[发明专利]一种配网电流三相不平衡度的评价方法

摘要

本发明涉及一种配网电流三相不平衡度的评价方法，其技术特点是包括以下步骤：步骤1、采用BP神经网络算法对配网三相交流系统的三相电流采集数据进行突变数据修正；步骤2、根据修正的配网三相电流采集数据，在每月的工作日和非工作日中分别选取最大负荷日的为典型日，得到一年24个典型日的配网三相电流采集数据；步骤3、分别评价24个典型日的配网电流三相不平衡度；步骤4、计算一年24个典型日的配网电流三相不平衡度取的平均值，从而得出年配网电流三相不平衡度。本发明在计算配网电流三相不平衡度时综合考虑季节、是否工作日以及一天当中不同时刻的电流值等多种变动因素，因此使评价结果更加准确客观。

主权项

1.一种配网电流三相不平衡度的评价方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、采用BP神经网络算法对配网三相交流系统的三相电流采集数据进行突变数据修正；步骤2、根据修正的配网三相电流采集数据，在每月的工作日和非工作日中分别选取最大负荷日的为典型日，得到一年24个典型日的配网三相电流采集数据；步骤3、分别评价24个典型日的配网电流三相不平衡度，其评价公式为:上式中，Iav.i表示第i组采集值的三相电流平均值；Iij表示第i组采集值第j相的电流值；β表示典型日电流三相不平衡度；D表示一个典型日的采集点总数；步骤4、计算一年24个典型日的配网电流三相不平衡度的平均值，从而得出年配网电流三相不平衡度；其中，1≤K≤24上式中，βk表示第K个典型日电流三相不平衡度；所述步骤1包括如下具体步骤：(1)建立配网三相交流电力系统模型；(2)通过配网三相电流的历史数据的训练构建合适的BP神经网络；(3)对BP神经网络进行初始化，并将三相电流采集数据输入BP神经网络进行训练直至误差减小到符合期望要求时训练结束，进而实现对三相电流采集数据进行突变数据修正的目的。