[发明专利]基于电压暂降监测数据的敏感负荷识别方法

权利要求书

1.一种基于电压暂降监测数据的敏感负荷识别方法，其特征在于：根据线路在暂降前后的有功功率的变化和功率恢复情况，采用基于奇异值分解的有功功率分段法对有功功率关键时间节点进行准确定位，计算线路上不同类型敏感负荷的占比。

2.根据权利要求1所述的基于电压暂降监测数据的敏感负荷识别方法，其特征在于：所述线路在暂降前后的有功功率的变化和功率恢复情况通过有功功率随时间变化的轨迹刻画；所述有功功率关键时间节点包括：功率开始下降时刻、功率下降至最低时刻、功率开始回升时刻、功率回升至平稳时刻。

3.根据权利要求2所述的基于电压暂降监测数据的敏感负荷识别方法，其特征在于：

设功率开始下降时刻t₁，功率下降至最低时刻t₂，功率开始回升时刻t₃，功率回升至平稳时刻t₄，四个时刻对应的有功功率值分别记为P₁、P₂、P₃、P₄；

在暂降过程中，线路总负荷中的敏感负荷占比用符号P_SL表示，则有：

其中，|P₂|/P₁表示不受电压暂降影响能够正常工作的普通负荷占比，P_SL代表受电压暂降影响从而功率跌落无法正常工作的负荷在线路总负荷中的占比，即敏感负荷占比；

在电压暂降过后，线路中的敏感负荷有功功率一部分能够自动恢复，还有一部分则受暂降影响严重而无法恢复；暂降过后能够正常工作的负荷占比表示为|P₄|/P₁，若暂降后不能自动恢复的敏感负荷占比用P_NAR表示，则有下式：

暂降后功率能够自动恢复的敏感负荷占比用P_AR表示，其表达式为：

线路中的敏感负荷为能够自动恢复的敏感负荷与不能自动恢复的敏感负荷之和，即下式成立：

P_SL＝P_NAR+P_AR (4)。

4.根据权利要求3所述的基于电压暂降监测数据的敏感负荷识别方法，其特征在于：对于电压暂降的波形，分为：事件前段、电压下降的第一过渡段、事件中段、电压上升的第二过渡段、事件后段五个时间段；

所述基于奇异值分解的有功功率分段法包括以下步骤：

步骤S1：中值滤波；

步骤S2：差分处理；

步骤S3：奇异值分解。

5.根据权利要求4所述的基于电压暂降监测数据的敏感负荷识别方法，其特征在于：步骤S1通过中值滤波对有功功率的波形进行滤波处理。

6.根据权利要求5所述的基于电压暂降监测数据的敏感负荷识别方法，其特征在于：在步骤S2中，将步骤S1处理的波形进行差分处理，用以将明显波动的过渡段和平稳的暂降前、暂降后以及事件段区分开来。

7.根据权利要求6所述的基于电压暂降监测数据的敏感负荷识别方法，其特征在于：在步骤S3中，在一定的窗口内，对每个检测窗口的采样点数据系列进行奇异值分解，得到对应奇异值大小，通过设定过渡段触发阈值，得到过渡段起止时刻。

8.根据权利要求7所述的基于电压暂降监测数据的敏感负荷识别方法，其特征在于：在步骤S3中，通过由采样得到的信号构成Hankel矩阵，来进行奇异值的分解：

对于采样得到的数据：X＝[x₁,x₂,...,x_N]，抽取其中的n个元素作为行相量[x₁,x₂,...,x_n]，并依次右移一个步长得到N-n+1个行相量，构成Hankel矩阵。

9.根据权利要求8所述的基于电压暂降监测数据的敏感负荷识别方法，其特征在于：在步骤S3中，通过Hankel矩阵的奇异值分解将奇异信号分解为多个分量信号，在各分解层中，剧烈突变的地方即是突变点：应用在自动分段中，过渡段的边界即为突变点，则通过对矩阵的奇异值分解找到剧烈突变处，进而对扰动时间进行定位。