基于云模型的谐波电流异常检测

发布时间：2018-12-24 12:14

【摘要】：电力系统谐波监测是电能质量监测系统的主要工作内容,谐波电流检测能为分析设备运行状态提供依据,提出了一种基于云模型检测谐波电流是否异常的方法。根据正常运行条件下谐波电流的日95%概率值和日最大值分别建立正态云模型,利用云模型的熵来衡量正常运行方式时谐波电流的波动范围,根据正态云外隶属曲线的'3nE外边界确定谐波电流的异常阈值。同时提出了谐波电流异常检测的修正算法及简化公式。将需检测的谐波电流与谐波异常阈值进行比较,可实现谐波电流的异常检测;基于云模型确定谐波电流异常阈值可以克服基于总体样本方法确定的异常阈值受样本随机不确定性影响较大的问题,同时考虑了正常数据的波动问题,确定出的异常阈值更符合客观实际,不易造成正常数据的误判。实际工程算例验证了该方法的正确性,同时说明了总体样本方法的不足。
[Abstract]:Harmonic monitoring of power system is the main work of power quality monitoring system. Harmonic current detection can provide the basis for analyzing the operating state of the equipment. A method based on cloud model is proposed to detect whether harmonic current is abnormal or not. According to the daily 95% probability value and the daily maximum value of harmonic current under normal operation condition, the normal cloud model is established, and the entropy of cloud model is used to measure the fluctuation range of harmonic current in normal operation mode. The abnormal threshold of harmonic current is determined according to the '3nE' outer boundary of the membership curve outside the normal cloud. At the same time, the modified algorithm and simplified formula of harmonic current anomaly detection are proposed. The harmonic current to be detected is compared with the harmonic abnormal threshold, and the abnormal detection of harmonic current can be realized. Determining the abnormal threshold of harmonic current based on cloud model can overcome the problem that the abnormal threshold determined based on the total sample method is greatly affected by the random uncertainty of the sample, and the fluctuation problem of normal data is considered at the same time. The abnormal threshold is more in line with the objective reality, and it is not easy to misjudge the normal data. The correctness of the method is verified by an actual engineering example, and the shortcomings of the overall sample method are explained.
【作者单位】： 广东电网公司电力科学研究院;四川大学电气信息学院;
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA050212)~~
【分类号】：TM933.1

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