一种基于数据包络线提取的谐波溯源方法

技术领域

本发明涉及电网技术领域，特别是一种基于数据包络线提取的谐波溯源方法。

背景技术

随着电气化铁路和城市轨道交通的不断增加、新能源发电并网规模的迅速攀升、传统大型干扰源负荷保有量居高不下，且源荷互动紧密的多重因素共同作用下，电网电能质量问题越来越突出，严重影响到电网的安全、经济运行。这些因素使得电网中的电能质量问题呈现出相互耦合和相互叠加的局面，情况更加复杂。电能质量问题不仅会影响负荷的正常工作，严重的时候，还可能会导致电力设备的损坏或引发停电事故。因此，亟需立足于新的谐波特性，准确评估各用户所发射谐波对电网公共连接点(PCC)谐波电压的影响。公平划分谐波用户的责任，可以规范谐波用户接入电网行为，并为治理用户谐波问题提供理论依据。

针对目前电能质量监测系统监测点有限，仅靠安装在变电站母线及个别出线上的电能质量监测终端提供的监测数据无法对每个用户的谐波电压、谐波电流数据进行准确的测量，且已有的电能质量监测系统并未强制规定存储谐波相位信息，难以进行用户谐波责任划分的问题，已提出了一种利用实际电能质量监测系统统计数据，融合其它电力系统数据(如用电信息采集系统、调度系统)的监测数据关联性溯源方法。然而，当现有关联性分析方法应用于功率数据呈高频波动特点的线路时，其谐波溯源结果难以与可疑谐波源实际情况契合，无法准确定位至主要谐波源，影响后续谐波责任划分结果。

基于此，需要先行对可获取的高频波动功率数据进行包络处理，利用所提取的功率包络线与谐波电压数据进行关联性分析，以得到更合理的谐波问题分析结果，精确指导谐波治理工作。

当前不足

(1)电能质量监测系统监测点有限，无法对每个用户的谐波电压、谐波电流数据进行准确的测量，且已有的电能质量监测系统并未强制规定存储谐波相位信息，难以进行用户谐波责任划分。

(2)现有关联性分析方法应用于功率数据呈高频波动特点的线路时，溯源结果难以反映实际情况。

(3)时间序列的时间窗内存在较多峰值点、谷值点，仅提取时间窗内最大值进行包络可能丢失重要信息。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于数据包络线提取的谐波溯源方法，能够分析每个用户平均有功功率序列数据与谐波电压序列数据的相关性，判断其中相关性最强的用户为可疑谐波源。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于数据包络线提取的谐波溯源方法，包括以下步骤：

步骤1：高频波动功率数据包络线提取；

步骤2：基于多源数据融合的关联性分析算法；

步骤3：基于数据包络线提取的谐波溯源。

在一较佳的实施例中，所述步骤1具体包括以下步骤：

步骤11：定义时间长度为T的各线路平均有功功率时间序列为P

其中，该时间序列时间窗间隔可表示为等长子区间d＝[t

步骤12：分别求取各个时间窗[t

步骤13：分别提取平均有功功率序列在各时间窗[t

步骤14：选取步骤12、步骤13中提取的最大值P’

在一较佳的实施例中，所述步骤13具体包括以下步骤：

步骤131：将该时间窗内时间坐标作如下处理，并将P

步骤132：将峰值点s

步骤133：若该斜率小于或等于设定阈值k

步骤134：至此，形成该时间窗内峰值点P’

在一较佳的实施例中，所述步骤2具体包括：利用谐波电压时间序列数据U’(t)和已提取的功率数据包络线P

本专利在窗宽为T

式中，cov(U',P

当动态相关系数|r(U'，P

在一较佳的实施例中，所述步骤3具体包括：

步骤31：从电能质量监测系统中获取关注母线上安装的电能质量监测终端采集的某段时间内的谐波电压监测数据共m个，并形成谐波电压时间序列数据U＝

步骤32：从用电信息采集系统/调度系统中获取关注母线下所有用户在该段时间内的平均有功功率数据；

其中，设该关注母线下共接有J个用户，每个用户采集的平均有功功率数据共j个点，所形成J个用户平均有功功率时间序列数据可表示为P1＝

步骤33：提取高频波动线路的功率数据最大值、最小值包络线，利用线性插值方法将谐波电压时间序列数据U＝

步骤34：取处理后的谐波电压时间序列数据U’＝

动态相关系数均值最大用户即为主要谐波源。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：本发明方法能够弥补现有关联性分析方法在应用于功率数据呈高频波动特点的线路时，其谐波溯源结果难以与可疑谐波源实际情况契合，无法准确定位至主要谐波源，影响后续谐波责任划分结果分析的问题，通过先行对可获取的高频波动功率数据进行包络处理，利用所提取的用户平均有功功率序列包络线与谐波电压序列数据进行关联性分析，可得到更合理的谐波问题分析结果，精确指导谐波治理工作。

附图说明

图1为本发明优选实施例的一种基于数据包络线提取的谐波溯源方法流程图；

图2为本发明优选实施例的峰值点选取流程图；

图3为本发明优选实施例的某变电站110kV母线拓扑简图；

图4为本发明优选实施例的电铁线路数据包络前后对比图，其中，(1)为电铁线路1，(2)为电铁线路2。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

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申请的示例性实施方式；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。

一种基于数据包络线提取的谐波溯源方法，参考图1-4，包括以下步骤：

(1)高频波动功率数据包络线提取

数据包络线提取能充分利用海量的监测数据，衡量含类似电铁、风机这类线路的高频波动数据，充分挖掘功率数据与谐波电压之间各时刻不同特征或数据间的相关关系，以进行后续对谐波溯源的相关性分析，对基于谐波溯源结果进行的谐波责任划分以及治理工作十分重要。

衡量这类高频波动线路功率时间序列上下包络线提取方法定义如下：

步骤1：定义时间长度为T的各线路平均有功功率时间序列为P

其中，该时间序列时间窗间隔可表示为等长子区间d＝[t

步骤2：分别求取各个时间窗[t

步骤3：分别提取平均有功功率序列在各时间窗[t

以峰值点P’

步骤(1)：将该时间窗内时间坐标作如下处理，并将P

步骤(2)：将峰值点s

步骤(3)：若该斜率小于或等于设定阈值k

步骤(4)：至此，形成该时间窗内峰值点P’

步骤4：选取步骤二、三中提取的最大值P’

(2)基于多源数据融合的关联性分析算法

利用谐波电压时间序列数据U’(t)和已提取的功率数据包络线P

本专利在窗宽为T

式中，cov(U',P

当动态相关系数|r(U'，P

(3)基于数据包络线提取的谐波溯源

本发明提供了一种基于数据包络线提取的谐波溯源方法，包括如下步骤：

步骤1：从电能质量监测系统中获取关注母线上安装的电能质量监测终端采集的某段时间内的谐波电压监测数据共m个，并形成谐波电压时间序列数据U＝

步骤2：从用电信息采集系统/调度系统中获取关注母线下所有用户在该段时间内的平均有功功率数据；

其中，设该关注母线下共接有J个用户，每个用户采集的平均有功功率数据共j个点，所形成J个用户平均有功功率时间序列数据可表示为P1＝

步骤3：提取高频波动线路的功率数据最大值、最小值包络线，利用线性插值方法将谐波电压时间序列数据U＝

步骤4：取处理后的谐波电压时间序列数据U’＝

动态相关系数均值最大用户即为主要谐波源。

实现实例

利用某变电站110kV母线2022年4月1日～4月15日2周的情况进行分析，其110kV母线拓扑简图如图3所示，包含两条重要电铁线路。

以前3日中5次谐波进行分析，分析结果如下：

表1电铁线路数据包络分析前后相关系数均值

综上：经包络线提取后，电铁线路1相关系数大小由0.2476提升至0.7689，输出线路谐波溯源结果按大小排序依次为电铁线路1、线路2、线路5、线路3、电铁线路2、线路1；电铁线路1为主要谐波源所在线路。