[發明專利]時空電能質量水平快速評估方法

有效

• 申請號: 201110211477.0
• 申請日: 2011-07-27
• 公開（公告）號: CN102306242A
• 公開（公告）日: 2012-01-04
• 發明（設計）人: 楊洪耕;胡燦;周輝;葉茂清;楊華
• 申請（專利權）人: 四川大學;四川電力科學研究院
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 成都信博專利代理有限責任公司 51200
• 代理人: 舒啟龍

技術領域

本發明涉及電力系統供電企業電網的電能質量水平的評估方法，特別是通過建立每項電能指標的概率值本體模型來對電能質量指標進行實時性監測評估的方法。?

背景技術

近年來，電能質量問題受到廣泛關注，時空(“時”指選擇的監測時間段，“空”指選擇的監測位置)電能質量水平評估對于供電企業準確掌握電網電能質量信息，及時采取應對補償措施至關重要。因此，長期電能質量水平快速評估具有重要意義。?

在實際工程中，電能質量長時間監測信息常根據電能質量監測信息的某一概率值進行評估。目前國內外大都采用排序的方法來計算電能質量指標概率值。在《電能質量_公用諧波》中提到：為了實用方便，實測值95％概率值的選取方法為，將實測數據從大到小排序，舍棄前5％大值，取剩余實測值中的最大值。這種簡單排序方法在數據量較小時是可行的，然而，當需要對長期電能質量監測信息進行評估時，數據量很大，簡單的排序方法無法快速地獲取用于時空電能質量水平評估的電能質量指標值。?

為了提高計算速度，采用基于抽屜法的排序方法。抽屜法對n個數據排序的基本原理是：設定抽屜數量為N，求出n個數據的最大值a，將數值區間[0，a]等分成N等分，N個等分區間依次對應第1到第N個抽屜的取值區間，如果原始數據i歸一化并乘以N后取整得到整數j，則i屬于第j個抽屜，對第j個抽屜中的數據量加1，按以上方法對處理每個數據就能得到每個抽屜中的數據量；從最后一個抽屜開始累加前面每個抽屜中的數據量，當累加數據量達到所求排序位置時，再利用線性插值原理在最后累加上的這個抽屜的取值范圍內插值，從而得到所求排序位置對應的數值。?

諧波包括52項指標，分別是諧波電壓總畸變率、諧波電流總畸變率、各次諧波電壓含有率(1-25次諧波)、各次諧波電流幅值(1-25次諧波)。四川電網?有500個電能質量監測點，每個諧波指標一天的記錄數據量是1440個。經過電腦程序仿真可知，使用簡單的排序方法得到100個監測點一個月內每一監測點諧波電壓總畸變率的三個概率值(90％概率值、95％概率值、99％概率值)所需要的響應時間為60.281秒，使用抽屜法所需要的響應時間為23.844秒，此時需要處理的數據量為4464000；使用簡單的排序方法得到100個監測點一個月內每一監測點所有諧波電壓指標(26個指標)的三個概率值(90％概率值、95％概率值、99％概率值)所需要的響應時間為1737.875秒，使用抽屜法所需要的響應時間為178.578秒，此時需要處理的數據量為116064000。響應時間是指從數據庫中讀取數據和處理數據所需要的總時間。可見，當數據量很大時，簡單的排序方法和抽屜法都不能滿足電能質量水平評估的實時性要求。?

發明內容

本發明的目的是提供一種時空電能質量水平快速評估方法，以在數據量很大時，能滿足電能質量水平評估的實時性要求。?

本發明的目的是這樣實現的：一種時空電能質量水平快速評估方法，包括，電能質量數據采集裝置和電能質量數據庫分別與計算機連接，按以下步驟進行：?

1)構建電能質量概率值本體模型即針對五大電能質量指標分別構建以下五個概率值本體模型：?

電壓偏差指標概率值本體模型：主要由電壓偏差分相的統計特征量構成，統計特征量有樣本平均值和樣本方差；樣本類型是電壓偏差指標的每天1min值；?

頻率偏差指標概率值本體模型：主要由頻率偏差的統計特征量構成，統計特征量有樣本平均值和樣本方差；樣本類型是頻率偏差指標的每天3s值；?

三相電壓不平衡度指標概率值本體模型：主要由三相電壓不平衡度的統計特征量構成，統計特征量有樣本平均值、樣本方差；樣本類型是三相電壓不平衡度指標每天的10min值；?

閃變指標概率值本體模型：主要由閃變指標的統計特征量構成，統計特征量有樣本均值、樣本方差；樣本類型是長時閃變指標每天的2h值和短時閃變每天10min值；?

諧波指標概率值本體模型：主要由諧波指標的統計特征量構成，統計特征量有樣本平均值、樣本方差；樣本類型是諧波指標每天的3s值；上述諧波指標包?括：諧波電壓總畸變率、諧波電流總畸變率、1-25次諧波電壓含有率、1-25次諧波電流幅值；?

2)利用上述電能質量概率值本體模型獲取統計特征量?

根據上述五大電能質量指標的概率值本體模型得到對應電能質量指標的統計特征量，即，該電能質量指標一段時間內每天的樣本特征量，即每天的樣本的均值和方差，分別表示為?i＝1，2，L，n；?

3)由統計特征量得到總體樣本的特征量?