技术领域
[0001] 本发明涉及配电输电技术领域，具体为电能质量干扰源判断方法、系统、存储介质及设备。
相关背景技术
[0002] 本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
[0003] 电网中存在的风电、光伏等间歇性新能源发电场站通常利用逆变器实现并网，同时电网中存在的电气化铁路、电动汽车和大型制造企业等非线性负荷，都会影响电能质量。要应对上述问题，需要识别出对电能质量产生干扰的新能源场站或非线性负荷用户，从而针对性的得到治理措施，而目前仍采用人工分析识别的方式来判断干扰源，主要依靠技术人员的排查经验和对各干扰源谐波特性的理解，准确性不高。
具体实施方式
[0027] 下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
[0028] 应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0029] 需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
[0030] 正如背景技术中所描述的，目前仍采用人工分析识别的方式来判断干扰源，主要依靠技术人员的排查经验和对各干扰源谐波特性的理解，准确性不高。
[0031] 电能质量干扰源，指在电网运行过程中造成电能质量问题的相关电力设备、电力用户或故障源的统称。其造成的电力扰动可分为暂态、稳态两大类。
[0032] 暂态扰动包括电压暂降、电压暂升、电压中断、暂态脉冲、暂态振荡等。
[0033] 稳态扰动包括电压偏差、三相不平衡、电压波动与闪变、谐波等。如谐波源，是向系统中注入谐波电流或在公共电网中产生谐波电压的电气设备。
[0034] 在实际电力系统中，若用户生产环节不包含非线性设备，则不会产生谐波问题；若用户负荷特性是三相对称的，则不会产生负序电压和电流，即不会产生三相不平衡；若用户生产线不含频繁启动和间隙通电的负荷(如轧钢机、电焊机)，或引起连续的不规则随机电压变动的负荷(如电弧炉)，则不会引起电压波动与闪变，反之亦然。
[0035] 所以，非干扰源是不会对公共电网造成电能质量问题的设备或负荷，其功率特征变化，不会对系统电能质量产生明显影响，即电能质量特征与功率特征不存在相关性。
[0036] 而干扰源的电能质量发射水平随其负荷本身特性影响较大，如非线性负荷投入会产生谐波、负荷功率波动会导致电压波动与闪变、负荷不对称造成系统三相不平衡等。
[0037] 根据实际测量可知，对于大部分干扰源，其功率越大则电能质量问题越严重，即两者呈正相关关系。如大部分非线性负荷，其有功功率越大则基波电流越大，基波电流越大则谐波电流越大。但是也同样存在部分干扰源，如光伏电站、风电场等，其有功功率与谐波电流呈负相关关系。互信息是刻画两非线性变量关联程度的有效工具，可以将两变量相关性强弱量化出来，不论其正负相关性。
[0038] 因此以下实施例给出电能质量干扰源判断方法、系统、存储介质及设备，基于最大互信息的干扰源类型识别方法和基于谐波功率法的电能质量干扰源定位方法，协助技术人员快速准确的判断电能质量干扰源，全面地掌握非线性负荷用户和新能源场站电能质量情况，进而提高电能质量治理措施的针对性和有效性。
[0039] 实施例一：
[0040] 如图1‑2所示，电能质量干扰源判断方法，包括以下步骤：
[0041] 获取电能质量特征集F和用电特征集S，经离散化处理后进行互信息计算，根据电能质量特征与用电特征之间交互的样本，得到两者之间的互信息值；
[0042] 某一个电能质量特征与用电特征集S之间的互信息值不小于互信息的平均值时，确定电能质量特征对应的干扰源类型；
[0043] 获得每条线路每相的h次谐波有功功率，利用线路h次谐波总功率与采样时间，得到在设定时间段内，每条线路各自产生的h次谐波电能总量；
[0044] 基于每条线路的h次谐波总功率3s值，得到每条线路在设定时间段内的h次谐波总功率趋势图，得出每条线路的谐波有功传输方向随时间的变化趋势，定位电能质量干扰源所在的线路。
[0045] 具体的：
[0046] 本实施例中的电能质量干扰源判断方法包含基于最大互信息的干扰源类型识别过程和基于谐波功率法的电能质量干扰源定位分析过程，通过采集电能质量数据和用电数据识别干扰源的类型，再对产生该类型的干扰源进行定位。
[0047] 基于最大互信息的干扰源类型识别方法，包括以下步骤；
[0048] 步骤1：数据采集与特征提取
[0049] 由谐波监测系统监测得到的电能质量特征集F和用电特征集S，如式(1)、(2)所示。
[0050]
[0051]
[0052] 式中，N表示总采样点数。F中五列分别表示三相不平衡、电压闪变、电压偏差、谐波电压总畸变率以及谐波电流总畸变率的采样值。S中p表示有功功率，q表示无功功率。
[0053] 谐波监测系统为现有技术，通过对电能质量监测点采集到的电压值、电流值和相角，通过统计和计算分析得到该监测点三相不平衡、电压闪变、电压偏差、谐波电压总畸变率和谐波电流总畸变率的采样值，所有的监测点对应的采样值集合形成电能质量特征集F。利用采集到的电压、电流和相角，同样可以计算得到每个监测点的有功功率和无功功率，进而可以形成用电特征集S。
[0054] 对特征集F、S进行离散化处理，以进行互信息计算。数据处理过程如下：
[0055] 1)特征区间划分。F中第i列(i＝1,2,…,5)的最大、最小值构成第i列的特征区间[fmini,fmaxi]。同理，S的两列特征区间为[pmin,pmax]，[qmin,qmax]。将七个特征区间，分别进行n等分。兼顾计算量和计算精度，本文选取n＝20。
[0056] 2)用电量区间样本数统计。统计第m个(m＝1,2,…,20)区间里，用电特征p,q的采样点个数Np(m)、Nq(m)。
[0057] 3)电能质量特征集区间样本数统计。统计第n个(n＝1,2,…,20)区间里，第i个电能质量特征fi的个数Nfi(n)。
[0058] 4)交互样本数统计。统计电能质量特征fi在第n个区间时，对应的用电特征p,q在第m个区间的样本个数Nfi‑p(n,m)、Nfi‑q(n,m)。
[0059] 步骤2：互信息计算及排序
[0060] 根据离散化结果计算特征fi与p，q之间的互信息值，表达式如下所示：
[0061]
[0062]
[0063] 不同生产过程的功率因数各异，有功功率和无功功率均可能与电能质量发射水平有关。综合考虑I(fi,p)、I(fi,q)的影响，计算特征fi与用电特征集S之间的互信息，用Dfi表示，如式(5)所示。
[0064]
[0065] 将每个特征量的互信息进行加权平均，求得互信息平均值如式(6)所示：
[0066]
[0067] 当Dfi≥Davg时，确定该用户为对应电能质量问题的电能质量干扰源，电能质量特征是该用户表现出的特征。
[0068] 验证
[0069] 为了验证上述干扰源类型识别方法的有效性和正确性，以某风电场的实际电能质量监测数据进行算例分析。由式(3)‑(5)计算各用户用电特征与电能质量特征的互信息，计算结果如表1所示。
[0070] 表1风电场电能质量特征量互信息计算结果
[0071]特征 f1 f2 f3 f4 f5
p 0.8191 0.042 0.814 0.754 0.872
q 2.122 1.628 1.987 2.088 2.108
D 1.471 0.835 1.400 1.421 1.490
[0072] 由上表可以计算出Davg＝1.3234，其中特征f1、f4、f5与用户用电特征的互信息值均超过了Davg，即该用户可能同时为电压偏差源和谐波源。
[0073] 事实上，风机发电特性受环境影响呈现明显的波动性、随机性、间歇性和不确定性，会产生大量高次谐波、电压波动和闪变等电能质量问题，是典型的电压偏差源和谐波源，与上述的识别结果吻合，证明了本实施例所提方法的正确性。
[0074] 在识别出干扰源类型后，本实施例利用基于谐波功率法的电能质量干扰源定位分析，谐波功率法是通过计算监测点处的谐波潮流方向来定位电能质量干扰源，包括以下步骤：
[0075] (1)计算每条线路每相的h次谐波有功功率，如图2所示的某个谐波用户接入电网的等效电路图，表示该谐波用户接入电网系统后产生的谐波电压和电流电流的方向：
[0076]
[0077] 式中，Pih是第i个用户的第h次谐波功率值；
[0078] 是第h次谐波电压值；
[0079] 是第i个用户第h次谐波电流值；
[0080] cos(θVh‑θIh)是第h次谐波的功率因数。
[0081] (2)将计算得到的线路的A、B、C三相h次谐波有功功率相加，得到每条线路h次谐波总功率值。将线路h次谐波总功率与采样时间相乘得到该线路在采样区间内的h次谐波电能量。将分析的时间段内线路所有的h次谐波电能量值相加，即可得到在分析时段内，每条线路各自产生的h次谐波电能总量。
[0082] (3)输出结果
[0083] h次谐波源：对h次谐波而言，如果某条线路产生的h次谐波电能总量为负，则说明该线路为h次谐波源。
[0084] h次谐波责任划分：假设有n条线路为h次谐波源，则其中第i条线路的谐波责任为(线路i产生的h次谐波电能总量/n条谐波源线路产生的h次谐波电能总量之和)*100％。
[0085] h次谐波总功率趋势图：基于每条线路的h次谐波总功率3s值，可以得出每条线路在分析时间段内的h次谐波总功率趋势图。趋势图可以反映每条线路的谐波有功传输方向随时间的变化趋势，在某一时刻总功率为正代表该时刻h次谐波有功从母线流向线路，总功率为负代表该时刻h次谐波有功从线路流向母线。
[0086] 通过h次谐波总功率趋势图中的h次谐波的流动方向，确定电能质量干扰源的对应线路。
[0087] 上述方法采取基于最大互信息的干扰源类型识别方法和基于谐波功率法的电能质量干扰源定位方法，为干扰源类型判断提供了准确可靠的数据和理论依据。
[0088] 形成的系统能够协助技术人员快速准确的判断电能质量干扰源，全面地掌握非线性负荷用户和新能源场站电能质量情况，进而提高电能质量治理措施的针对性和有效性。
[0089] 实施例二：
[0090] 如图3所示，实现上述方法的系统，包括：
[0091] 干扰源类型识别模块，被配置为：获取电能质量特征集F和用电特征集S，经离散化处理后进行互信息计算，根据电能质量特征与用电特征之间交互的样本，得到两者之间的互信息值；
[0092] 某一个电能质量特征与用电特征集S之间的互信息值不小于互信息的平均值时，确定电能质量特征对应的干扰源类型；
[0093] 干扰源定位模块，被配置为：获得每条线路每相的h次谐波有功功率，利用线路h次谐波总功率与采样时间，得到在设定时间段内，每条线路各自产生的h次谐波电能总量；
[0094] 基于每条线路的h次谐波总功率3s值，得到每条线路在设定时间段内的h次谐波总功率趋势图，得出每条线路的谐波有功传输方向随时间的变化趋势，定位电能质量干扰源所在的线路。
[0095] 系统以软件方式存在，图3为系统形成的软件架构图，各层功能如下：
[0096] (1)U I层：负责转发用户输入及结果展现；
[0097] (2)应用服务层：协调U I层和业务逻辑层，负责将用户输入翻译为业务请求，同时将业务逻辑结果转换为U I层可现实的对象；
[0098] (3)业务逻辑层：软件核心业务逻辑、算法位于本层；
[0099] (4)数据访问层：提供统一接口的用户历史数据访问服务；
[0100] (5)基础服务：各功能独立又为其它层提供共同服务的逻辑归为基础服务。
[0101] 架构图中各个主要组件功能概述如表2所示：
[0102] 表2软件各个主要组件功能概述
[0103]
[0104] 采取基于最大互信息的干扰源类型识别方法和基于谐波功率法的电能质量干扰源定位方法，为干扰源类型判断提供了准确可靠的数据和理论依据，能够协助技术人员快速准确的判断电能质量干扰源，全面地掌握非线性负荷用户和新能源场站电能质量情况，进而提高电能质量治理措施的针对性和有效性。
[0105] 实施例三：
[0106] 本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例一所述的电能质量干扰源判断方法中的步骤。
[0107] 采取基于最大互信息的干扰源类型识别方法和基于谐波功率法的电能质量干扰源定位方法，为干扰源类型判断提供了准确可靠的数据和理论依据，能够协助技术人员快速准确的判断电能质量干扰源，全面地掌握非线性负荷用户和新能源场站电能质量情况，进而提高电能质量治理措施的针对性和有效性。
[0108] 实施例四：
[0109] 本实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例一所述的电能质量干扰源判断方法中的步骤。
[0110] 采取基于最大互信息的干扰源类型识别方法和基于谐波功率法的电能质量干扰源定位方法，为干扰源类型判断提供了准确可靠的数据和理论依据，能够协助技术人员快速准确的判断电能质量干扰源，全面地掌握非线性负荷用户和新能源场站电能质量情况，进而提高电能质量治理措施的针对性和有效性。
[0111] 以上实施例二至四中涉及的各步骤或模块与实施例一相对应，具体实施方式可参见实施例一的相关说明部分。术语“计算机可读存储介质”应该理解为包括一个或多个指令集的单个介质或多个介质；还应当被理解为包括任何介质，所述任何介质能够存储、编码或承载用于由处理器执行的指令集并使处理器执行本发明中的任一方法。
[0112] 以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
