基于M估计稳健回归的多谐波源责任区分

为对多谐波源系统中各谐波源的谐波责任进行正确区分,提出一种基于M估计稳健回归的评估方法。首先根据公共连接点处各谐波电压相量之间的关系定义了评价谐波源责任的指标因子。利用时间序列分割法选择出满足分析要求的谐波电压和谐波电流历史数据。利用反复加权的最小二乘迭代法求解回归系数,根据回归系数计算出谐波责任指标因子,进而评估多谐波源系统中各谐波源的谐波责任。该方法大大削弱了数据异常值对回归系数的影响,克服了传统最小二乘法对奇异数据敏感、评估精度低的缺点。仿真分析和实际算例均验证了该方法的有效性以及相对于传统最小二乘法的优越性。     

基于复数域偏最小二乘法与等值法的多谐波源责任划分

基于线性回归的谐波阻抗估算方法是常用的谐波阻抗估算方法之一。为确保谐波阻抗估算结果实部与虚部良好的相关性,基于混合建模思想,通过构建复数域偏最小二乘法的准则函数,给出了单因变量复数域偏最小二乘法的严格数学推导及简化求解过程。针对公共连接点处多谐波源情形,基于实测录波数据,通过分析各馈线电流波动量之间的关系,构建了用于筛选关注谐波源谐波电压和电流线性良好数据的指标因子;进而利用复数域偏最小二乘法估算相应的等值谐波阻抗;最终根据所提等值法实现各谐波源责任的定量划分。通过仿真及实测算例验证,体现了所提方法的可行性及有效性。     

谐波责任定量评估的邻域多点测量方法

准确计算公共连接点处系统侧等效谐波阻抗是谐波污染责任定量划分的前提。为进一步提高计算等效谐波阻抗的准确性,提出了邻域多点测量方法。该方法通过测量关注母线邻域内的主要谐波源信息,解释了背景谐波电压的大部分组成,降低了回归模型中常数项的波动性,从而构建了更为准确计算等效谐波阻抗的复数域线性回归模型。由于邻域内各主要谐波源的谐波电流产生交互影响,回归模型可能存在较为严重的相关性,因此复数域线性回归模型无法通过常规的最小二乘方法求解。仿照实数域偏最小二乘方法的构造,理论推导了复数域偏最小二乘方法,实现了带严重自相关性的复数域线性回归模型计算。采用IEEE 14节点系统进行仿真,结果表明与传统方法相比,所提方法能够得到更加准确的谐波责任估计。     

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LTS初值的稳健回归的谐波发射水平评估方法

提出了一种基于最小截尾二乘(LTS)的稳健回归的谐波发射水平评估方法。在系统公共连接点测量电压与电流,经过傅立叶分析,利用最小截尾二乘算法估计系统谐波阻抗的迭代初始值。通过反复加权迭代计算最终的系统谐波阻抗估值。利用系统谐波阻抗评估公共连接点两侧的谐波发射水平,从而衡量谐波源对电力系统的谐波危害程度。最后,通过仿真分析验证了该方法的改进效果。与普通稳健回归法相比,所提出的改进方法具有较稳健的迭代初始值,可以有效减小异常值的影响,且具有更强的背景谐波波动适应能力。     

基于稳健偏最小二乘法的谐波发射水平估计

为了合理划分电力系统及用户各自的谐波污染责任,文中提出用稳健偏最小二乘回归法估算供电系统谐波阻抗并计算用户谐波发射水平。将公共联接点同步测量采样获得的谐波电压和电流信号作为回归方程的自变量与因变量,利用稳健偏最小二乘求解回归系数,即系统侧谐波阻抗。该方法保留了偏最小二乘法在自变量存在相关性的条件下仍然能够回归建模的优点,同时有效克服了偏最小二乘法由于对异常值敏感而导致建模结果不准确的缺陷。通过仿真分析和实际工程算例验证了该方法的准确性和有效性。     

基于改进偏最小二乘法的系统谐波阻抗及谐波发射水平估算

提出了用改进的偏最小二乘回归法估算供电系统谐波阻抗的方法.对公共点采样的电压和电流信号进行快速傅里叶变换,得出各次谐波电压和电流分别作为回归方程的因变量和自变量,以系统侧阻抗为回归系数,利用改进的偏最小二乘法求解出回归系数即为系统侧阻抗.该方法克服了传统偏最小二乘法可能漏选有用成分的缺陷.仿真及实例结果验证了利用改进偏最小二乘法估算系统侧谐波阻抗和用户侧谐波发射水平的有效性.     

多谐波源系统耦合因子研究

在多谐波源的电力系统中,谐波源之间相互影响、相互干扰,研究谐波源之间的耦合机理及其权重计算对谐波源责任区分及谐波解耦有重要意义。将多谐波源系统分为集中式多谐波源系统和分布式多谐波源系统来讨论。对于集中式多谐波源系统,在高次谐波频率下,提出基于戴维南等效电路的多谐波源电力系统模型,并给出诺顿等效电路,然后利用偏最小二乘法估算耦合因子大小。对于分布式多谐波源系统,同样建立模型,估算谐波源互阻抗,给出耦合因子大小。最后,集中式多谐波源系统以5谐波源系统为例,建立了MATLAB仿真模型,计算耦合权重;分布式多谐波源系统以IEEE 13节点为仿真模型,给出耦合因子大小。     

基于改进偏最小二乘法的系统谐波阻抗及谐波发射水平估算

提出了用改进的偏最小二乘回归法估算供电系统谐波阻抗的方法.对公共点采样的电压和电流信号进行快速傅里叶变换,得出各次谐波电压和电流分别作为回归方程的因变量和自变量,以系统侧阻抗为回归系数,利用改进的偏最小二乘法求解出回归系数即为系统侧阻抗.该方法克服了传统偏最小二乘法可能漏选有用成分的缺陷.仿真及实例结果验证了利用改进偏...     

基于岭估计方法的多谐波源责任划分

电网中受关注母线处的谐波电压是系统中所有谐波源共同作用的结果。在主要谐波源已知的情况下,量化这些谐波源在受关注母线处产生的谐波影响是划分谐波污染责任的前提。首先建立了多谐波源谐波责任划分的多元线性回归模型,考虑到系数矩阵病态情况下传统最小二乘估计无法得出正确结果,因此研究应用了岭估计方法。当谐波电流数据异常或者存在一定相关性时,岭估计方法避免了模型病态导致的错误结果。仿真算例验证了所述方法的有效性以及在系数矩阵病态时相对于传统最小二乘估计的优越性。     

基于有效数据段选取的多谐波源责任划分方法EI北大核心CSCD

针对多谐波源谐波责任划分时存在的可获得测试样本有限的不足,提出一种基于选择有效数据段的多谐波源谐波责任划分方法,在有效数据段内,只有一个谐波源负荷变化而其他谐波源负荷基本保持稳定。采用改进的k-means聚类方法,对要计算谐波贡献的谐波源以外的各谐波源谐波电流进行阶梯式的聚类处理,最终划分成多个有效数据集合。然后利用偏最小二乘法估计各数据集合对应的谐波源谐波责任,并加权求和所有集合的谐波责任作为关注时间段总的谐波责任。该方法克服了传统数据选择法难以获得有效时间段的缺点。为验证方法的有效性,在IEEE 14节点标准配电网络上进行仿真分析,结果表明,所提方法能有效解决数据段选择问题,并且优于传统数据选择方法。     

基于有效数据段选取的多谐波源责任划分方法

针对多谐波源谐波责任划分时存在的可获得测试样本有限的不足,提出一种基于选择有效数据段的多谐波源谐波责任划分方法,在有效数据段内,只有一个谐波源负荷变化而其他谐波源负荷基本保持稳定。采用改进的k-means聚类方法,对要计算谐波贡献的谐波源以外的各谐波源谐波电流进行阶梯式的聚类处理,最终划分成多个有效数据集合。然后利用偏最小二乘法估计各数据集合对应的谐波源谐波责任,并加权求和所有集合的谐波责任作为关注时间段总的谐波责任。该方法克服了传统数据选择法难以获得有效时间段的缺点。为验证方法的有效性,在IEEE 14节点标准配电网络上进行仿真分析,结果表明,所提方法能有效解决数据段选择问题,并且优于传统数据选择方法。     

基于改进型偏最小二乘法的谐波责任划分

<正>采用改进型偏最小二乘法对谐波责任进行划分。首先由快速傅里叶变换求出公共连接点的各次谐波电压和电流；然后通过改进型偏最小二乘法得到回归系数；最后将得到的回归系数与谐波电流相乘，通过谐波电压和乘积的相互关系评估谐波责任。使用此方法可以消除偏最小二乘法的缺陷，提取无用的响应成分。同时此方法无须进行特殊数据的筛选。对IEEE13节点系统进行仿真，验证了该方法的有效性。     

基于偏最小二乘回归的系统谐波阻抗与谐波发射水平的评估方法

提出了一种基于偏最小二乘回归的系统谐波阻抗及用户谐波发射水平的估计方法。利用在公共连接点同步测量得到的谐波电压和谐波电流信号，通过偏最小二乘回归算法求解回归系数；对测量数据信息进行分解和筛选，提取对因变量解释性最强的综合变量，辩识系统中的信息与噪声，从而更好地克服变量相关性在系统建模中的不良作用。由回归系数映射出系统谐波阻抗，并跟踪计算用户的谐波发射水平。通过仿真分析以及实际工程实测数据的分析验证了该方法的有效性。     

一种建模新方法及其在谐波源分析中的应用

为有效提取多变量系统中对系统解释性最强的综合变量,克服变量多重相关性在系统建模中的不良影响,提出了基于偏最小二乘回归进行数据建模的一种新方法。介绍了该方法的基本原理和建模基本思想,并以实例分析了该方法对多变量信息的综合与筛选作用。将该方法应用于谐波源的定量分析中,利用测试的谐波电压和电流信号,通过偏最小二乘回归算法求解回归系数,进而可计算系统谐波阻抗与用户的谐波发射水平。仿真示例说明了该方法的有效性和优越性。     

基于改进FastICA及偏最小二乘法的系统谐波阻抗估计

系统谐波阻抗的精确估计可用于合理区分系统与用户的谐波污染责任。提出一种基于改进快速独立成分分析(Fast ICA)及偏最小二乘法的系统谐波阻抗估计方法。基于公共连接点处的谐波电压和谐波电流数据,采用基于修正的三阶收敛牛顿迭代的Fast ICA算法实现混合信号的分离,相比传统二阶牛顿迭代提高了算法收敛速度;其次,基于解混出的变量,采用偏最小二乘法进行主成分分析求得混合系数,降低了解混变量之间的弱相关性带来的计算误差。最后依据系数间的线性关系计算系统谐波阻抗。仿真和实际案例分析表明,所提方法的系统谐波阻抗估计结果相比现有方法精度更高。     

基于广义岭回归的谐波阻抗分析与谐波评估法

对基于广义岭回归原理的系统谐波阻抗分析与谐波评估进行了研究。基于系统和用户的等效电路,可获得系统谐波阻抗、背景谐波和公共连接点谐波的解析表达式。利用在公共连接点同步测量得到的谐波电压、电流数据,将系统谐波阻抗和背景谐波作为广义岭回归方程的回归系数。采用广义岭估计的直接解法即可获得基于广义岭回归估计的参数,并计算出用户谐波发射水平。该方法能够克服样本中异常数据对回归系数的影响,具有比偏最小二乘法及岭估计法等更好的稳健性。运用Matlab软件进行仿真,仿真结果证明了该方法的有效性和准确性。     

基于秩次回归的系统谐波阻抗分析与谐波评估方法

将秩次回归应用于系统谐波阻抗分析与谐波评估。基于系统和用户的等效电路,可获得系统谐波阻抗、背景谐波和公共连接点谐波的解析表达式。利用在公共连接点同步测量得到的谐波电压、电流数据,将系统谐波阻抗和背景谐波作为回归方程的回归系数求出其最小二乘估计。使用残差秩次得分函数得到基于秩次回归的估计函数。采用最速下降法求取基于秩次回归估计函数的极小值即可获得基于秩次回归估计,并计算出用户谐波发射水平。该方法能够克服样本中异常数据对回归系数的影响,同时对误差项无正态性分布要求。仿真结果证明了该方法的有效性和准确性。     

基于采样数据的谐波电流责任评估

外界谐波电流会造成对各谐波源用户谐波责任分摊的判别不准。为准确评估受关注谐波源分摊的谐波责任,提出了一种基于采样数据的谐波电流责任评估方法。首先采用诺顿等效电路原理,将系统和用户都等效为谐波阻抗和电流源的并联。然后应用公共连接点的实时采样的电压电流数据,将用户的谐波电流贡献从上级系统的谐波贡献中解耦。最后以某3谐波源用户系统为例,建立了仿真模型,结果表明所提方法可很好地评估多谐波源用户间的谐波电流责任,提高了谐波电流责任分摊的精确性。     

考虑系统谐波阻抗改变的谐波责任定量划分方法

谐波责任定量划分的关键是谐波阻抗的准确辨识,现有的谐波阻抗辨识研究大都是基于系统谐波阻抗不变的假设,不能完全适应系统谐波阻抗阶段性改变的情况。基于此,提出一种新的谐波责任定量划分方法以适应系统谐波阻抗的改变。首先对谐波电压和谐波电流测量数据进行加窗简化处理,得到系统谐波阻抗的粗估值,利用小波变换模极大值法检测出系统谐波阻抗发生改变的时间,以此对测量数据进行分段处理;然后,对每一段的数据采用稳健整体最小二乘回归对系统谐波阻抗进行精确估计,进而求得每段的谐波责任;最后,采用定义的总谐波责任指标来定量评估谐波源的谐波责任。三馈线系统和IEEE 13节点系统的仿真结果验证了所提方法在系统谐波阻抗改变情况下的有效性和准确性。