[发明专利]基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法及装置有效

专利信息
申请号: 202210541498.7 申请日: 2022-05-19
公开(公告)号: CN114660362B 公开(公告)日: 2022-08-16
发明(设计)人: 刘凯;徐方维;王朝浩;张颢严 申请(专利权)人: 四川大学
主分类号: G01R27/02 分类号: G01R27/02;G01R23/16;G06F17/10
代理公司: 成都行之智信知识产权代理有限公司 51256 代理人: 宋海霞
地址: 610000 四川*** 国省代码: 四川;51
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 互信 数据 优选 系统 谐波 阻抗 估计 方法 装置
【说明书】:

发明公开了基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法及装置,包括:获取公共连接点PCC谐波数据;建立量测数据矩阵,采用独立分量分析法对量测数据矩阵进行分析计算,得到用户侧或系统侧的侧边谐波电流;根据侧边谐波电流,采用核密度估计法计算量测PCC点谐波电流的边缘概率分布函数、侧边谐波电流的边缘概率分布函数和它们的联合概率分布函数;计算得到量测PCC点谐波电流与侧边谐波电流之间的互信息;根据互信息,筛选出量测PCC点谐波电流与侧边谐波电流之间的弱互信息数据段;采用独立随机矢量法对弱互信息数据段进行计算,得到侧边谐波阻抗。本发明减小了用户侧谐波阻抗非远大于系统侧谐波阻抗场景下谐波阻抗的估计误差。

技术领域

本发明涉及用户侧与系统侧谐波责任的划分领域,具体涉及基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法及装置。

背景技术

随着高比例新能源如光伏、风电接入电网以及电力电子装置等非线性元件的应用,电力系统中的谐波污染问题日益严重。谐波会导致供电电压的波形畸变,且易引起谐振,致使电网出现大范围、大幅度的过电压和过电流问题。因此,愈发严重的谐波污染问题亟待解决,合理地评估公共连接点(point of common coupling,PCC)系统侧和用户侧各自的谐波发射水平是有效谐波管控的重要环节,而合理评估双方谐波发射水平的第一步是准确估计系统侧谐波阻抗。因此准确求解谐波阻抗是谐波溯源、有效谐波治理等的首要前提

但是,现有的谐波阻抗估计方法通常需要满足PCC点用户侧谐波阻抗远大于系统侧谐波阻抗这一条件。但实际系统中,随着如城市轨道交通、充电桩等非线性用户的接入使得电网中加装大量的滤波装置,滤波装置并联在用户侧两端使得用户侧和系统侧谐波阻抗不再满足上述条件。当此条件不满足时,现有方法计算出的谐波阻抗误差较大。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是现有的谐波阻抗估计方法通常需要满足PCC点用户侧谐波阻抗远大于系统侧谐波阻抗这一条件,当此条件不满足时,现有方法计算出的谐波阻抗误差较大问题。

本发明目的在于提供基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法及装置,本发明方法不需要满足PCC点用户侧谐波阻抗远大于系统侧谐波阻抗这一条件,在两侧阻抗比接近时也同样适用,大幅减小了因非线性用户并联滤波器对谐波数据相关性的影响而造成的误差。本发明通过仿真和实测数据的分析验证说明了所提发明方法的有效性。

本发明通过下述技术方案实现:

第一方面,本发明基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法,该方法包括:

获取公共连接点PCC(point of common coupling)谐波数据;

根据所述公共连接点PCC谐波数据建立量测数据矩阵,采用独立分量分析法(independent component analysis,ICA)对所述量测数据矩阵进行分析计算,得到用户侧或系统侧的侧边谐波电流;

根据所述侧边谐波电流,采用核密度估计法计算量测PCC点谐波电流的边缘概率分布函数、侧边谐波电流的边缘概率分布函数和它们的联合概率分布函数;并根据所述量测PCC点谐波电流的边缘概率分布函数、侧边谐波电流的边缘概率分布函数和它们的联合概率分布函数,计算得到量测PCC点谐波电流与侧边谐波电流之间的互信息;

根据所述互信息,筛选出量测PCC点谐波电流与侧边谐波电流之间的弱互信息数据段;采用独立随机矢量法对所述弱互信息数据段进行计算,得到用户侧或系统侧的侧边谐波阻抗。

工作原理是:基于现有的谐波阻抗估计方法通常需要满足PCC点用户侧谐波阻抗远大于系统侧谐波阻抗这一条件。但实际系统中,随着如城市轨道交通、充电桩等非线性用户的接入使得电网中加装大量的滤波装置,滤波装置并联在用户侧两端使得用户侧和系统侧谐波阻抗不再满足上述条件。当此条件不满足时,现有方法计算出的谐波阻抗误差较大。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于四川大学,未经四川大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210541498.7/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top