针对传统稳态电能质量分级预警中多以数值大小与设定阈值对比、较少考虑指标长期变化趋势的局限性,提出一种基于趋势跨度指数的稳态电能质量趋势识别与预警方法。首先采用STL(seasonal and trend decomposition using locally weighted ...针对传统稳态电能质量分级预警中多以数值大小与设定阈值对比、较少考虑指标长期变化趋势的局限性,提出一种基于趋势跨度指数的稳态电能质量趋势识别与预警方法。首先采用STL(seasonal and trend decomposition using locally weighted regression)分解算法对稳态电能质量指标时间序列进行回归分解,提取趋势分量;其次采用Mann-Kendall检验法识别电能质量指标趋势分量的趋势类型;然后提出趋势跨度指数以量化电能质量指标趋势变化程度,并根据趋势跨度指数的分布特征划分预警等级;最后采用理想解排序法对监测点电能质量恶化风险进行综合评价。将该方法应用于某市稳态电能质量实际监测数据,对监测点各项电能质量指标以及整体电能质量水平进行趋势预警。展开更多
文摘针对传统稳态电能质量分级预警中多以数值大小与设定阈值对比、较少考虑指标长期变化趋势的局限性,提出一种基于趋势跨度指数的稳态电能质量趋势识别与预警方法。首先采用STL(seasonal and trend decomposition using locally weighted regression)分解算法对稳态电能质量指标时间序列进行回归分解,提取趋势分量;其次采用Mann-Kendall检验法识别电能质量指标趋势分量的趋势类型;然后提出趋势跨度指数以量化电能质量指标趋势变化程度,并根据趋势跨度指数的分布特征划分预警等级;最后采用理想解排序法对监测点电能质量恶化风险进行综合评价。将该方法应用于某市稳态电能质量实际监测数据,对监测点各项电能质量指标以及整体电能质量水平进行趋势预警。
