[发明专利]时空电能质量水平快速评估方法有效
申请号: | 201110211477.0 | 申请日: | 2011-07-27 |
公开(公告)号: | CN102306242A | 公开(公告)日: | 2012-01-04 |
发明(设计)人: | 杨洪耕;胡灿;周辉;叶茂清;杨华 | 申请(专利权)人: | 四川大学;四川电力科学研究院 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 成都信博专利代理有限责任公司 51200 | 代理人: | 舒启龙 |
地址: | 610065 四川*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 时空 电能 质量 水平 快速 评估 方法 | ||
技术领域
本发明涉及电力系统供电企业电网的电能质量水平的评估方法,特别是通过建立每项电能指标的概率值本体模型来对电能质量指标进行实时性监测评估的方法。
背景技术
近年来,电能质量问题受到广泛关注,时空(“时”指选择的监测时间段,“空”指选择的监测位置)电能质量水平评估对于供电企业准确掌握电网电能质量信息,及时采取应对补偿措施至关重要。因此,长期电能质量水平快速评估具有重要意义。
在实际工程中,电能质量长时间监测信息常根据电能质量监测信息的某一概率值进行评估。目前国内外大都采用排序的方法来计算电能质量指标概率值。在《电能质量_公用谐波》中提到:为了实用方便,实测值95%概率值的选取方法为,将实测数据从大到小排序,舍弃前5%大值,取剩余实测值中的最大值。这种简单排序方法在数据量较小时是可行的,然而,当需要对长期电能质量监测信息进行评估时,数据量很大,简单的排序方法无法快速地获取用于时空电能质量水平评估的电能质量指标值。
为了提高计算速度,采用基于抽屉法的排序方法。抽屉法对n个数据排序的基本原理是:设定抽屉数量为N,求出n个数据的最大值a,将数值区间[0,a]等分成N等分,N个等分区间依次对应第1到第N个抽屉的取值区间,如果原始数据i归一化并乘以N后取整得到整数j,则i属于第j个抽屉,对第j个抽屉中的数据量加1,按以上方法对处理每个数据就能得到每个抽屉中的数据量;从最后一个抽屉开始累加前面每个抽屉中的数据量,当累加数据量达到所求排序位置时,再利用线性插值原理在最后累加上的这个抽屉的取值范围内插值,从而得到所求排序位置对应的数值。
谐波包括52项指标,分别是谐波电压总畸变率、谐波电流总畸变率、各次谐波电压含有率(1-25次谐波)、各次谐波电流幅值(1-25次谐波)。四川电网 有500个电能质量监测点,每个谐波指标一天的记录数据量是1440个。经过电脑程序仿真可知,使用简单的排序方法得到100个监测点一个月内每一监测点谐波电压总畸变率的三个概率值(90%概率值、95%概率值、99%概率值)所需要的响应时间为60.281秒,使用抽屉法所需要的响应时间为23.844秒,此时需要处理的数据量为4464000;使用简单的排序方法得到100个监测点一个月内每一监测点所有谐波电压指标(26个指标)的三个概率值(90%概率值、95%概率值、99%概率值)所需要的响应时间为1737.875秒,使用抽屉法所需要的响应时间为178.578秒,此时需要处理的数据量为116064000。响应时间是指从数据库中读取数据和处理数据所需要的总时间。可见,当数据量很大时,简单的排序方法和抽屉法都不能满足电能质量水平评估的实时性要求。
发明内容
本发明的目的是提供一种时空电能质量水平快速评估方法,以在数据量很大时,能满足电能质量水平评估的实时性要求。
本发明的目的是这样实现的:一种时空电能质量水平快速评估方法,包括,电能质量数据采集装置和电能质量数据库分别与计算机连接,按以下步骤进行:
1)构建电能质量概率值本体模型即针对五大电能质量指标分别构建以下五个概率值本体模型:
电压偏差指标概率值本体模型:主要由电压偏差分相的统计特征量构成,统计特征量有样本平均值和样本方差;样本类型是电压偏差指标的每天1min值;
频率偏差指标概率值本体模型:主要由频率偏差的统计特征量构成,统计特征量有样本平均值和样本方差;样本类型是频率偏差指标的每天3s值;
三相电压不平衡度指标概率值本体模型:主要由三相电压不平衡度的统计特征量构成,统计特征量有样本平均值、样本方差;样本类型是三相电压不平衡度指标每天的10min值;
闪变指标概率值本体模型:主要由闪变指标的统计特征量构成,统计特征量有样本均值、样本方差;样本类型是长时闪变指标每天的2h值和短时闪变每天10min值;
谐波指标概率值本体模型:主要由谐波指标的统计特征量构成,统计特征量有样本平均值、样本方差;样本类型是谐波指标每天的3s值;上述谐波指标包 括:谐波电压总畸变率、谐波电流总畸变率、1-25次谐波电压含有率、1-25次谐波电流幅值;
2)利用上述电能质量概率值本体模型获取统计特征量
根据上述五大电能质量指标的概率值本体模型得到对应电能质量指标的统计特征量,即,该电能质量指标一段时间内每天的样本特征量,即每天的样本的均值和方差,分别表示为 i=1,2,L,n;
3)由统计特征量得到总体样本的特征量
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