一种考虑时序的区域电能质量综合评估方法

技术领域

本发明涉及一种考虑时序的区域电能质量综合评估方法，属于电能质量管理技术领域。

背景技术

随着分布式能源的广泛接入和电力电子设备的大量使用，谐波、三相不平衡、电压波动等稳态电能质量问题日益显著。电网已建成电能质量监测系统，积累了多种指标的大量历史数据。电能质量监测数据可为供电企业实施技术监督、改善电网电能质量水平和保证电网安全稳定运行等方面提供辅助。实际的电能质量数据维数太大，数据过多。在区域电网进行电能质量评估时，计算量过大，导致建立评估模型困难。现有技术对电能质量进行综合评估均基于小样本数据，评估对象均为单个监测点的某时刻的电能质量水平，推广至区域电能质量评估时方法适用性欠佳，且现有技术大都未考虑电能质量长期监测数据的变化过程和分布情况，难以体现长时间尺度下的电能质量整体情况。

发明内容

为了克服上述问题，本发明提供一种考虑时序的区域电能质量综合评估方法，该方法能够体现长时间尺度下电能质量整体情况。

本发明的技术方案如下：

第一方面

一种考虑时序的区域电能质量综合评估方法，包括：

获取各区域电网的时序电能质量数据；

通过k-mediods聚类方法对所述时序电能质量数据进行聚类，提取聚类中心；

通过层次分析法确定所述聚类中心的各电能质量指标的权重，并得到各时刻的电能质量综合数据；

通过数据包络分析法，以所述电能质量综合数据的最小值为输入，时序电能质量数据为输出，得到电能质量时序分析数据；

通过熵权法确定各聚类中心的综合评分，采用模糊评估完成电能质量等级评估。

进一步的，所述时序电能质量数据包括幅值质量数据、波形质量数据和频率质量数据；

所述幅值质量数据包括电压偏差和三相不平衡；

所述波形质量数据包括电压谐波、电压波动和电压间谐波；

所述频率质量数据包括频率偏差。

进一步的，通过k-mediods聚类方法对所述时序电能质量数据进行聚类，提取聚类中心，具体为：

S1、选取k个所述时序电能质量数据作为medoids代表类的中心；

S2、按下式计算非medoids代表类的中心的时序电能质量数据到所述时序电能质量数据U

其中，S

S3、在各所述medoids代表类中，依次计算每个成员点到其他成员点的距离，选取距离最小时对应的成员点作为该medoids代表类新的中心；

S4、重复步骤S2直至所有medoids代表类的中心不在发生变化，或者达到预设的迭代次数。

进一步的，k由手肘法确定。

进一步的，通过层次分析法确定所述聚类中心的各电能质量指标的权重，具体为：

根据电能质量指标对电网的影响严重度，确定各medoids代表类的中心的时序电能质量数据的各指标之间的相对重要性，并采用1-9标度法进行表示，得到判断矩阵；

采用集合平均法计算判断矩阵的最大特征值和对应的特征向量，步骤如下：

计算判断矩阵各行元素的乘积p

其中，p

计算p

得到向量w＝(w

其中，

进一步的，还包括确认判断矩阵是否具有满意一致性，具体为：

计算判断矩阵的最大特征值λ

计算判断矩阵的一致性指标t

其中，t

设置平均随机一致性指标t

若t

进一步的，所述通过数据包络分析法，以所述电能质量综合数据的最小值为输入，时序电能质量数据为输出，得到电能质量时序分析数据，具体为：

计算时序电能质量数据指标，包括：

令每条母线的决策单元有6项输出，2项输入，y

y

其中，w′

计算时序电能质量数据综合指标，包括：

针对j时刻的决策单元，利用线性规划求解最优权重，得到j时刻决策单元的评价指数h

其中，v

以j时刻决策单元的评价指数h

其中，U

对上述最有输出权重进行归一化，得到j时刻的时序权重U′

将j时刻的时序权重U′

进一步的，通过熵权法确定各聚类中心的综合评分，具体为：

计算各聚类中心各时刻的电能质量时序分析数据X′

计算j时刻的信息熵e

计算j时刻时序电能质量数据的信息熵：

计算各聚类中心的综合评分：

进一步的，采用模糊评估完成电能质量等级评估，具体为：

建立评估对象的评价集R＝{优质，良好，中等，合格，不合格}；

建立评估指标的隶属度函数，包括：

属于等级优质的隶属度函数：

属于等级良好的隶属度函数：

属于等级中等的隶属度函数：

属于等级合格的隶属度函数：

属于等级不合格的隶属度函数：

建立模糊评估矩阵：

得到各聚类中心的模糊评估指数：

R′＝[s

第二方面

一种存储介质，所述存储介质中的计算机程序在被执行时实现如第一方面所述的考虑时序的区域电能质量综合评估方法，对区域电能质量进行评估。

本发明具有如下有益效果：

本专利分析区域电网的考虑长时间尺度的电能质量水平。首先，基于k-mediods聚类方法对区域电网的时序电能质量数据进行聚类，提取聚类中心；其次，对聚类中心中的各电能质量指标利用层次分析法确定指标权重，得到各时刻的电能质量综合数据；再次，采用数据包络方法，考虑综合数据和时序数据的最小值为输入，电能质量时序数据为输出，得到电能质量时序分析数据；最后，利用熵权法确定各聚类中心的时序数据的权重，得到时序加权结果，采用模糊评估完成电能质量等级评估。基于上述方法，本专利完成区域电能质量数据的处理和电能质量评估，反映区域电能质量长期监测数据的整体情况和趋势信息。

附图说明

图1为本发明的方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例来对本发明进行详细的说明。

第一方面

第一方面

一种考虑时序的区域电能质量综合评估方法，包括：

获取各区域电网的时序电能质量数据；

通过k-mediods聚类方法对所述时序电能质量数据进行聚类，提取聚类中心；

通过层次分析法确定所述聚类中心的各电能质量指标的权重，并得到各时刻的电能质量综合数据；

通过数据包络分析法，以所述电能质量综合数据的最小值为输入，时序电能质量数据为输出，得到电能质量时序分析数据；

通过熵权法确定各聚类中心的综合评分，采用模糊评估完成电能质量等级评估。

在一种具体的实施方式中，所述时序电能质量数据包括幅值质量数据、波形质量数据和频率质量数据；

所述幅值质量数据包括电压偏差和三相不平衡；

所述波形质量数据包括电压谐波、电压波动和电压间谐波；

所述频率质量数据包括频率偏差。

在本发明的一种实施方式中，通过k-mediods聚类方法对所述时序电能质量数据进行聚类，提取聚类中心，具体为：

S1、选取k个所述时序电能质量数据作为medoids代表类的中心；

S2、按下式计算非medoids代表类的中心的时序电能质量数据到所述时序电能质量数据U

其中，S

S3、在各所述medoids代表类中，依次计算每个成员点到其他成员点的距离，选取距离最小时对应的成员点作为该medoids代表类新的中心；

S4、重复步骤S2直至所有medoids代表类的中心不在发生变化，或者达到预设的迭代次数。

在一种具体的实施方式中，k由手肘法确定。

在本发明的一种实施方式中，通过层次分析法确定所述聚类中心的各电能质量指标的权重，具体为：

根据电能质量指标对电网的影响严重度，确定各medoids代表类的中心的时序电能质量数据的各指标之间的相对重要性，并采用1-9标度法进行表示，得到判断矩阵；

采用集合平均法计算判断矩阵的最大特征值和对应的特征向量，步骤如下：

计算判断矩阵各行元素的乘积p

其中，p

计算p

得到向量w＝(w

其中，

如表1，为一种具体的实施例中指标的评判方法。

表1层次分析法评判等级

在一种具体实施例中，还包括确认判断矩阵是否具有满意一致性，具体为：

计算判断矩阵的最大特征值λ

计算判断矩阵的一致性指标t

其中，t

设置平均随机一致性指标t

若t

如表2，为一具体的实施的平均随机一致性指标。

表2平均随机一致性指标

进一步的，所述通过数据包络分析法，以所述电能质量综合数据的最小值为输入，时序电能质量数据为输出，得到电能质量时序分析数据，具体为：

计算时序电能质量数据指标，包括：

令每条母线的决策单元有6项输出，2项输入，y

y

其中，w′

计算时序电能质量数据综合指标，包括：

针对j时刻的决策单元，利用线性规划求解最优权重，得到j时刻决策单元的评价指数h

其中，v

以j时刻决策单元的评价指数h

其中，U

对上述最有输出权重进行归一化，得到j时刻的时序权重U′

将j时刻的时序权重U′

如表3，为一种具体实施例的数据包络分析的输入输出表。

表3数据保罗分析的输入输出表

在本发明的一种实施方式中，通过熵权法确定各聚类中心的综合评分，具体为：

计算各聚类中心各时刻的电能质量时序分析数据X′

计算j时刻的信息熵e

计算j时刻时序电能质量数据的信息熵：

计算各聚类中心的综合评分：

在本发明的一种实施方式中，采用模糊评估完成电能质量等级评估，具体为：

建立评估对象的评价集R＝{优质，良好，中等，合格，不合格}；

建立评估指标的隶属度函数，包括：

属于等级优质的隶属度函数：

属于等级良好的隶属度函数：

属于等级中等的隶属度函数：

属于等级合格的隶属度函数：

属于等级不合格的隶属度函数：

建立模糊评估矩阵：

得到各聚类中心的模糊评估指数：

R′＝[s

第二方面

一种存储介质，所述存储介质中的计算机程序在被执行时实现如第一方面所述的考虑时序的区域电能质量综合评估方法，对区域电能质量进行评估。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。