基于谐波监测数据的谐波源辨识方法研究

发布时间：2024-01-27 06:53

　　随着特高压和智能电网的发展,非线性负载和设备所带来的电网谐波污染问题得以凸显。谐波污染会带来能源和设备消耗,引发电网运行安全问题,带来巨大经济损失^[1]。在电网谐波综合治理过程中,谐波源辨识是亟待解决的首要问题。谐波源辨识一般采用电网模型仿真的方法研究,准确度不高。国家电网建设了电网谐波监测分析系统^[2],汇集了海量电能质量数据,为数据驱动的谐波问题分析奠定了基础。在此背景下,本文针对谐波源辨识问题,使用电网谐波监测数据,围绕谐波源识别和谐波责任划分展开相关研究,主要工作包括:1、以准确识别谐波源为目标,提出一种电能质量数据驱动的谐波源分类方法。该方法兼顾指标的多样性、数据的非线性与时序性特点,首先基于电能质量数据分布特点对海量数据进行合理筛选与采样;然后使用随机森林基于袋外数据进行特征重要性评估,结合序列后向选择算法迭代生成最优特征子集;接下来对数据进行固定时间间隔的分组聚合与滑动平均法平滑处理,再将样本数据输入长短期记忆网络(LSTM)模型进行学习;最后基于学习模型对谐波源类别做出预测。实验结果表明,该方法比已有的基于随机森林的谐波源分类...

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【学位级别】：硕士

图1-1谐波的

图1-1谐波的产生及其影响

图1-2电网谐波监测分析系统架构

图1-3某PCC母线处谐波源分布情况

本文编号：3886512