CN114660362A - 基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法及装置,包括:获取公共连接点PCC谐波数据;建立量测数据矩阵,采用独立分量分析法对量测数据矩阵进行分析计算,得到用户侧或系统侧的侧边谐波电流;根据侧边谐波电流,采用核密度估计法计算量测PCC点谐波电流的边缘概率分布函数、侧边谐波电流的边缘概率分布函数和它们的联合概率分布函数;计算得到量测PCC点谐波电流与侧边谐波电流之间的互信息;根据互信息,筛选出量测PCC点谐波电流与侧边谐波电流之间的弱互信息数据段;采用独立随机矢量法对弱互信息数据段进行计算,得到侧边谐波阻抗。本发明减小了用户侧谐波阻抗非远大于系统侧谐波阻抗场景下谐波阻抗的估计误差。
Description
技术领域
本发明涉及用户侧与系统侧谐波责任的划分领域,具体涉及基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法及装置。
背景技术
随着高比例新能源如光伏、风电接入电网以及电力电子装置等非线性元件的应用,电力系统中的谐波污染问题日益严重。谐波会导致供电电压的波形畸变,且易引起谐振,致使电网出现大范围、大幅度的过电压和过电流问题。因此,愈发严重的谐波污染问题亟待解决,合理地评估公共连接点(point of common coupling,PCC)系统侧和用户侧各自的谐波发射水平是有效谐波管控的重要环节,而合理评估双方谐波发射水平的第一步是准确估计系统侧谐波阻抗。因此准确求解谐波阻抗是谐波溯源、有效谐波治理等的首要前提
但是,现有的谐波阻抗估计方法通常需要满足PCC点用户侧谐波阻抗远大于系统侧谐波阻抗这一条件。但实际系统中,随着如城市轨道交通、充电桩等非线性用户的接入使得电网中加装大量的滤波装置,滤波装置并联在用户侧两端使得用户侧和系统侧谐波阻抗不再满足上述条件。当此条件不满足时,现有方法计算出的谐波阻抗误差较大。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是现有的谐波阻抗估计方法通常需要满足PCC点用户侧谐波阻抗远大于系统侧谐波阻抗这一条件,当此条件不满足时,现有方法计算出的谐波阻抗误差较大问题。
本发明目的在于提供基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法及装置,本发明方法不需要满足PCC点用户侧谐波阻抗远大于系统侧谐波阻抗这一条件,在两侧阻抗比接近时也同样适用,大幅减小了因非线性用户并联滤波器对谐波数据相关性的影响而造成的误差。本发明通过仿真和实测数据的分析验证说明了所提发明方法的有效性。
本发明通过下述技术方案实现:
第一方面,本发明基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法,该方法包括:
获取公共连接点PCC(point of common coupling)谐波数据;
根据所述公共连接点PCC谐波数据建立量测数据矩阵,采用独立分量分析法(independent component analysis,ICA)对所述量测数据矩阵进行分析计算,得到用户侧或系统侧的侧边谐波电流;
根据所述侧边谐波电流,采用核密度估计法计算量测PCC点谐波电流的边缘概率分布函数、侧边谐波电流的边缘概率分布函数和它们的联合概率分布函数;并根据所述量测PCC点谐波电流的边缘概率分布函数、侧边谐波电流的边缘概率分布函数和它们的联合概率分布函数,计算得到量测PCC点谐波电流与侧边谐波电流之间的互信息;
根据所述互信息,筛选出量测PCC点谐波电流与侧边谐波电流之间的弱互信息数据段;采用独立随机矢量法对所述弱互信息数据段进行计算,得到用户侧或系统侧的侧边谐波阻抗。
工作原理是:基于现有的谐波阻抗估计方法通常需要满足PCC点用户侧谐波阻抗远大于系统侧谐波阻抗这一条件。但实际系统中,随着如城市轨道交通、充电桩等非线性用户的接入使得电网中加装大量的滤波装置,滤波装置并联在用户侧两端使得用户侧和系统侧谐波阻抗不再满足上述条件。当此条件不满足时,现有方法计算出的谐波阻抗误差较大。
因此,本发明设计了基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法可准确估计用户侧或系统侧的侧边谐波阻抗,本发明采用独立分量分析法对建立的量测数据矩阵进行分析计算,得到用户侧或系统侧的侧边谐波电流;本发明实施例使用系统侧谐波电流进行后续分析与计算(当然本发明方法同样支持使用用户侧的侧边谐波电流进行后续分析与计算),基于用户侧谐波阻抗越小则量测PCC点谐波电流与系统侧谐波电流相关性越大的分析基础上,筛选量测PCC点谐波电流与系统侧谐波电流的互信息,得到互信息较小的数据段,即相对独立的数据段进行谐波阻抗估计,减小了用户侧谐波阻抗非远大于系统侧谐波阻抗场景下的谐波阻抗估计误差,适用范围更广。
本发明方法在两侧阻抗比接近时也同样适用,大幅减小了因非线性用户并联滤波器对谐波数据相关性的影响而造成的误差。
进一步地,所述公共连接点PCC谐波数据包括公共连接点PCC电压数据和公共连接点PCC电流数据。
进一步地,所述的根据所述公共连接点PCC谐波数据建立量测数据矩阵,采用独立分量分析法对所述量测数据矩阵进行分析计算,得到用户侧或系统侧的侧边谐波电流;具体包括:
步骤A2,根据所述公共连接点PCC谐波数据,采用PCC诺顿等效电路建立等效方程;
进一步地,所述核密度估计法的计算公式为:
其中在本发明中可以是维向量或,是由独立分量分析法所得的系统侧谐波电流,是由系统公共点测量所得的谐波电流,此时;也可是维向量,此时;n为向量维数,N为每段谐波数据的采样点数;表示在向量中第 行的元素;是以 e 为底的指数函数;是求取矩阵的行列式;N为每段谐波数据的采样点数。
进一步地,所述量测PCC点谐波电流与侧边谐波电流之间的互信息的计算公式为:
其中,为量测PCC点谐波电流的边缘概率分布函数,为系统侧谐波电流的边缘概率分布函数,为它们的联合概率分布函数;为量测数据矩阵,本发明中使用为公共点测量的维向量;为用户侧或者系统侧的由独立分量分析法ICA计算所得的数据矩阵,本发明中使用为系统侧的维向量。
N为每段谐波数据的采样点数。
第二方面,本发明又提供了基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计装置,该装置支持所述的基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法;该装置包括:
获取单元,用于获取公共连接点PCC谐波数据;
侧边谐波电流计算单元,用于根据所述公共连接点PCC谐波数据建立量测数据矩阵,采用独立分量分析法对所述量测数据矩阵进行分析计算,得到用户侧或系统侧的侧边谐波电流;
互信息计算单元,用于根据所述侧边谐波电流,采用核密度估计法计算量测PCC点谐波电流的边缘概率分布函数、侧边谐波电流的边缘概率分布函数和它们的联合概率分布函数;并根据所述量测PCC点谐波电流的边缘概率分布函数、侧边谐波电流的边缘概率分布函数和它们的联合概率分布函数,计算得到量测PCC点谐波电流与侧边谐波电流之间的互信息;
侧边谐波阻抗计算单元,用于根据所述互信息,筛选出量测PCC点谐波电流与侧边谐波电流之间的弱互信息数据段;采用独立随机矢量法对所述弱互信息数据段进行计算,得到用户侧或系统侧的侧边谐波阻抗。
进一步地,所述互信息计算单元的互信息计算公式为:
其中,为量测PCC点谐波电流的边缘概率分布函数,为系统侧谐波电流的边缘概率分布函数,为它们的联合概率分布函数;为量测数据矩阵,本发明中使用为公共点测量的维向量;为用户侧或者系统侧的由独立分量分析法ICA计算所得的数据矩阵,本发明中使用为系统侧的维向量。
本发明与现有技术相比,具有如下的优点和有益效果:
基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法及装置,基于用户侧谐波阻抗越小则量测PCC点谐波电流与系统侧谐波电流相关性越大的分析基础上,筛选量测PCC点谐波电流与系统侧谐波电流的互信息,得到互信息较小的数据段,即相对独立的数据段进行谐波阻抗估计,减小了用户侧谐波阻抗非远大于系统侧谐波阻抗场景下的谐波阻抗估计误差,适用范围更广。本发明方法在两侧阻抗比接近时也同样适用,大幅减小了因非线性用户并联滤波器对谐波数据相关性的影响而造成的误差。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解,构成本申请的一部分,并不构成对本发明实施例的限定。在附图中:
图1为本发明基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法流程图。
图2为本发明诺顿等效电路图。
图3为本发明基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计装置结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面结合实施例和附图,对本发明作进一步的详细说明,本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明,并不作为对本发明的限定。
实施例1
如图1、图2所示,本发明基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法,本发明采用独立分量分析法对建立的量测数据矩阵进行分析计算,得到用户侧或系统侧的侧边谐波电流;本发明实施例使用系统侧谐波电流进行后续分析与计算;
如图1所示,本发明基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法流程图。该方法包括:
获取公共连接点PCC(point of common coupling)谐波数据;
根据所述公共连接点PCC谐波数据建立量测数据矩阵,采用独立分量分析法(independent component analysis,ICA)对所述量测数据矩阵进行分析计算,得到用户侧或系统侧的侧边谐波电流,即用户侧谐波源发射的谐波电流(简称用户侧谐波电流)、系统侧谐波源发射的谐波电流(简称系统侧谐波电流);
根据所述系统侧谐波电流,采用核密度估计法计算量测PCC点谐波电流的边缘概率分布函数、系统侧谐波电流的边缘概率分布函数和它们的联合概率分布函数;并根据所述量测PCC点谐波电流的边缘概率分布函数、系统侧谐波电流的边缘概率分布函数和它们的联合概率分布函数,计算得到量测PCC点谐波电流与系统侧谐波电流之间的互信息;
根据所述互信息,筛选出量测PCC点谐波电流与系统侧谐波电流之间的弱互信息数据段;采用独立随机矢量法对所述弱互信息数据段进行计算,得到系统侧的侧边谐波阻抗。
本实施例中,所述公共连接点PCC谐波数据包括公共连接点PCC电压数据和公共连接点PCC电流数据。
本实施例中,所述的根据所述公共连接点PCC谐波数据建立量测数据矩阵,采用独立分量分析法对所述量测数据矩阵进行分析计算,得到用户侧或系统侧的侧边谐波电流;具体包括:
步骤A1,将所述公共连接点PCC谐波数据进行分段处理,分为 k 段,每段谐波数据的采样点数为 N ;根据分段后的公共连接点PCC谐波数据建立量测数据矩阵;所述公共连接点PCC谐波数据包括公共连接点PCC电压数据和和公共连接点PCC电流数据;
步骤A2,根据所述公共连接点PCC谐波数据,采用PCC诺顿等效电路建立等效方程,其中,图2为诺顿等效电路图,图2中指公共连接点(point of common coupling,PCC)所测量的谐波电压。所述等效方程公式如下:
步骤A3,将所述等效方程代入独立分量分析法的数学模型,得到:
结合以下公式(6)-(7)求解:
本实施例中,所述核密度估计法的计算公式为:
其中在本发明中可以是维向量或,是由独立分量分析法所得的系统侧谐波电流,是由系统公共点测量所得的谐波电流,此时;也可是维向量,此时;n为向量维数,N为每段谐波数据的采样点数;表示在向量中第 行的元素;是以 e 为底的指数函数;是求取矩阵的行列式;N为每段谐波数据的采样点数。
本实施例中,所述量测PCC点谐波电流与系统侧谐波电流之间的互信息的计算公式为:
其中,为量测PCC点谐波电流的边缘概率分布函数,为系统侧谐波电流的边缘概率分布函数,为它们的联合概率分布函数;为量测数据矩阵,本发明中使用为公共点测量的维向量;为用户侧或者系统侧的由独立分量分析法ICA计算所得的数据矩阵,本发明实施例中使用为系统侧的维向量。
本实施例中,所述的根据所述互信息,筛选出量测PCC点谐波电流与系统侧谐波电流之间的弱互信息数据段;采用独立随机矢量法对所述弱互信息数据段进行计算,得到系统侧的侧边谐波阻抗。具体包括:
步骤B1、将公式(13)带入公式(14)对弱互信息数据段进行筛选。
步骤B2、对所筛选的弱互信息数据段根据和协方差为零的特性计算谐波阻抗,缺点是和相关性较大时计算不准确。将步骤B1所得的和相互独立的数据段代入公式(15)-(17)即独立随机矢量公式计算谐波阻抗,如下:
N为每段谐波数据的采样点数。
工作原理是:基于现有的谐波阻计方法通常需要满足PCC点用户侧谐波阻抗远大于系统侧谐波阻抗这一条件。但实际系统中,随着如城市轨道交通、充电桩等非线性用户的接入使得电网中加装大量的滤波装置,滤波装置并联在用户侧两端使得用户侧和系统侧谐波阻抗不再满足上述条件。当此条件不满足时,现有方法计算出的谐波阻抗误差较大。
因此,本发明设计了基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法可准确估计用户侧或系统侧的侧边谐波阻抗,本发明采用独立分量分析法对建立的量测数据矩阵进行分析计算,得到用户侧或系统侧的侧边谐波电流;本发明实施例使用系统侧谐波电流进行后续分析与计算(当然本发明方法同样支持使用用户侧的侧边谐波电流进行后续分析与计算),基于用户侧谐波阻抗越小则量测PCC点谐波电流与系统侧谐波电流相关性越大的分析基础上,筛选量测PCC点谐波电流与系统侧谐波电流的互信息,得到互信息较小的数据段,即相对独立的数据段进行谐波阻抗估计,减小了用户侧谐波阻抗非远大于系统侧谐波阻抗场景下的谐波阻抗估计误差,适用范围更广。
本发明方法在两侧阻抗比接近时也同样适用,大幅减小了因非线性用户并联滤波器对谐波数据相关性的影响而造成的误差。
具体实施时,基于上述实施例的原理,本实施例公开具体实施方式:
根据图2诺顿等效电路搭建仿真模型,具体参数设置如下。
1)谐波电流源:用户侧谐波电流的幅值为100A,系统侧谐波电流幅值是用户侧电流幅值的k倍,且在整个估计时间段内对和的幅值作相对于初始值±30%的正弦波动和±20%的随机波动。相角初始值为-30°,相角初始值为10°,和相角均加上相对相角大小±30%的随机扰动。
根据上述设置,随机产生10000个谐波数据,对数据进行分段处理,每段100个数据,对每段数据所得系统侧谐波阻抗取平均值。同时,比较本发明方法与其他方法的计算结果(方法1是独立随机矢量法,方法2是二元回归法,方法3是复ICA法,方法4是本发明方法)。
本实施例分为2个场景。场景1中,设系统侧谐波阻抗Z u为(15+j20)Ω,用户侧谐波阻抗Z c为(80+j120)Ω。估计所得系统谐波阻抗幅值和相角的均方根误差如表1所示。
表1用户侧谐波阻抗远大于系统侧情况下的计算结果
场景2中,设系统侧谐波阻抗Z u为(15+j20)Ω,用户侧谐波阻抗Z c为(15+j20)Ω。估计所得系统谐波阻抗幅值和相角的RMS误差如表2所示。
表2用户侧谐波阻抗非远大于系统侧情况下的计算结果
实施例2
如图3所示,本实施例与实施例1的区别在于,本实施例提供了基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计装置,该装置支持实施例1所述的基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法;该装置包括:
获取单元,用于获取公共连接点PCC谐波数据;
侧边谐波电流计算单元,用于根据所述公共连接点PCC谐波数据建立量测数据矩阵,采用独立分量分析法对所述量测数据矩阵进行分析计算,得到用户侧或系统侧的侧边谐波电流;
互信息计算单元,用于根据所述侧边谐波电流,采用核密度估计法计算量测PCC点谐波电流的边缘概率分布函数、侧边谐波电流的边缘概率分布函数和它们的联合概率分布函数;并根据所述量测PCC点谐波电流的边缘概率分布函数、侧边谐波电流的边缘概率分布函数和它们的联合概率分布函数,计算得到量测PCC点谐波电流与侧边谐波电流之间的互信息;
侧边谐波阻抗计算单元,用于根据所述互信息,筛选出量测PCC点谐波电流与侧边谐波电流之间的弱互信息数据段;采用独立随机矢量法对所述弱互信息数据段进行计算,得到用户侧或系统侧的侧边谐波阻抗。
具体地,所述互信息计算单元的互信息计算公式为:
其中,为量测PCC点谐波电流的边缘概率分布函数,为系统侧谐波电流的边缘概率分布函数,为它们的联合概率分布函数;为量测数据矩阵,本发明中使用为公共点测量的维向量;为用户侧或者系统侧的由独立分量分析法ICA计算所得的数据矩阵,本发明实施例中使用为系统侧的维向量。
各个单元的执行过程按照实施例1所述的基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法流程步骤执行即可,此实施例中不再一一赘述。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法,其特征在于,该方法包括:
获取公共连接点PCC谐波数据;
根据所述公共连接点PCC谐波数据建立量测数据矩阵,采用独立分量分析法对所述量测数据矩阵进行分析计算,得到用户侧或系统侧的侧边谐波电流;
根据所述侧边谐波电流,采用核密度估计法计算量测PCC点谐波电流的边缘概率分布函数、侧边谐波电流的边缘概率分布函数和它们的联合概率分布函数;并根据所述量测PCC点谐波电流的边缘概率分布函数、侧边谐波电流的边缘概率分布函数和它们的联合概率分布函数,计算得到量测PCC点谐波电流与侧边谐波电流之间的互信息;
根据所述互信息,筛选出量测PCC点谐波电流与侧边谐波电流之间的弱互信息数据段;采用独立随机矢量法对所述弱互信息数据段进行计算,得到用户侧或系统侧的侧边谐波阻抗。
2.根据权利要求1所述的基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法,其特征在于,所述公共连接点PCC谐波数据包括公共连接点PCC电压数据和公共连接点PCC电流数据。
3.根据权利要求1所述的基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法,其特征在于,所述的根据所述公共连接点PCC谐波数据建立量测数据矩阵,采用独立分量分析法对所述量测数据矩阵进行分析计算,得到用户侧或系统侧的侧边谐波电流;具体包括:
步骤A2,根据所述公共连接点PCC谐波数据,采用PCC诺顿等效电路建立等效方程;
N为每段谐波数据的采样点数。
9.基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计装置,其特征在于,该装置包括:
获取单元,用于获取公共连接点PCC谐波数据;
侧边谐波电流计算单元,用于根据所述公共连接点PCC谐波数据建立量测数据矩阵,采用独立分量分析法对所述量测数据矩阵进行分析计算,得到用户侧或系统侧的侧边谐波电流;
互信息计算单元,用于根据所述侧边谐波电流,采用核密度估计法计算量测PCC点谐波电流的边缘概率分布函数、侧边谐波电流的边缘概率分布函数和它们的联合概率分布函数;并根据所述量测PCC点谐波电流的边缘概率分布函数、侧边谐波电流的边缘概率分布函数和它们的联合概率分布函数,计算得到量测PCC点谐波电流与侧边谐波电流之间的互信息;
侧边谐波阻抗计算单元,用于根据所述互信息,筛选出量测PCC点谐波电流与侧边谐波电流之间的弱互信息数据段;采用独立随机矢量法对所述弱互信息数据段进行计算,得到用户侧或系统侧的侧边谐波阻抗。
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