、损失函数。

作为本发明所述的适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法的一种优选方案，其中：所述目标函数包括，

其中，

表示拟合值，Y^T表示图像矩阵T的秩，Z表示声音信号，Y表示提取系数，T表示图像矩阵，ω表示常数系数，P表示拟合率。

作为本发明所述的适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法的一种优选方案，其中：所述损失函数包括，

其中，n表示迭代系数，z表示权函数，

表示图像矩阵T分割系数，y表示声音信号扰动系数，τ表示常数函数。

作为本发明所述的适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法的一种优选方案，其中：判断所述监测点是否存在损耗的判断依据包括，当

时，则所述监测点存在损耗。

作为本发明所述的适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法的一种优选方案，其中：判断所述波形图是否发生畸变包括，采用SC801芯片采集所述电流及电压信号；将所述信号转变为波形图，并与正弦波进行比较，根据比较结果判断所述波形图是否发生畸变。

本发明的有益效果：本发明采用图声信号分析与波形分析相结合，降低分析误差，提高分析的准确性，从而可以快速准确定位谐波源。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：

图1为本发明一个实施例提供的一种适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法的基本流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。

本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。

同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

实施例1

参照图1，为本发明的一个实施例，提供了一种适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法，包括：

S1：构建电网拓扑结构并部署多个电能质量在线监测点，利用电能质量在线监测点采集整个电网的数据信息；需要说明的是，

电网拓扑结构包括，

将电网通过开关设备将母线、发电机、同步电动机、负荷点元件相联系形成电网拓扑结构。

其中，电能质量是指电力系统中电能的质量。理想的电能应该是完美对称的正弦波，一些因素会使波形偏离对称正弦，由此便产生了电能质量问题。

S2：预处理数据信息中的图像、声音信息，根据人工神经网络构建数据拟合模型，输入预处理后的图像、声音信息，输出拟合值；需要说明的是，

图像信息的预处理过程包括，

图像预处理过程包括，

监测点利用红外热像仪获取所在监测点设备的红外热图像；

利用傅里叶变换对红外热图像进行去噪处理；

将去噪后的图像进行分割，提取所需要的图像部分，将图像转变为矩阵，得到图像信号数据。

声音信息的预处理过程包括，

感知加权滤波处理监测到的实时声音数据；

将处理后的声音数据转换到频域，在频域对声音数据进行频谱相减和相位合成，并将频谱相减和相位合成后的声音数据转换到时域；

对频谱相减和相位合成后的声音数据进行逆感知加权滤波处理，得到去噪后的声音信号数据。

进一步的，根据人工神经网络构建数据拟合模型包括，

基于最小二乘支持向量机原则构建实时数据拟合模型，其中数据拟合模型包括目标函数、损失函数。

其中，目标函数包括，

其中，

表示拟合值，Y^T表示图像矩阵T的秩，Z表示声音信号，Y表示提取系数，T表示图像矩阵，ω表示常数系数，P表示拟合率。

损失函数包括，

其中，n表示迭代系数，z表示权函数，

表示图像矩阵T分割系数，y表示声音信号扰动系数，τ表示常数函数。

S3：根据拟合值判断监测点是否存在损耗，若存在，则提取损耗点的电流及电压数据，将电流及电压转换成波形图，判断波形图是否发生畸变；需要说明的是，

判断监测点是否存在损耗的判断依据包括，

当

时，则监测点存在损耗。

进一步的，判断波形图是否发生畸变包括，

采用SC801芯片采集电流及电压信号；

将信号转变为波形图，并与正弦波进行比较，根据比较结果判断波形图是否发生畸变。

S4：若发生畸变，则判断监测点所在设备为谐波源，完成电网谐波分析及谐波源的定位。

本发明将图声信号分析与波形分析相结合，可以降低分析误差，提高分析的准确性，从而可以快速准确定位谐波源。

实施例2

为对本方法中采用的技术效果加以验证说明，本实施例采用传统技术方案与本发明方法进行对比测试，以科学论证的手段对比试验结果，以验证本方法所具有的真实效果。

传统的技术方案：传统方法谐波源定位是通过测量某些点(如公共连接点PCC)的电压、电流或功率值，在所测数据的基础上，采用相应的算法判定谐波源的位置，其计算方法复杂、准确率较低，分析误差较大。为验证本方法相对传统方法具有较高分析准确度及实时性。本实施例中将采用传统谐波源定位方法和本方法分别对仿真电网的谐波分析及谐波源定位的准确度及实时性进行实时测量对比。

测试环境：将电网运行在仿真平台模拟真实场景的应用并模拟发出谐波，采用不同测试点的谐波源为测试样本，分别利用传统方法和本方法，开启自动化测试设备并运用MATLB软件编程实现两种方法的仿真测试，根据实验结果得到仿真数据。每种方法各测试20组数据，计算获得每组数据谐波源位置的分析结果，与仿真模拟输入的实际位置进行对比计算误差。结果如下表所示。

表1：实验结果对比表。

从上表可以看出，本发明方法相较于传统方法在计算简单的基础上，分析误差较低，实时性较高。

应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (9)

1.一种适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法，其特性在于，包括：

构建电网拓扑结构并部署多个电能质量在线监测点，利用所述电能质量在线监测点采集整个电网的数据信息；

预处理所述数据信息中的图像、声音信息，根据人工神经网络构建数据拟合模型，输入预处理后的图像、声音信息，输出拟合值；

根据拟合值判断所述监测点是否存在损耗，若存在，则提取所述损耗点的电流及电压数据，将所述电流及电压转换成波形图，判断所述波形图是否发生畸变；

若发生畸变，则判断所述监测点所在设备为谐波源，完成电网谐波分析及谐波源的定位。

2.如权利要求1所述的适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法，其特征在于：所述电网拓扑结构包括，

将所述电网通过开关设备将母线、发电机、同步电动机、负荷点元件相联系形成所述电网拓扑结构。

3.如权利要求1所述的适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法，其特征在于：所述图像信息的预处理过程包括，

所述图像预处理过程包括，

所述监测点利用红外热像仪获取所在监测点设备的红外热图像；

利用傅里叶变换对所述红外热图像进行去噪处理；

将去噪后的图像进行分割，提取所需要的图像部分，将所述图像转变为矩阵，得到图像信号数据。

4.如权利要求1所述的适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法，其特征在于：所述声音信息的预处理过程包括，

感知加权滤波处理监测到的实时声音数据；

将处理后的声音数据转换到频域，在频域对声音数据进行频谱相减和相位合成，并将频谱相减和相位合成后的声音数据转换到时域；

对频谱相减和相位合成后的声音数据进行逆感知加权滤波处理，得到去噪后的声音信号数据。

5.如权利要求1所述的适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法，其特征在于：根据人工神经网络构建数据拟合模型包括，

基于最小二乘支持向量机原则构建实时数据拟合模型，其中所述数据拟合模型包括目标函数、损失函数。

6.如权利要求5所述的适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法，其特征在于：所述目标函数包括，

其中，

表示拟合值，Y^T表示图像矩阵T的秩，Z表示声音信号，Y表示提取系数，T表示图像矩阵，ω表示常数系数，P表示拟合率。

7.如权利要求5或6所述的适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法，其特征在于：所述损失函数包括，

其中，n表示迭代系数，z表示权函数，

表示图像矩阵T分割系数，y表示声音信号扰动系数，τ表示常数函数。

8.如权利要求6所述的适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法，其特征在于：判断所述监测点是否存在损耗的判断依据包括，

当

时，则所述监测点存在损耗。

9.如权利要求8所述的适用于电网谐波分析及谐波源定位的方法，其特征在于：判断所述波形图是否发生畸变包括，

采用SC801芯片采集所述电流及电压信号；

将所述信号转变为波形图，并与正弦波进行比较，根据比较结果判断所述波形图是否发生畸变。

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