考虑背景波动与量测数据相位缺失的系统侧谐波阻抗估计方法

现有系统侧谐波阻抗估计方法通常基于公共连接点处谐波电压、电流的相量数据进行求解,在谐波电压、电流两者各自的相位信息发生缺失时难以估算。针对这一问题,提出一种基于相关性校验与Tukey稳健回归相结合的系统侧谐波阻抗求解方法,该方法仅需谐波电压、电流幅值及两者相位差数据。分析谐波数据的相关性,根据皮尔逊系数剔除波动数据段以保证系统侧谐波阻抗的求解免受背景波动的影响。基于Tukey稳健回归法在弱化谐波数据相位缺失所导致的潜在异常波动点的同时回归求解系统侧谐波阻抗值,所提方法可以有效弱化背景谐波电压波动与数据相位缺失的影响,进一步提高了估计精度。通过仿真分析和实际数据计算验证,证明了所提方法的有效性和正确性,为相位缺失场景的谐波阻抗求解问题提供了一条新途径。

考虑背景谐波波动的谐波责任划分方法

充分考虑背景谐波波动对谐波责任划分的影响,提出用主导波动量法和分位数回归法相结合的方法来进行谐波责任划分。采用主导波动量法筛选用户主导的波动量样本准确地估计背景谐波阻抗,消除背景谐波波动带来的影响。然后将谐波责任划分问题转化为回归方程截距的求取问题,在此基础上,采用分位数回归法实现了背景谐波波动情况下谐波责任的准确划分。所提方法稳健性强,并充分利用了背景谐波电流的波动规律。在IEEE 13节点系统中进行仿真分析,结果验证了所提方法在背景谐波波动的工况下具有准确性高和适应性强的优点。

基于联合对角化法与数据筛选的谐波责任划分

针对背景谐波波动的随机性,为了更加准确地划分谐波责任,考虑到谐波阻抗的符号特性和电力系统中系统侧谐波阻抗远远小于用户侧谐波阻抗的实际情况,在联合对角化法的基础上,提出了一套数据筛选准则。利用联合对角化法对谐波电压和谐波电流进行分解,得到混合矩阵;分别通过符号判别法和比例系数法纠正次序不确定性和幅值不确定性;应用数据筛选准则得到谐波阻抗;根据谐波责任定义式估算谐波责任。对IEEE 13节点系统进行仿真测试和实测数据分析,结果表明:与传统方法相比,所提方法的估算精度和适应性更好。

基于部分变系数模型的多谐波责任量化方法

为了消除背景谐波波动在多谐波源污染责任量化过程中的影响,提出了基于部分变系数模型的多谐波源污染责任量化方法。首先利用基本电路理论得到了公共连接点存在集中式多谐波源的等效电路模型,并推导了多谐波源的谐波污染责任定义及划分方法。其次针对背景谐波波动的特点,在多元线性模型的基础上进行改进,提出了部分变系数模型。最后,通过核函数的对比分析和光滑参数的交叉寻优,提出了基于该模型的谐波责任量化方法。所提方法能够在背景谐波波动情况下较准确地回归出系统侧谐波阻抗。为了验证方法的有效性,在IEEE14节点测试系统上进行仿真分析,结果表明,在背景谐波波动情况下,该方法能够有效提高多谐波源污染责任计算的准确度。

基于谐波阻抗矩阵约束的系统侧谐波阻抗估计方法

谐波阻抗是谐波治理和谐波责任划分的重要参数,针对背景谐波波动的随机性,考虑基于诺顿等效电路方程的固有特点,提出一种基于谐波阻抗矩阵约束的谐波阻抗估计方法。针对复值信号在复数独立分量分析法的求解过程中存在的相角偏移问题,将谐波阻抗矩阵的结构加入复数独立分量分析的迭代过程中对其分离矩阵进行约束。分别基于符号判别法和比例缩放法解决次序不确定和幅值不确定性问题。所提方法对背景谐波波动适应性强,对数据点需求量少。仿真和实测结果说明了所提方法的正确性和有效性。

基于三点筛选法与偏最小二乘法的系统谐波阻抗估计

针对背景谐波电压波动影响谐波阻抗估计的问题,提出一种基于三点筛选法与偏最小二乘的系统谐波阻抗估计方法。利用各个量测量与估计量之间相角关系,以三点为一组的数据建立方程,根据判别式筛选出背景谐波电压稳定时的公共耦合点测量电压电流数据,然后采用偏最小二乘法来估计出交流系统侧谐波阻抗。仿真算例表明了所提方法的正确性和有效性,可以减少背景谐波电压波动对系统谐波阻抗的影响,相比传统方法估计精度更高。

基于Mean Shift的背景梯度修正直方图跟踪算法

当图像中的背景发生波动时,修正的背景加权直方图(CBWH)算法在目标跟踪过程中存在波动跟随现象,从而产生波动误差。为了改善背景波动下算法的跟踪效果,减小波动误差,在CBWH算法的基础上提出了一种背景梯度修正直方图(BGCH)算法。利用相邻帧的背景梯度信息对目标模型进行二阶加权修正,提前阻断了CBWH算法的波动跟随过程。实验结果表明,本算法可以减小CBWH算法的波动误差,且对目标形变、模糊的情况,也表现出了更好的鲁棒性。

考虑系统运行方式变化的多谐波源责任划分

实际电力系统中,公共连接点(point of common coupling,PCC)处的设备投退、无功补偿设备投切、系统供电方式调整等运行方式变化所引起的背景谐波电压波动与系统谐波阻抗变化具有随机性,导致传统方法准确性受到影响。提出了一种考虑系统运行方式变化的多谐波源责任划分方法。首先,基于相关性分析进行用户侧主导波动数据筛选;其次,基于密度聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法对系统谐波阻抗数据进行分类;最后,基于背景谐波电压分类迭代的思想实现更为精确的系统侧谐波阻抗估计,并进行后续谐波责任划分。仿真算例结果表明该方法能够较好地抑制背景谐波电压波动和系统侧阻抗变化带来的影响,得出较精确的系统侧谐波阻抗值和更准确的谐波责任划分结果。