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。     

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.     

改进的偏最小二乘法在分析谐波源中的应用

介绍了改进的偏最小二乘法的基本原理和建模思想,并给出了建模步骤,论证了该方法的合理性。将该方法应用于谐波源识别的分析中,对谐波阻抗和谐波发射水平进行了定量分析,仿真结果表明该方法能够避免因变量和自变量间多重关系,可以更准确地识别谐波所在侧,是电力系统数据建模的一种新方法。     

基于偏差补偿最小二乘的谐波发射水平估计方法

为了克服电压和电流信号中的有色噪声的影响,提出了一种基于偏差补偿最小二乘的系统谐波阻抗及用户谐波发射水平的估计方法。利用公共连接点测量得到的谐波电压和谐波电流信号,通过偏差补偿最小二乘算法求解回归系数;提取对因变量解释性最强的综合变量,辨识系统中的信息和噪声,更好地克服变量相关性在系统建模中的影响。由回归系数映射出系统谐波阻抗,进而计算出用户的谐波发射水平。通过实验电路仿真分析验证了该方法的有效性。     

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。     

基于实测数据的集中式多谐波源责任评估

多谐波源的责任量化研究,对于谐波"奖惩性方案"的有效实施具有重要意义。针对如何区分多条馈线所接谐波源负荷对公共耦合点处谐波电压的贡献大小(集中式多谐波源)问题,提出基于实测数据并利用M估计方法和偏最小二乘回归方法进行评估的新思路。各次谐波频率下,基于戴维南等值电路建立集中式多谐波源系统的等效数学模型。根据谐波各量之间的关系,提出"理论电流"和"实际电流"的概念,分析了二者之间的关联规律。进而给出用于评价公共耦合点各谐波源责任的指标,并利用上述两种电流分别进行了基于M估计稳健回归和偏最小二乘回归的谐波责任评估。文中对比了两种方法的评估精度,研究表明,偏最小二乘回归方法性能优异,更适合在工程实践中推广应用。     

基于偏最小二乘回归的年用电量预测研究

对年用电量的预测若采用一般最小二乘回归法建模，其估计参数存在着很大的误差且物理意义明显不足。而偏最小二乘回归方法则实现了多元线性回归、主成分分析和典型相关分析的综合、克服了自变量之间的多重相关性的问题，因而更具有先进性，其计算结果更为可靠，在实际系统中的可解释性也更强，且方法简单，计算快捷。该文将偏最小二乘回归模型(Partial Least Square Regression，PLS)应用于年用电量预测，并与基于最小二乘的多元线性回归模型预测成果进行对比，探讨了偏最小二乘法在电力负荷预测中的可行性和优势。通过四川省电网年用电量预测表明：偏最小二乘回归法比一般最小二乘法优，具有较强的实用性。     

基于偏最小二乘法与BP神经网络的电力中长期负荷预测

用于考虑多个相关因素影响的负荷预测时,偏最小二乘法(partial least squares regression,PLSR)通过提取影响负荷的自变量集的主成分,克服了自变量间多重相关性对于负荷建模带来的不利影响,具有对模型解释能力强的优点。但PLSR也有其自身的弱点,如自变量系统中可能存在与因变量无关的正交数据信息,而影响模型的预测精度。基于PLSR算法和BP神经网络的特性,建立了一种PLSR-BP神经网络模型,该模型对原PLSR建模过程中产生的权值和回归系数进行修正,仿真研究结果证明了该方法的正确性和有效性。     

基于子空间动态系数回归的系统谐波阻抗估计方法

系统谐波阻抗的准确估计是实现谐波责任定量划分的关键。新能源并网场景下用户侧谐波阻抗并非远大于系统侧谐波阻抗,现有估计方法精度降低甚至失效。文中提出一种基于子空间分解和动态系数回归的系统谐波阻抗估计方法。通过小波包分解将公共连接点(PCC)处谐波电压与电流的观测信号分解成多个子空间,并根据互信息值筛选出解释变量相关度最弱的子空间,以降低解释变量间相关性对回归分析的影响;考虑到网侧谐波波动会干扰PCC处谐波电压与电流间的相关性,将网侧谐波电压视作动态系数,并通过动态系数回归法求解系统谐波阻抗,以降低网侧谐波电压波动对估计结果的影响。仿真分析的结果表明,相比现有方法,所提方法拥有更好的估计精度与鲁棒性。     

基于加权偏最小二乘回归的中长期负荷预测简

针对中长期负荷预测,考虑各历史样本在建立适用于预测对象的模型时处于不同的地位,应分配不同的权值,提出一种基于加权偏最小二乘回归（weighted partial least squares regression,WPLSR）的预测方法。利用相似离度计算历史样本与预测对象的相似度,判定样本是否含有异常值,自适应地为历史样本分配权值,进而采用偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）提取主成分和回归分析。算例结果表明WPLSR方法的预测精度比普通PLSR模型有显著提高,具有良好的可行性和有效性。     

用户谐波发射水平补偿增量回归评估法

提出用户和系统在公共连接点(point of common coupling,PCC)的谐波发射水平补偿增量回归估计法。利用系统谐波阻抗一元回归模型能平滑波动且无自变量相关性引起误差的特点,提出一种系统谐波补偿方法,降低系统谐波的干扰,近似消除系统谐波,以此估计系统谐波阻抗。根据国际电工委员会最新技术报告中关于用户谐波发射水平的定义和所得系统谐波阻抗,评估用户谐波发射水平,该方法不再基于传统方法中关于阻抗和谐波源大小关系的假设条件。对理论模型和实际工程算例的仿真证明所提方法的正确性和有效性。     

A non-linear multivariable regression model for midterm energy forecasting of power systems

The objective of this paper is to describe a non-linear multivariable regression method for midterm energy forecasting of power systems in annual time base. This method performs an extensive search in order to select the appropriate transformation functions of input variables, the weighting factors and the training periods to be used, by taking into consideration the correlation analysis of the selected input variables. With this procedure the best forecasting model is formed. Results are presented that are obtained applying the described method for the Greek power system and for different categories of low voltage customers. These results are also compared to those obtained from the application of standard regression methods.     

基于部分岭估计的系统谐波阻抗与谐波发射水平的评估方法

提出了利用部分岭估计原理对电力系统谐波阻抗进行估计的方法,能够有效提高谐波阻抗估计精度。采用由系统侧与用户侧构成的简单等效电路,在公共连接点处测出各次谐波电压及谐波电流。根据回归方程,利用部分岭估计求得回归系数,即谐波阻抗值,其中岭参数结合岭迹法获得,再对用户侧的谐波发射水平予以评估。该法获得的回归系数具有较小的均方误差,并且克服了广义岭估计存在对特征值过度修正的问题。运用Simulink进行仿真分析,结果表明仿真数据与理论分析较为一致。     

Partially linear model for harmonic contribution determination

Harmonic contribution determination is the premise on which the improvement of power system harmonic management is based. Calculating the harmonic impedance accurately is the key issue in harmonic contribution determination. The fluctuation method is a mature method for calculating the harmonic impedance in engineering applications. However, this method is ineffective when the background harmonic fluctuation is dominant. To make up the deficiency of the fluctuation method, the partial linear regression model for the harmonic impedance calculation is proposed in this paper, and then a two‐stage method is derived for the unbiased estimation of the model. The method proposed in the paper can calculate the harmonic impedance whether or not the background harmonic fluctuation is dominant, and then the harmonic contribution can be determined. The effectiveness of the proposed method is verified by the IEEE14‐bus system simulation and field test. © 2016 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

基于中位参数等价权回归法的谐波阻抗分析

为了更好的克服回归法估计谐波阻抗时样本中异常数据的干扰,提出了一种改进算法.通过同步测量公共连接点的谐波电压和电流,将其按照实部虚部进行分解,可以得到以系统谐波阻抗以及谐波电压为回归系数的回归方程.利用中位参数法得到系统谐波阻抗的初步估计,再根据等价权迭代计算谐波阻抗最终估计,进而得到用户谐波发射水平估计.该方法改进了普通稳健回归法以最小二乘解为迭代初值的缺点,具有更好的抗差性,对谐波阻抗的估计更加准确.通过实验分析验证了该方法的准确性.     

基于岭回归与偏最小二乘回归的中长期负荷预测

为了提高负荷预测的精度,在负荷预测模型的建立过程中往往选取一些相关影响因素。然而此种情况往往将一些不重要的因素也考虑进来,增加了负荷建模的难度,有时甚至出现模型不好解释的现象。为了避免这种情况,提出了首先用岭估计法筛选所有选出的自变量集合,剔除那些对负荷影响不显著的因素,然后用剩余的自变量集合通过偏最小二乘回归法建模。通过实例应用,证明了该方法的正确性和有效性。