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题名采用区间型非同步监测数据的鲁棒动态谐波状态估计
被引量：2
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作者
林洪洲
邵振国
陈飞雄
林俊杰
林潇
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机构
福州大学电气工程与自动化学院
福建省电器智能化工程技术研究中心
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期1701-1708,共8页
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基金
国家自然科学基金面上项目(51777035)
福建省自然科学基金重点项目(2020J02028)。
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文摘
当前的谐波状态估计大多采用同步相量测量数据,但数据获取成本大,难以满足谐波状态估计的可观要求。相比较而言,电能质量监测装置成本更小、利于大范围布设,更容易满足谐波状态估计的可观要求,但谐波状态估计精度较低。因此,该文基于非同步谐波监测数据,提出鲁棒动态谐波状态估计方法。首先,构建考虑谐波状态不确定性的动态谐波状态估计模型,并通过相角同步化手段处理非同步的谐波监测数据,以获取模型求解的启动值;其次,提出结合区间泰勒展开和上界优化方法的扩展区间卡尔曼滤波算法,对动态谐波状态估计模型进行求解,降低所得区间谐波状态估计量的保守性;同时,采用基于鲁棒因子的增益矩阵自适应调整方法,剔除坏数据对状态估计准确性的影响;最后,在IEEE57节点系统算例验证该文方法的可行性与有效性。
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关键词
电能质量
非同步谐波监测数据
区间动态谐波状态估计
区间卡尔曼滤波算法
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Keywords
power quality
asynchronous harmonic monitoring data
interval dynamic harmonic state estimatiom
interval Kalman filter algorithm
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分类号
TM721
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于特征集重构与多标签分类模型的谐波源定位方法
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作者
邵振国
林潇
张嫣
陈飞雄
林洪洲
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机构
福州大学电气工程与自动化学院
福建省电器智能化工程技术研究中心
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出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期147-154,共8页
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基金
国家自然科学基金面上项目(51777035)
福建自然科学基金重点项目(2020J02028)。
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文摘
传统基于谐波状态估计的谐波源定位方法需要专门的同步相量量测装置,工程应用受到限制。为此,基于电能质量监测装置所采集的非同步量测数据,提出了基于特征集重构与多标签分类模型的谐波源定位方法。利用监测数据的充分统计量来挖掘量测时段的谐波信息,同时利用标签特定特征学习算法重构特征集,从而消除冗余特征以及无关特征对于谐波源定位精度的影响;提出基于邻接矩阵以及灵敏度分析的测点配置方法,结合电路网络拓扑信息实现测点的优化配置;提出基于改进极限学习机的谐波源定位方法,该方法以重构特征集为输入,建立多标签分类模型,实现谐波源定位。通过仿真与算例分析,验证了所提方法的可行性及有效性。
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关键词
电能质量
谐波源定位
非同步谐波监测数据
极限学习机
标签特定特征学习算法
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Keywords
power quality
harmonic source location
asynchronous harmonic monitoring data
extreme learning machine
learning label-specific feature algorithm
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分类号
TM711
[电气工程—电力系统及自动化]
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