一種電能質(zhì)量干擾源工況辨識方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及輸電網(wǎng)電能質(zhì)量評估領(lǐng)域，具體涉及一種電能質(zhì)量干擾源工況辨識方法。
【背景技術(shù)】
[0002]當(dāng)代輸電網(wǎng)在諸多方面發(fā)生著深刻變化，隨著以特高壓電網(wǎng)為骨干網(wǎng)架、各級電網(wǎng)協(xié)調(diào)發(fā)展的堅強(qiáng)智能電網(wǎng)建設(shè)加快，輸電網(wǎng)中產(chǎn)生電能質(zhì)量擾動的因素不斷增加，電能質(zhì)量擾動亦呈現(xiàn)新的特征。新能源發(fā)電、分布式發(fā)電的快速增長和電能質(zhì)量干擾源用戶接入系統(tǒng)電壓等級不斷提高，給電網(wǎng)運(yùn)行提出了新的挑戰(zhàn)。
[0003]為掌握電網(wǎng)電能質(zhì)量水平，降低電能質(zhì)量擾動對輸電網(wǎng)的影響，我國部分省市已開展了電網(wǎng)電能質(zhì)量監(jiān)測，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集以及報表生成等基本功能，但對監(jiān)測數(shù)據(jù)的利用率不高。針對目前輸電網(wǎng)的電能質(zhì)量問題，亟需深入開展電網(wǎng)中各類電能質(zhì)量干擾源的擾動發(fā)射特性研究。
[0004]當(dāng)前電能質(zhì)量分析基于數(shù)學(xué)分析方法結(jié)合模式識別技術(shù)的技術(shù)框架，利用數(shù)學(xué)分析方法進(jìn)行電能質(zhì)量干擾源數(shù)據(jù)分析，例如，小波變換、傅立葉變換，利用模式識別技術(shù)達(dá)到電能質(zhì)量干擾源工況的識別。傅立葉變換簡單快速，在電壓偏差、諧波含量等穩(wěn)態(tài)指標(biāo)的計算方面取得了很好的效果，但是由于傅立葉變換是對整個時間段的積分，時間信息得不到充分利用，沒有局部化分析信號的能力，不能實(shí)現(xiàn)非平穩(wěn)信號的有效分析，因而不能解決暫態(tài)電能質(zhì)量問題的分析;小波變換作為傅立葉思想的發(fā)展和延拓，更適合處理微弱或突變信號；依賴模式識別技術(shù)，耗時長、效率低且造價高，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足目前實(shí)際工作中大規(guī)模數(shù)據(jù)集處理的需要。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種電能質(zhì)量干擾源工況辨識方法，克服了傳統(tǒng)電能質(zhì)量分析方法效率低、造價高、不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理等缺點(diǎn)，在電能質(zhì)量干擾源工況辨識方面實(shí)用高效，造價低，具有較好的性能。
[0006]本發(fā)明的目的是采用下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的:
[0007]—種電能質(zhì)量干擾源工況辨識方法，其改進(jìn)之處在于，包括:
[0008](1)獲取所述電能質(zhì)量干擾源的電能數(shù)據(jù)；
[0009](2)獲取能夠用于聚類的電能數(shù)據(jù)格式；
[0010](3)分析獲得的電能數(shù)據(jù)；
[0011](4)用聚類分析法對獲得的電能數(shù)據(jù)分類。
[0012]優(yōu)選的，所述步驟(1)中，用包括在線式監(jiān)測終端和便攜式檢測儀的電能質(zhì)量檢測裝置獲取所述電能質(zhì)量干擾源的電能數(shù)據(jù)。
[0013]優(yōu)選的，所述步驟(2)包括:
[0014](2-1)根據(jù)所述電能數(shù)據(jù)的采集時間進(jìn)行數(shù)據(jù)追加和合并，獲取整個采集時段的全指標(biāo)電能數(shù)據(jù)集；
[0015](2-2)填補(bǔ)所述全指標(biāo)電能數(shù)據(jù)集中有效值缺失的指標(biāo)，填補(bǔ)內(nèi)容為所述指標(biāo)的最小值和最大值的均值；
[0016](2-3)對填補(bǔ)后的全指標(biāo)電能數(shù)據(jù)集去噪、去冗余和排序后將數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換為.CSV格式。
[0017]優(yōu)選的，所述步驟(3)包括:
[0018](3-1)繪制所述預(yù)處理后的電能數(shù)據(jù)的三相電流有效值、基波有功功率、基波無功功率、總相電流負(fù)序成分、總相電流零序成分的時間趨勢圖和概率密度圖；
[0019](3-2)分別獲取所述預(yù)處理后的電能數(shù)據(jù)中三相電流有效值、基波有功功率、基波無功功率、總相電流負(fù)序成分、總相電流零序成分的統(tǒng)計量，所述統(tǒng)計量包括:極大值、極小值、均值、方差、95 %概率值、99 %概率值。
[0020]優(yōu)選的，所述步驟(4)包括:
[0021](4-1)以所述預(yù)處理后的電能數(shù)據(jù)中三相電流有效值為樣本采用聚類分析法進(jìn)行分類；
[0022](4-2)對所述三相電流有效值對應(yīng)的采集時間按其類別進(jìn)行類別標(biāo)記；
[0023](4-3)對所述采集時間采集的全部電能數(shù)據(jù)按類別標(biāo)記。
[0024]與最接近的現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有的有益效果:
[0025]本發(fā)明提供的一種電能質(zhì)量干擾源工況辨識方法，首先對采集到的初始數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，得到可用于聚類的數(shù)據(jù)格式;然后結(jié)合數(shù)據(jù)的整體分析，對三相電流有效值進(jìn)行聚類，以三相電流有效值的聚類情況為依據(jù)得到每個時間點(diǎn)的工況類別；最后以三相電流有效值的分類為標(biāo)準(zhǔn)對其他數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行分類進(jìn)一步分析達(dá)到對每個時間點(diǎn)工況的辨識，利用聚類算法達(dá)到對電能質(zhì)量干擾源工況的辨識，即克服了原有的依賴模式識別機(jī)器和技術(shù)進(jìn)行工況識別的方法效率低、造價高等缺陷，而且使用聚類算法提高了效率，降低了成本，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集方面具有很大的優(yōu)勢，十分符合實(shí)際工作的需要。
【附圖說明】
[0026]圖1是本發(fā)明提供的一種電能質(zhì)量干擾源工況辨識方法流程圖；
[0027]圖2是本發(fā)明提供的實(shí)施例中汽車充電站五月份18號至25號八天的A相電流有效值的時間趨勢圖。
【具體實(shí)施方式】
[0028]下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。
[0029]為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其它實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0030]本發(fā)明提供了一種電能質(zhì)量干擾源工況辨識方法，如圖1所示，包括:
[0031 ] (1)獲取所述電能質(zhì)量干擾源的電能數(shù)據(jù)；
[0032](2)獲取能夠用于聚類的電能數(shù)據(jù)格式；
[0033](3)分析獲得的電能數(shù)據(jù)；
[0034](4)用聚類分析法對獲得的電能數(shù)據(jù)分類。
[0035]其中，一種類別對應(yīng)一種工況。
[0036]具體的，用包括在線式監(jiān)測終端和便攜式檢測儀的電能質(zhì)量檢測裝置獲取所述電能質(zhì)量干擾源的電能數(shù)據(jù)。
[0037]所述步驟(2)包括:
[0038](2-1)根據(jù)所述電能數(shù)據(jù)的采集時間進(jìn)行數(shù)據(jù)追加和合并，獲取整個采集時段的全指標(biāo)電能數(shù)據(jù)集；
[0039](2-2)填補(bǔ)所述全指標(biāo)電能數(shù)據(jù)集中有效值缺失的指標(biāo)，填補(bǔ)內(nèi)容為所述指標(biāo)的最小值和最大值的均值；
[0040](2-3)對填補(bǔ)后的全指標(biāo)電能數(shù)據(jù)集去噪、去冗余和排序后將數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換為.CSV格式。
[0041]所述步驟(3)包括:
[0042](3-1)繪制所述預(yù)處理后的電能數(shù)據(jù)的三相電流有效值、基波有功功率、基波無功功率、總相電流負(fù)序成分、總相電流零序成分的時間趨勢圖和概率密度圖；
[0043](3-2)分別獲取所述預(yù)處理后的電能數(shù)據(jù)中三相電流有效值、基波有功功率、基波無功功率、總相電流負(fù)序成分、總相電流零序成分的統(tǒng)計量，所述統(tǒng)計量包括:極大值、極小值、均值、方差、95 %概率值、99 %概率值。
[0044]例如，如圖2所示，可以采用spss工具獲取汽車充電站五月份18號至25號八天的A相電流有效值的時間趨勢圖及A相電流有效值的統(tǒng)計量，其中，A相電流有效值的統(tǒng)計量包括:極大值為230.770、極小值為218.900、均值為224.53222、方差為4.994、95 %概率值為228.03、99 % 概率值為 229.70。
[0045]所述步驟(4)包括:
[0046](4-1)以所述預(yù)處理后的電能數(shù)據(jù)中三相電流有效值為樣本采用聚類分析法進(jìn)行分類；
[0047]其中，根據(jù)整體分析的結(jié)果選擇聚類分析法進(jìn)行分類的聚類算法，例如:三相電流有效值的概率密度圖均有四個峰，且時間趨勢圖中各時段的取值區(qū)間大致相同，那么最佳聚類數(shù)為四，即分為四個工況，已知聚類數(shù)則采用k-means聚類算法對三相電流有效值進(jìn)行分類，再例如:以A相電流有效值為樣本進(jìn)行k-means聚類，共聚為四類，可看作四種工況，各工況A相電流取值范圍如下:
[0048]工況一 A相電流取值范圍為0-110A，共20261條記錄，占比為33.25%;
[0049]工況二 A相電流取值范圍為110-190A，共18766條記錄，占比為30.80%;
[0050]工況三A相電流取值范圍為190-300A，共17954條記錄，占比為29.47%;
[0051 ] 工況四A相電流取值范圍為300-410A，共3947條記錄，占比為6.48%;
[0052](4-2)對所述三相電流有效值對應(yīng)的采集時間按其類別進(jìn)行類別標(biāo)記；
[0053](4-3)對所述采集時間采集的全部電能數(shù)據(jù)按類別標(biāo)記。
[0054]例如:汽車充電站2015年5月20日21點(diǎn)整采集的三相電有效值的類別為工況三，則將汽車充電站2015年5月20日21點(diǎn)整采集的全部電能數(shù)據(jù)的類別均標(biāo)記為工況三；
[0055]其中，所述電能數(shù)據(jù)包括:三相電流有效值、基波有功功率、基波無功功率、總相電流負(fù)序成分、總相電流零序成分等。
[0056]最后應(yīng)當(dāng)說明的是:以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非對其限制，盡管參照上述實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解:依然可以對本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】進(jìn)行修改或者等同替換，而未脫離本發(fā)明精神和范圍的任何修改或者等同替換，其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的權(quán)利要求保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種電能質(zhì)量干擾源工況辨識方法，其特征在于，包括: (1)獲取所述電能質(zhì)量干擾源的電能數(shù)據(jù)； (2)獲取能夠用于聚類的電能數(shù)據(jù)格式； (3)分析獲得的電能數(shù)據(jù)； (4)用聚類分析法對獲得的電能數(shù)據(jù)分類。2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟(1)中，用包括在線式監(jiān)測終端和便攜式檢測儀的電能質(zhì)量檢測裝置獲取所述電能質(zhì)量干擾源的電能數(shù)據(jù)。3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟(2)包括: (2-1)根據(jù)所述電能數(shù)據(jù)的采集時間進(jìn)行數(shù)據(jù)追加和合并，獲取整個采集時段的全指標(biāo)電能數(shù)據(jù)集； (2-2)填補(bǔ)所述全指標(biāo)電能數(shù)據(jù)集中有效值缺失的指標(biāo)，填補(bǔ)內(nèi)容為所述指標(biāo)的最小值和最大值的均值； (2-3)對填補(bǔ)后的全指標(biāo)電能數(shù)據(jù)集去噪、去冗余和排序后將數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換為.csv格式。4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟(3)包括: (3-1)繪制所述預(yù)處理后的電能數(shù)據(jù)的三相電流有效值、基波有功功率、基波無功功率、總相電流負(fù)序成分、總相電流零序成分的時間趨勢圖和概率密度圖； (3-2)分別獲取所述預(yù)處理后的電能數(shù)據(jù)中三相電流有效值、基波有功功率、基波無功功率、總相電流負(fù)序成分、總相電流零序成分的統(tǒng)計量，所述統(tǒng)計量包括:極大值、極小值、均值、方差、95 %概率值、99 %概率值。5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟(4)包括: (4-1)以所述預(yù)處理后的電能數(shù)據(jù)中三相電流有效值為樣本采用聚類分析法進(jìn)行分類； (4-2)對所述三相電流有效值對應(yīng)的采集時間按其類別進(jìn)行類別標(biāo)記； (4-3)對所述采集時間采集的全部電能數(shù)據(jù)按類別標(biāo)記。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種電能質(zhì)量干擾源工況辨識方法，包括：(1)獲取所述電能質(zhì)量干擾源的電能數(shù)據(jù)；(2)獲取能夠用于聚類的電能數(shù)據(jù)格式；(3)分析獲得的電能數(shù)據(jù)；(4)用聚類分析法對獲得的電能數(shù)據(jù)分類；本發(fā)明提供的方法，克服了傳統(tǒng)電能質(zhì)量分析方法效率低、造價高、不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理等缺點(diǎn)，在電能質(zhì)量干擾源工況辨識方面實(shí)用高效，造價低，具有較好的性能。
【IPC分類】G01R31/00
【公開號】CN105445577
【申請?zhí)枴緾N201510772734
【發(fā)明人】張波, 張迪, 付德慧, 丁寧, 王同勛, 陳兵, 溫惠
【申請人】國網(wǎng)智能電網(wǎng)研究院, 江蘇省電力公司電力科學(xué)研究院, 國家電網(wǎng)公司
【公開日】2016年3月30日
【申請日】2015年11月12日