基于稀疏成分分析的多直流馈入城市电网直流落点系统侧谐波阻抗计算方法
发布时间：2021-01-24 23:05
多直流馈入城市电网具有高电缆化率,在电网中易产生感容耦合,从而引发谐振与谐波放大。计算直流落点系统侧谐波阻抗对治理上述问题具有指导意义。由于直流落点背景谐波大且落点侧谐波阻抗并非远大于系统侧,现有方法难以求解。为此,该文提出一种基于稀疏成分分析的改进复独立分量算法,在复独立分量法分离出的谐波源信号基础上进行局部搜索,由稀疏成分分析构造稀疏筛选判据,通过稀疏筛选与非高斯性二次筛选找出与真实源信号吻合的局部信号,进而求取系统侧谐波阻抗。该算法在背景谐波较大且落点侧谐波阻抗非远大于系统侧时仍然适用。通过仿真与实际案例验证所提算法的正确性与有效性。
【文章来源】：中国电机工程学报. 2019,39(07)北大核心
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
图6两种算法求得的Is采样点(b)
2022中国电机工程学报第39卷similar100200300sparse00.00.51.01.52.0局部信号稀疏筛选图7各局部信号sparse指标与similar指标关系Fig.7Relationshipbetweensparseandsimilar由图7可知，similar较高的局部信号一定满足稀疏筛选判据sparse(0.02)，且随着sparse的增大，由于sparse不再成立，similar迅速降低；但另一方面，部分满足sparse的信号对应的similar仍较低，这是由于式(13)导致信号xiD误线性聚类。例如对稀疏筛选后信号中similar最低的信号s,iy，经稀疏变换后有Ds,iI[0.0590.180j,0.0190.302j,0.5780.298j]，且DDs,c,/iiII[0.0870.154j,0.0880.155j,0.3210.462j]。可见在s,iy的稀疏字典作用下，对应时段局部源信号Ds,iI并非接近于零，即未被稀疏化，说明s,iy与s,iI并不吻合，但由于DDs,c,/iiII的前两位近似相等，式(13)成立，从而sparse仍成立。由此可见，通过稀疏筛选可以选中与真实源信号sI高度吻合的局部信号，但同时也可能选中部分因式(13)而误线性聚类的信号。因此需对稀疏筛选的结果进行二次筛眩3.3非高斯性二次筛选分析为防止由于式(13)导致信号xiD误线性聚类而求得错误的s,iZ，在稀疏筛选后需用非高斯性对选出的各组s,iZ二次筛眩某次运算稀疏筛选后各组结
iiII的前两位近似相等，式(13)成立，从而sparse仍成立。由此可见，通过稀疏筛选可以选中与真实源信号sI高度吻合的局部信号，但同时也可能选中部分因式(13)而误线性聚类的信号。因此需对稀疏筛选的结果进行二次筛眩3.3非高斯性二次筛选分析为防止由于式(13)导致信号xiD误线性聚类而求得错误的s,iZ，在稀疏筛选后需用非高斯性对选出的各组s,iZ二次筛眩某次运算稀疏筛选后各组结果对应s,iI的非高斯性如图8所示。虚部归一化非高斯性0.61.00.80.20.4实虚部综合非高斯性0.51.00.0实部归一化非高斯性0.01.00.5(a)s,iZ误差与s,iI综合非高斯性0.001000405020Zs幅值误差/%Zs阻抗角误差/%(b)s,iI非高斯性图8非高斯性筛选结果分析Fig.8Analysisofnon-Gaussianscreening从图8(a)可知，稀疏筛选后仍会存在一部分误差较大的s,iZ，但随着各s,iZ对应s,iI综合非高斯性的增大，误差逐渐降低。由于这些误差较大的信号本质上仍是源信号的线性组合，根据中心极限定理，其非高斯性较弱，在二次筛选后会被舍弃。而最终解非高斯性最强，误差很校由图8(b)可看出，真实源信号的实虚部均具有良好的非高斯性。且二次筛选后最终解对应s,iI的非高斯性与真实sI的非高斯性很接近。因此，在稀疏筛选后通过非高斯性二次筛选能有效剔除误线性聚类信号，选出与真实源信号高度吻合的局部信号，并最终求得准确的sZ。4实例分析某多直流馈入城市电网包含
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于快速近似联合对角化的谐波发射水平评估方法[J]. 袁林,杨洪耕,王智琦,肖楚鹏. 电力系统自动化. 2017(07)
[2]基于复数域偏最小二乘法与等值法的多谐波源责任划分[J]. 王辉,刘炜,李群湛,易东,郭成. 电力系统自动化. 2017(04)
[3]多直流馈入城市输电网谐波放大特性分析[J]. 金祖洋,杨洪耕,潘爱强. 电网技术. 2016(12)
[4]基于贝叶斯定理的系统谐波阻抗估计[J]. 赵熙,杨洪耕. 中国电机工程学报. 2016(11)
[5]电网安全运行知识的表达与演变[J]. 赵峰,黄天恩,孙宏斌. 中国电机工程学报. 2015(20)
[6]邻近直流输电落点的城市电网谐波传导特性分析[J]. 陈甜甜,胡蓉,金祖洋,杨洪耕. 电网技术. 2015(10)
[7]一种新型的高压直流输电系统交流侧谐波电压测量方法[J]. 毛涛,乐健,黄银龙,罗汉武. 中国电机工程学报. 2015(04)
[8]基于变换域单源点筛选的高效盲图像分离[J]. 徐金东,余先川,胡丹,张立保. 电子学报. 2013(11)
[9]基于主导波动量筛选原理的用户谐波发射水平估计方法[J]. 龚华麟,肖先勇,刘亚梅,杨洪耕. 中国电机工程学报. 2010(04)
[10]多馈入交直流系统短路比的定义和应用[J]. 林伟芳,汤涌,卜广全. 中国电机工程学报. 2008(31)
本文编号：2998095
【文章来源】：中国电机工程学报. 2019,39(07)北大核心
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
图6两种算法求得的Is采样点(b)
2022中国电机工程学报第39卷similar100200300sparse00.00.51.01.52.0局部信号稀疏筛选图7各局部信号sparse指标与similar指标关系Fig.7Relationshipbetweensparseandsimilar由图7可知，similar较高的局部信号一定满足稀疏筛选判据sparse(0.02)，且随着sparse的增大，由于sparse不再成立，similar迅速降低；但另一方面，部分满足sparse的信号对应的similar仍较低，这是由于式(13)导致信号xiD误线性聚类。例如对稀疏筛选后信号中similar最低的信号s,iy，经稀疏变换后有Ds,iI[0.0590.180j,0.0190.302j,0.5780.298j]，且DDs,c,/iiII[0.0870.154j,0.0880.155j,0.3210.462j]。可见在s,iy的稀疏字典作用下，对应时段局部源信号Ds,iI并非接近于零，即未被稀疏化，说明s,iy与s,iI并不吻合，但由于DDs,c,/iiII的前两位近似相等，式(13)成立，从而sparse仍成立。由此可见，通过稀疏筛选可以选中与真实源信号sI高度吻合的局部信号，但同时也可能选中部分因式(13)而误线性聚类的信号。因此需对稀疏筛选的结果进行二次筛眩3.3非高斯性二次筛选分析为防止由于式(13)导致信号xiD误线性聚类而求得错误的s,iZ，在稀疏筛选后需用非高斯性对选出的各组s,iZ二次筛眩某次运算稀疏筛选后各组结
iiII的前两位近似相等，式(13)成立，从而sparse仍成立。由此可见，通过稀疏筛选可以选中与真实源信号sI高度吻合的局部信号，但同时也可能选中部分因式(13)而误线性聚类的信号。因此需对稀疏筛选的结果进行二次筛眩3.3非高斯性二次筛选分析为防止由于式(13)导致信号xiD误线性聚类而求得错误的s,iZ，在稀疏筛选后需用非高斯性对选出的各组s,iZ二次筛眩某次运算稀疏筛选后各组结果对应s,iI的非高斯性如图8所示。虚部归一化非高斯性0.61.00.80.20.4实虚部综合非高斯性0.51.00.0实部归一化非高斯性0.01.00.5(a)s,iZ误差与s,iI综合非高斯性0.001000405020Zs幅值误差/%Zs阻抗角误差/%(b)s,iI非高斯性图8非高斯性筛选结果分析Fig.8Analysisofnon-Gaussianscreening从图8(a)可知，稀疏筛选后仍会存在一部分误差较大的s,iZ，但随着各s,iZ对应s,iI综合非高斯性的增大，误差逐渐降低。由于这些误差较大的信号本质上仍是源信号的线性组合，根据中心极限定理，其非高斯性较弱，在二次筛选后会被舍弃。而最终解非高斯性最强，误差很校由图8(b)可看出，真实源信号的实虚部均具有良好的非高斯性。且二次筛选后最终解对应s,iI的非高斯性与真实sI的非高斯性很接近。因此，在稀疏筛选后通过非高斯性二次筛选能有效剔除误线性聚类信号，选出与真实源信号高度吻合的局部信号，并最终求得准确的sZ。4实例分析某多直流馈入城市电网包含
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于快速近似联合对角化的谐波发射水平评估方法[J]. 袁林,杨洪耕,王智琦,肖楚鹏. 电力系统自动化. 2017(07)
[2]基于复数域偏最小二乘法与等值法的多谐波源责任划分[J]. 王辉,刘炜,李群湛,易东,郭成. 电力系统自动化. 2017(04)
[3]多直流馈入城市输电网谐波放大特性分析[J]. 金祖洋,杨洪耕,潘爱强. 电网技术. 2016(12)
[4]基于贝叶斯定理的系统谐波阻抗估计[J]. 赵熙,杨洪耕. 中国电机工程学报. 2016(11)
[5]电网安全运行知识的表达与演变[J]. 赵峰,黄天恩,孙宏斌. 中国电机工程学报. 2015(20)
[6]邻近直流输电落点的城市电网谐波传导特性分析[J]. 陈甜甜,胡蓉,金祖洋,杨洪耕. 电网技术. 2015(10)
[7]一种新型的高压直流输电系统交流侧谐波电压测量方法[J]. 毛涛,乐健,黄银龙,罗汉武. 中国电机工程学报. 2015(04)
[8]基于变换域单源点筛选的高效盲图像分离[J]. 徐金东,余先川,胡丹,张立保. 电子学报. 2013(11)
[9]基于主导波动量筛选原理的用户谐波发射水平估计方法[J]. 龚华麟,肖先勇,刘亚梅,杨洪耕. 中国电机工程学报. 2010(04)
[10]多馈入交直流系统短路比的定义和应用[J]. 林伟芳,汤涌,卜广全. 中国电机工程学报. 2008(31)
本文编号：2998095
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