基于波动和相关性复线性回归的系统谐波阻抗计算方法

系统背景谐波波动致系统谐波阻抗难以准确计算,本文基于主导波动、线性度、谐波阻抗不突变特性提出3种数据筛选准则消除背景谐波影响。本文将公共点(point of common coupling,PCC)处电流数据进行分段,由每段数据中电流的方差判断数据波动程度,依据波动程度的不同将数据分成3类。其中的第1类数据判断其电压电流的线性程度,满足线性阀值的数据被认定为存在聚类特性,用复线性最小二乘法计算该类数据的系统谐波阻抗,计算结果按时间排列后进行相互对比,由此判断其差异程度并剔除其中的异常值。所提方法与其他数据筛选方法进行了对比分析,仿真和实际案例结果表明相比于其他方法,本文方法更准确。     

基于联合对角化数据分离与筛选的谐波阻抗计算

系统谐波阻抗的精确估计对谐波责任划分和谐波溯源有重要意义。提出用联合对角化法(JADE)对公共点(PCC)处谐波电压和电流波动量值进行分离,求得混合矩阵,再通过其中的线性关系计算系统谐波阻抗值。针对数据测量和采集误差,提出用拉伊达准则进行数据清洗,考虑到电力系统稳定运行时系统谐波阻抗不会突变以及其实部为正的特性,在求得系统谐波阻抗值后,提出阻抗值不突变与符号判别的数据筛选准则。对所提方法进行了仿真和实际案例计算,计算结果表明:与传统方法相比,文中方法能够有效提高计算精度。