CN114236281A - 工业用户谐波污染分布情况辨识方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出工业用户谐波污染分布情况辨识方法，包括以下步骤；步骤S1、获取公共连接点处的谐波电流相量

获取用户配电系统中第m条支线的第h次谐波电流相量

并以虚实部的形式表述；步骤S2、把电流相量实部、虚部中的谐波电流幅值用谐波含有率的形式表达，计算得到各支线的各次谐波电流和各支线的谐波频谱特性；步骤S3、推导出各支路基波电流落后电压的相角，构造用于表述配电系统支路谐波频谱的目标函数；对配电系统的支路进行谐波频谱计算；步骤S4、对配电系统支路谐波频谱进行求解；本发明提出了基于多源数据的工业配电系统馈线谐波频谱求解方法，基于该方法可以得到用户配电系统的谐波污染分布情况，为谐波的精准治理提供依据。

Description

工业用户谐波污染分布情况辨识方法

技术领域

本发明涉及电网运维技术领域，尤其是工业用户谐波污染分布情况辨识方法。

背景技术

目前针对工业用户的电能质量测试仅在用户的公共连接点处进行，而用户的配电系统可能存在多条母线和多条支线，但用户大多不愿配合电力公司深入其配电系统进行详细的测试，大型工业用户尤其如此，因此无法得出电能质量问题的源头及其严重程度。

目前工业用户中谐波问题突出，谐波使得电气设备过热、产生振动和噪声，使绝缘老化、寿命缩短，甚至使得设备发生故障或烧毁。因而治理配电系统中的谐波、改善电能质量对于工业用户尤为重要。而目前没有适当的方法对工业用户配电系统中的谐波污染分布情况进行辨识，难以对谐波进行精确治理。

中频炉、电弧炉、变频器等非线性负荷在工业用户中广泛存在，工业用户的谐波问题是最主要的电能质量问题之一，谐波的治理通常在低电压等级处进行治理，但针对仅在公共连接点处进行电能质量测试的情况，无法分析配电系统各支路的谐波电流水平，且目前没有合适的方法来辨识谐波污染的分布情况，因此无法设计有效的治理方案，实施针对性的治理。

发明内容

本发明提出工业用户谐波污染分布情况辨识方法，提出了基于多源数据的工业配电系统馈线谐波频谱求解方法，基于该方法可以得到用户配电系统的谐波污染分布情况，为谐波的精准治理提供依据。

本发明采用以下技术方案。

工业用户谐波污染分布情况辨识方法，所述方法基于多源数据对工业配电系统的馈线谐波频谱进行求解，来得到用户配电系统的谐波污染分布情况，包括以下步骤；

步骤S1、在公共连接点处进行电能质量监测，获取公共连接点处的谐波电流相量

获取用户配电系统中第m条支线的第h次谐波电流相量

并以虚实部的形式表述；

步骤S2、把电流相量实部、虚部中的谐波电流幅值用谐波含有率的形式表达，通过电流有效值和基波值之间的转换，计算得到各支线的各次谐波电流和各支线的谐波频谱特性；

步骤S3、设监测点处测得的谐波电压相量等于各支线的谐波电压相量，即假设支线的谐波电压已知，每条馈线的功率因数已知，推导出各支路基波电流落后电压的相角，构造用于表述配电系统支路谐波频谱的目标函数；对配电系统的支路进行谐波频谱计算；

步骤S4、对配电系统支路谐波频谱进行求解。

步骤S1中，所述电能质量监测包括谐波指标监测，测试点设于10kV进线处的PCC点处；

公共连接点的第h次谐波电流的表述公式如下

式中：

为公共连接点处测得的第h次谐波电流相量；

是用户配电系统中第m条支线的第h次谐波电流相量。将电流相量写改成虚实部的形式，其公式为

式中：I_pcc,h,re和I_pcc,h,im分别为公共连接点第h次谐波电流的实部和虚部；θ_m,h为用户配电系统中第m条支线的第h次谐波电流的相角。

步骤S2中，设用户智能用电平台仅记录支线电流有效值，把公式二中的谐波电流幅值用谐波含有率的形式表达，表达公式为：

式中：HRI_m,h为第m条支线的第h次谐波电流含有率，所述公式三中各支线电流需要的参数为基波电流，通过电流有效值和基波值之间的转换得到相应参数，公式为：

式中：I_RMS为电流有效值；I₁为电流基波有效值；I_h为各次谐波电流值；THD_i为电流谐波总畸变率；HRI_h为第h次的谐波电流含有率。联立公式四和公式五，便可以得到电流有效值和电流基波值的换算公式：

把公式六代入公式三，得到以HRI_m,h和θ_m,h为待求参数的目标函数，其公式为

求解公式七，得到各支线的各次谐波电流和各支线的谐波频谱特性；

设用户配电系统的每一条支线都有无功和有功功率约束，在第m条支线以公式表述为

式中：P_m和Q_m分别为第m条支线的有功功率和无功功率；I_m,h和U_m,h分别为第m条支线的第h次谐波电流和谐波电压；δ_m,h为第h次谐波电流滞后谐波电压的角度。

步骤S3中，假设监测点处测得的谐波电压相量等于各支线的谐波电压相量，即假设支线的谐波电压已知，则δ_m,h和θ_m,h可互相转化，假设也已知每条馈线的功率因数PF；则在非正弦情况下，视在功率仍定义为电压和电流方均根值的乘积，以公式表述为

功率因数为：

由上式推导出各支路基波电流落后电压的相角，求得公共连接点处的损失函数，公式为：

式中：f_re、f_im分别为公共连接点处各次谐波电流的实部、虚部的损失函数；f_Q、f_P分别是总的有功功率、无功功率的损失函数；

由此可构造最终的目标函数，公式为

F(HRI_m,h,θ_m,h)＝f_re+f_im+f_Q+f_P 公式十二。

所述步骤S4中，基于粒子群优化算法求解各支路谐波频谱，即HRI_m,h和θ_m,h；求解的计算步骤如下：

步骤A1、假设该配电系统共有m条支路，考虑谐波次数上限为h，则在搜索空间中随机初始化N个m*(h-1)*2维的初始粒子，其位置

x_n＝{HRI_1,2,HRI_1,3,...,HRI_1,h,...,HRI_m,h,θ_1,2,θ_1,3,...,θ_1,h,...,θ_m,h} 公式十三；

步骤A2、由随机函数初始化每个粒子的初始速度

V_n＝{rand(1,m*(h-1)),(rand(1,m*(h-1))-0.5)*2π}； 公式十四；

步骤A3、将粒子的初始位置带入损失函数的公式十一、公式十二，求得每个粒子的损失函数值，并设置为个体历史最优值P_best，将最小的个体历史最优值P_best设置为解空间中的全体最优值g_best；

步骤A4、设置学习因子c₁＝c₂＝2.4,分别为每个粒子个体的认知项和整个解空间的认知项，此处假设个体和解空间的认知项相同，设置初始的惯性因子ω_ini＝0.9，最终的惯性因子ω_end＝0.4；

步骤A5、以公式设置惯性因子ω(t)：

步骤A6、利用速度、位置更新函数更新解空间中粒子的位置和速度：

v_i(t+1)＝w(t)v_i(t)+c₁r₁[P_best(t)-x_i(t)]+c₂r₂[g_best(t)-x_i(t)] 公式十六；

x_i(t+1)＝x_i(t)+v_i(t+1) 公式十七；

式中r₁、r₂是为了增加算法随机性，设在区间[0,1]上的两个随机数；

步骤A7、对各粒子的位置进行校验，判断其位置是否越限，其中HRI_m,h的取值须在0～1之间，θ_m,h的取值须在-π～π之间，若越界则将粒子的速度更新为边界的上限或下限；

步骤A8、求解位置更新后的粒子损失函数值，若粒子的损失函数值小于更新前的损失函数值，则更新粒子的个体历史最优值P_best,否则沿用个体历史最优值P_best；步骤A9、找出更新后最小的个体历史最优值P_best，记为解空间中的全体最优值g_best；

步骤A10、若g_best的损失函数值小于设定的值或达到设置的最大迭代步数，则结束算法，g_best的粒子位置信息即各支路的谐波频谱；否则循环步骤A5至步骤A9。

步骤S1中，电能质量测试点设于PCC点处，对用户配电系统的各支线均不进行电能质量测试。

本发明基于公共连接点处的电能质量监测数据和用户配电系统各供电支线的电流有效值数据，分析出用户配电系统各支线的谐波电流含有率与相角，由此可得到各支线在公共连接点处的谐波分布情况。故本方法可得到用户配电系统的谐波污染分布情况，从而为谐波的精准治理提供依据。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明进一步详细的说明：

附图1是工业用户配电系统的示意图；

附图2是对配电系统支路谐波频谱进行求解的流程示意图。

具体实施方式

如图所示，工业用户谐波污染分布情况辨识方法，所述方法基于多源数据对工业配电系统的馈线谐波频谱进行求解，来得到用户配电系统的谐波污染分布情况，包括以下步骤；

步骤S1、在公共连接点处进行电能质量监测，获取公共连接点处的谐波电流相量

获取用户配电系统中第m条支线的第h次谐波电流相量

并以虚实部的形式表述；

步骤S2、把电流相量实部、虚部中的谐波电流幅值用谐波含有率的形式表达，通过电流有效值和基波值之间的转换，计算得到各支线的各次谐波电流和各支线的谐波频谱特性；

步骤S3、设监测点处测得的谐波电压相量等于各支线的谐波电压相量，即假设支线的谐波电压已知，每条馈线的功率因数已知，推导出各支路基波电流落后电压的相角，构造用于表述配电系统支路谐波频谱的目标函数；对配电系统的支路进行谐波频谱计算；

步骤S4、对配电系统支路谐波频谱进行求解。

步骤S1中，所述电能质量监测包括谐波指标监测，测试点设于10kV进线处的PCC点处；

公共连接点的第h次谐波电流的表述公式如下

式中：

为公共连接点处测得的第h次谐波电流相量；

是用户配电系统中第m条支线的第h次谐波电流相量。将电流相量写改成虚实部的形式，其公式为

式中：I_pcc,h,re和I_pcc,h,im分别为公共连接点第h次谐波电流的实部和虚部；θ_m,h为用户配电系统中第m条支线的第h次谐波电流的相角。

步骤S2中，设用户智能用电平台仅记录支线电流有效值，把公式二中的谐波电流幅值用谐波含有率的形式表达，表达公式为：

式中：HRI_m,h为第m条支线的第h次谐波电流含有率，所述公式三中各支线电流需要的参数为基波电流，通过电流有效值和基波值之间的转换得到相应参数，公式为：

式中：I_RMS为电流有效值；I₁为电流基波有效值；I_h为各次谐波电流值；THD_i为电流谐波总畸变率；HRI_h为第h次的谐波电流含有率。联立公式四和公式五，便可以得到电流有效值和电流基波值的换算公式：

把公式六代入公式三，得到以HRI_m,h和θ_m,h为待求参数的目标函数，其公式为

求解公式七，得到各支线的各次谐波电流和各支线的谐波频谱特性；

设用户配电系统的每一条支线都有无功和有功功率约束，在第m条支线以公式表述为

式中：P_m和Q_m分别为第m条支线的有功功率和无功功率；I_m,h和U_m,h分别为第m条支线的第h次谐波电流和谐波电压；δ_m,h为第h次谐波电流滞后谐波电压的角度。

步骤S3中，假设监测点处测得的谐波电压相量等于各支线的谐波电压相量，即假设支线的谐波电压已知，则δ_m,h和θ_m,h可互相转化，假设也已知每条馈线的功率因数PF；则在非正弦情况下，视在功率仍定义为电压和电流方均根值的乘积，以公式表述为

功率因数为：

由上式推导出各支路基波电流落后电压的相角，求得公共连接点处的损失函数，公式为：

式中：f_re、f_im分别为公共连接点处各次谐波电流的实部、虚部的损失函数；f_Q、f_P分别是总的有功功率、无功功率的损失函数；

由此可构造最终的目标函数，公式为

F(HRI_m,h,θ_m,h)＝f_re+f_im+f_Q+f_P 公式十二。

所述步骤S4中，基于粒子群优化算法求解各支路谐波频谱，即HRI_m,h和θ_m,h；求解的计算步骤如下：

步骤A1、假设该配电系统共有m条支路，考虑谐波次数上限为h，则在搜索空间中随机初始化N个m*(h-1)*2维的初始粒子，其位置

x_n＝{HRI_1,2,HRI_1,3,...,HRI_1,h,...,HRI_m,h,θ_1,2,θ_1,3,...,θ_1,h,...,θ_m,h} 公式十三；

步骤A2、由随机函数初始化每个粒子的初始速度

V_n＝{rand(1,m*(h-1)),(rand(1,m*(h-1))-0.5)*2π}； 公式十四；

步骤A3、将粒子的初始位置带入损失函数的公式十一、公式十二，求得每个粒子的损失函数值，并设置为个体历史最优值P_best，将最小的个体历史最优值P_best设置为解空间中的全体最优值g_best；

步骤A4、设置学习因子c₁＝c₂＝2.4,分别为每个粒子个体的认知项和整个解空间的认知项，此处假设个体和解空间的认知项相同，设置初始的惯性因子ω_ini＝0.9，最终的惯性因子ω_end＝0.4；

步骤A5、以公式设置惯性因子ω(t)：

步骤A6、利用速度、位置更新函数更新解空间中粒子的位置和速度：

v_i(t+1)＝w(t)v_i(t)+c₁r₁[P_best(t)-x_i(t)]+c₂r₂[g_best(t)-x_i(t)] 公式十六；

x_i(t+1)＝x_i(t)+v_i(t+1) 公式十七；

式中r₁、r₂是为了增加算法随机性，设在区间[0,1]上的两个随机数；

步骤A7、对各粒子的位置进行校验，判断其位置是否越限，其中HRI_m,h的取值须在0～1之间，θ_m,h的取值须在-π～π之间，若越界则将粒子的速度更新为边界的上限或下限；

步骤A8、求解位置更新后的粒子损失函数值，若粒子的损失函数值小于更新前的损失函数值，则更新粒子的个体历史最优值P_best,否则沿用个体历史最优值P_best；步骤A9、找出更新后最小的个体历史最优值P_best，记为解空间中的全体最优值g_best；

步骤A10、若g_best的损失函数值小于设定的值或达到设置的最大迭代步数，则结束算法，g_best的粒子位置信息即各支路的谐波频谱；否则循环步骤A5至步骤A9。

步骤S1中，电能质量测试点设于PCC点处，对用户配电系统的各支线均不进行电能质量测试。

Claims (6)

1.工业用户谐波污染分布情况辨识方法，其特征在于：所述方法基于多源数据对工业配电系统的馈线谐波频谱进行求解，来得到用户配电系统的谐波污染分布情况，包括以下步骤；

步骤S1、在公共连接点处进行电能质量监测，获取公共连接点处的谐波电流相量

获取用户配电系统中第m条支线的第h次谐波电流相量

并以虚实部的形式表述；

步骤S2、把电流相量实部、虚部中的谐波电流幅值用谐波含有率的形式表达，通过电流有效值和基波值之间的转换，计算得到各支线的各次谐波电流和各支线的谐波频谱特性；

步骤S3、设监测点处测得的谐波电压相量等于各支线的谐波电压相量，即假设支线的谐波电压已知，每条馈线的功率因数已知，推导出各支路基波电流落后电压的相角，构造用于表述配电系统支路谐波频谱的目标函数；对配电系统的支路进行谐波频谱计算；

步骤S4、对配电系统支路谐波频谱进行求解。

2.根据权利要求1所述的工业用户谐波污染分布情况辨识方法，其特征在于：步骤S1中，所述电能质量监测包括谐波指标监测，测试点设于10kV进线处的PCC点处；

公共连接点的第h次谐波电流的表述公式如下

式中：

为公共连接点处测得的第h次谐波电流相量；

是用户配电系统中第m条支线的第h次谐波电流相量。将电流相量写改成虚实部的形式，其公式为

式中：I_pcc,h,re和I_pcc,h,im分别为公共连接点第h次谐波电流的实部和虚部；θ_m,h为用户配电系统中第m条支线的第h次谐波电流的相角。

3.根据权利要求2所述的工业用户谐波污染分布情况辨识方法，其特征在于：步骤S2中，设用户智能用电平台仅记录支线电流有效值，把公式二中的谐波电流幅值用谐波含有率的形式表达，表达公式为：

式中：HRI_m,h为第m条支线的第h次谐波电流含有率，所述公式三中各支线电流需要的参数为基波电流，通过电流有效值和基波值之间的转换得到相应参数，公式为：

式中：I_RMS为电流有效值；I₁为电流基波有效值；I_h为各次谐波电流值；THD_i为电流谐波总畸变率；HRI_h为第h次的谐波电流含有率；联立公式四和公式五，便可以得到电流有效值和电流基波值的换算公式：

把公式六代入公式三，得到以HRI_m,h和θ_m,h为待求参数的目标函数，其公式为

求解公式七，得到各支线的各次谐波电流和各支线的谐波频谱特性；

设用户配电系统的每一条支线都有无功和有功功率约束，在第m条支线以公式表述为

式中：P_m和Q_m分别为第m条支线的有功功率和无功功率；I_m,h和U_m,h分别为第m条支线的第h次谐波电流和谐波电压；δ_m,h为第h次谐波电流滞后谐波电压的角度。

4.根据权利要求3所述的工业用户谐波污染分布情况辨识方法，其特征在于：步骤S3中，假设监测点处测得的谐波电压相量等于各支线的谐波电压相量，即假设支线的谐波电压已知，则δ_m,h和θ_m,h可互相转化，假设也已知每条馈线的功率因数PF；则在非正弦情况下，视在功率仍定义为电压和电流方均根值的乘积，以公式表述为

功率因数为：

由上式推导出各支路基波电流落后电压的相角，求得公共连接点处的损失函数，公式为：

式中：f_re、f_im分别为公共连接点处各次谐波电流的实部、虚部的损失函数；f_Q、f_P分别是总的有功功率、无功功率的损失函数；

由此可构造最终的目标函数，公式为

F(HRI_m,h,θ_m,h)＝f_re+f_im+f_Q+f_P 公式十二。

5.根据权利要求4所述的工业用户谐波污染分布情况辨识方法，其特征在于：所述步骤S4中，基于粒子群优化算法求解各支路谐波频谱，即HRI_m,h和θ_m,h；求解的计算步骤如下：

步骤A1、假设该配电系统共有m条支路，考虑谐波次数上限为h，则在搜索空间中随机初始化N个m*(h-1)*2维的初始粒子，其位置

x_n＝{HRI_1,2,HRI_1,3,...,HRI_1,h,...,HRI_m,h,θ_1,2,θ_1,3,...,θ_1,h,...,θ_m,h} 公式十三；

步骤A2、由随机函数初始化每个粒子的初始速度

V_n＝{rand(1,m*(h-1)),(rand(1,m*(h-1))-0.5)*2π}； 公式十四；

步骤A3、将粒子的初始位置带入损失函数的公式十一、公式十二，求得每个粒子的损失函数值，并设置为个体历史最优值P_best，将最小的个体历史最优值P_best设置为解空间中的全体最优值g_best；

步骤A4、设置学习因子c₁＝c₂＝2.4,分别为每个粒子个体的认知项和整个解空间的认知项，此处假设个体和解空间的认知项相同，设置初始的惯性因子ω_ini＝0.9，最终的惯性因子ω_end＝0.4；

步骤A5、以公式设置惯性因子ω(t)：

步骤A6、利用速度、位置更新函数更新解空间中粒子的位置和速度：

v_i(t+1)＝w(t)v_i(t)+c₁r₁[P_best(t)-x_i(t)]+c₂r₂[g_best(t)-x_i(t)] 公式十六；

x_i(t+1)＝x_i(t)+v_i(t+1) 公式十七；

式中r₁、r₂是为了增加算法随机性，设在区间[0,1]上的两个随机数；

步骤A7、对各粒子的位置进行校验，判断其位置是否越限，其中HRI_m,h的取值须在0～1之间，θ_m,h的取值须在-π～π之间，若越界则将粒子的速度更新为边界的上限或下限；

步骤A8、求解位置更新后的粒子损失函数值，若粒子的损失函数值小于更新前的损失函数值，则更新粒子的个体历史最优值P_best,否则沿用个体历史最优值P_best；

步骤A9、找出更新后最小的个体历史最优值P_best，记为解空间中的全体最优值g_best；

步骤A10、若g_best的损失函数值小于设定的值或达到设置的最大迭代步数，则结束算法，g_best的粒子位置信息即各支路的谐波频谱；否则循环步骤A5至步骤A9。

6.根据权利要求1所述的工业用户谐波污染分布情况辨识方法，其特征在于：步骤S1中，电能质量测试点设于PCC点处，对用户配电系统的各支线均不进行电能质量测试。

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