针对传统谐波责任划分方法需采用专门同步设备监测数据,且需基于等值电路模型划分谐波责任,工程应用较为复杂等不足,采用现有谐波监测装置非同步测量数据,提出一种综合考虑了数据非同步性、场景划分和数据相关性的谐波责任划分方法。首...针对传统谐波责任划分方法需采用专门同步设备监测数据,且需基于等值电路模型划分谐波责任,工程应用较为复杂等不足,采用现有谐波监测装置非同步测量数据,提出一种综合考虑了数据非同步性、场景划分和数据相关性的谐波责任划分方法。首先,对原始非同步监测数据集采用分段聚合近似算法进行降噪预处理,利用形状动态时间规整算法(shape dynamic time warping,ShapeDTW)实现数据匹配对齐;然后,利用点排序识别聚类结构的聚类算法(ordering points to identify the clustering structure,OPTICS)划分场景以处理电力系统中因负荷投切和无功补偿装置切换等情况导致的谐波责任变化;最后,基于相关性分析构建场景谐波责任和总谐波责任指标,在指标构建的过程中引入了场景时长占比这一因素以得到更加科学合理的总谐波责任值。通过仿真验证和电网实例验证,该方法能基于现有非同步性监测数据实现各用户合理时间尺度动态谐波责任划分,可为工程上的快速谐波责任划分提供一定的新思路和新方法。展开更多
文摘针对传统谐波责任划分方法需采用专门同步设备监测数据,且需基于等值电路模型划分谐波责任,工程应用较为复杂等不足,采用现有谐波监测装置非同步测量数据,提出一种综合考虑了数据非同步性、场景划分和数据相关性的谐波责任划分方法。首先,对原始非同步监测数据集采用分段聚合近似算法进行降噪预处理,利用形状动态时间规整算法(shape dynamic time warping,ShapeDTW)实现数据匹配对齐;然后,利用点排序识别聚类结构的聚类算法(ordering points to identify the clustering structure,OPTICS)划分场景以处理电力系统中因负荷投切和无功补偿装置切换等情况导致的谐波责任变化;最后,基于相关性分析构建场景谐波责任和总谐波责任指标,在指标构建的过程中引入了场景时长占比这一因素以得到更加科学合理的总谐波责任值。通过仿真验证和电网实例验证,该方法能基于现有非同步性监测数据实现各用户合理时间尺度动态谐波责任划分,可为工程上的快速谐波责任划分提供一定的新思路和新方法。
