研究与开发
一种基于历史监测数据的谐波污染主特征群筛选方法
林坤杰1 , 潘夏2 , 张嫣1 , 邵振国1
1. 福州大学电气工程与自动化学院,福州 350116;
The Method for Screening the Principal Characteristic Group of Harmonic Pollution Using the Historical Monitoring Data
Lin Kunjie1 , Pan Xia2 , Zhang Yan1 , Shao Zhenguo1
1. College of Electrical Engineering and Automation, Fuzhou University, Fuzhou 350116;
摘要 对谐波污染用户的耦合模型需要考虑不同次数谐波之间的相互影响,这将使得模型非常复杂,从而无法基于在线监测辨识模型参数建模。本文提出一种基于历史监测数据的谐波主特征量筛选方法,首先利用统计分析中常用的主成分分析（principle component analysis, PCA)方法,通过主成分和原始变量之间的相关系数计算谐波特征群指标;然后根据该指标历史监测数据中提取能够用于谐波分析的谐波污染主特征群;最后,以宁德市配电网采集的电能质量监测数据为例进行分析,验证所提出方法的可行性。
关键词 ：
谐波 ,
主特征群 ,
主成分分析 ,
电能质量监测
Abstract ：The mutual influence between different harmonic orders need to be considered in coupling model of harmonic pollution, which makes the model complex. This paper introduces a method for screening the principal characteristic group of harmonic pollution based on the historical monitoring data. Firstly, principle component analysis (PCA) is used for calculating index of harmonic characteristics via the correlation coefficient between the principal components and original variables. Then the principal characteristic group is extracted from historical monitoring data in terms of aforementioned index. Finally, the feasibility of proposed method is verified via a case study on power quality monitoring data gathered form distribution network of Ningde.
Key words ：
plug-bushing
harmonic
principal characteristic group
principal component analysis
power quality monitoring
出版日期: 2017-01-20
基金资助: 福建省科技计划重点项目（2013H0024）福建省自然科学基金项目（2016J01219）
作者简介 : 林坤杰（1991-）,男,福建省漳州人,硕士研究生,研究方向为电能质量。
引用本文:
林坤杰, 潘夏, 张嫣, 邵振国. 一种基于历史监测数据的谐波污染主特征群筛选方法[J]. 电气技术, 2017, 18(1): 39-43.
Lin Kunjie, Pan Xia, Zhang Yan, Shao Zhenguo. The Method for Screening the Principal Characteristic Group of Harmonic Pollution Using the Historical Monitoring Data. Electrical Engineering, 2017, 18(1): 39-43.
链接本文:
https://dqjs.cesmedia.cn/CN/Y2017/V18/I1/39
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2017, Vol. 18 
