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题名基于多源数据的配变低压侧谐波估计方法
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作者
张逸
林楠
刘必杰
欧杰宇
黄雁
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机构
福州大学电气工程与自动化学院
国网福建省电力有限公司宁德供电公司
国网福建省电力有限公司龙岩供电公司
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出处
《中国电机工程学报》
北大核心
2025年第11期4305-4317,I0016,共14页
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基金
国家自然科学基金项目(51777035)
福建自然科学基金项目(2020J01123)
宁夏回族自治区自然科学基金项目(2023AAC03834)。
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文摘
针对配变低压侧缺乏谐波量测的问题,该文结合短时测试数据和长期功率数据,提出一种基于深度学习的配变低压侧谐波估计方法。首先,采用Fisher最优分割法和导数动态时间弯曲算法相结合的方法对谐波主导用户进行识别;其次,提出一种变分模态分解和格拉姆角场相结合的电气数据转化方法,将谐波主导用户的功率信号和配变低压侧谐波信号转化为伪彩色格拉姆功率图像和灰色格拉姆谐波图像;最后,将两种图像输入到改进的PSRGAN(pix2pix-super-resolution generative adversarial network)模型中训练学习,学习谐波源用户功率数据与配变低压侧谐波数据间的映射关系,迁移生成配变低压侧谐波长期监测数据。通过仿真模型与实测算例验证所提方法的准确性,且所需数据易于获取,具有工程实用性。
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关键词
多源数据
变分模态分解
格拉姆变换
改进生成对抗模型
谐波估计
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Keywords
multisource data
variational modal decomposition
gram transform
improved generative adversarial model
harmonic estimation
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分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
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