諧波狀態(tài)估計(jì)相關(guān)問題綜述

陳秋英

摘 要：諧波狀態(tài)估計(jì)對(duì)于電力系統(tǒng)諧波監(jiān)測(cè)和治理具有重要意義。該文對(duì)現(xiàn)有的諧波狀態(tài)估計(jì)算法進(jìn)行了評(píng)述，探討了諧波狀態(tài)估計(jì)的可觀性和量測(cè)配置優(yōu)化問題，并分析了常用不良數(shù)據(jù)識(shí)別方法的優(yōu)缺點(diǎn)。最后，對(duì)諧波狀態(tài)估計(jì)技術(shù)的應(yīng)用前景進(jìn)行展望，并討論了該領(lǐng)域尚待解決的問題。

關(guān)鍵詞：諧波狀態(tài)估計(jì) 可觀性分析 不良數(shù)據(jù)識(shí)別

中圖分類號(hào)：TM711 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2017）04（c）-0043-02

在諧波狀態(tài)估計(jì)中，主要分為3大部分：諧波狀態(tài)估計(jì)算法、可觀性分析及量測(cè)配置優(yōu)化和不良數(shù)據(jù)識(shí)別。通過合理的狀態(tài)估計(jì)算法，得到節(jié)點(diǎn)諧波電流的估計(jì)值。然而，量測(cè)裝置的數(shù)量對(duì)估計(jì)效果起到確定性作用。在確保對(duì)全網(wǎng)絡(luò)可觀性的前提下，需對(duì)量測(cè)裝置進(jìn)行優(yōu)化，以達(dá)到估計(jì)精度和經(jīng)濟(jì)成本的平衡。同時(shí)，在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中，量測(cè)值會(huì)存在不良數(shù)據(jù)，如何避免不良數(shù)據(jù)對(duì)狀態(tài)估計(jì)正確性的影響，非常關(guān)鍵。該文圍繞該3個(gè)部分，對(duì)諧波狀態(tài)估計(jì)進(jìn)行了相應(yīng)的綜述及展望。

1 諧波狀態(tài)估計(jì)算法

諧波狀態(tài)估計(jì)技術(shù)采用了同步量測(cè)和三相模型，量測(cè)值為電壓和電流相量，而非傳統(tǒng)的電壓和功率，因此，諧波狀態(tài)估計(jì)算法須根據(jù)諧波測(cè)量的特點(diǎn)對(duì)傳統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)進(jìn)行調(diào)整。

諧波狀態(tài)估計(jì)的最大困難是如何排除背景諧波的干擾。因?yàn)樵诠策B接點(diǎn)處會(huì)有諧波電流注入，從而導(dǎo)致線性負(fù)荷的諧波電壓失真，誤判為諧波源。但諧波狀態(tài)估計(jì)的最大困難是如何排除背景諧波的干擾。因?yàn)樵诠策B接點(diǎn)處會(huì)有諧波電流注入，從而導(dǎo)致線性負(fù)荷的諧波電壓失真，誤判為諧波源。

同時(shí)，在諧波狀態(tài)估計(jì)中，需得知網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞木W(wǎng)絡(luò)阻抗等具體參數(shù)。若參數(shù)存在誤差或缺乏時(shí)，會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果的錯(cuò)誤。通過對(duì)負(fù)荷電流的統(tǒng)計(jì)特性分析及少量的諧波電壓量測(cè)量，利用獨(dú)立分量法實(shí)現(xiàn)了在未知網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜椭C波網(wǎng)絡(luò)阻抗情況下的諧波源定位。但該方法沒有考慮到在量測(cè)數(shù)據(jù)存在誤差的情況下，如何提高諧波源辨識(shí)的準(zhǔn)確性。該文指出在配電網(wǎng)中量測(cè)數(shù)據(jù)的噪聲會(huì)增加狀態(tài)估計(jì)的錯(cuò)誤性。而且，并沒有對(duì)量測(cè)量和量測(cè)位置對(duì)估計(jì)精度的影響進(jìn)行分析。在該方法中量測(cè)量由諧波源的數(shù)量而確定，則需事先知道諧波源的數(shù)量，并不現(xiàn)實(shí)。

因此，人工智能技術(shù)如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和模糊聚類法，也應(yīng)用于諧波狀態(tài)估計(jì)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠符合復(fù)雜和高度非線性的輸入-輸出對(duì)，并在電氣領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。建議用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)狀態(tài)量的偽量測(cè)，來減少量測(cè)量，并進(jìn)行諧波狀態(tài)估計(jì)。通過將模糊理論應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，實(shí)現(xiàn)多諧波源定位。通過模糊聚類方法將電力系統(tǒng)分割成若干個(gè)集群，且集群的數(shù)量等同于需安裝的量測(cè)量；通過反向傳播算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來辨識(shí)所有諧波源。該方法所需的量測(cè)量少。指出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)諧波研究的廣泛應(yīng)用。由于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的建立需要預(yù)先提供大量的訓(xùn)練對(duì)，且需事先預(yù)知諧波源數(shù)量，顯然并不現(xiàn)實(shí)。

2 諧波狀態(tài)估計(jì)可觀性及量測(cè)配置優(yōu)化

諧波狀態(tài)估計(jì)技術(shù)的研究屬于網(wǎng)絡(luò)諧波分析的范疇。然而，諧波狀態(tài)估計(jì)的前提是要進(jìn)行諧波的監(jiān)測(cè)，則需對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行可觀性分析和量測(cè)配置優(yōu)化。可觀測(cè)性分析是在給定的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和量測(cè)配置的前提下，判斷利用量測(cè)數(shù)據(jù)確定母線狀態(tài)的能力和程度，是在進(jìn)行系統(tǒng)諧波狀態(tài)估計(jì)之前進(jìn)行的一個(gè)步驟。系統(tǒng)不可觀時(shí)，狀態(tài)估計(jì)會(huì)出現(xiàn)不收斂的情況。可觀測(cè)性分析算法的好壞將直接關(guān)系到諧波狀態(tài)估計(jì)的運(yùn)行性能，甚至導(dǎo)致估計(jì)不收斂。

在諧波狀態(tài)估計(jì)的可觀性分析中，主要分為兩大方法：拓?fù)渌惴ê蛿?shù)值算法?；谕?fù)涞目捎^性分析是通過在量測(cè)網(wǎng)絡(luò)中搜索滿秩的生成樹的存在來判斷是否可觀?；跀?shù)值的可觀性分析是通過判斷量測(cè)雅可比矩陣是否列滿秩或信息矩陣是否奇異來判斷是否可觀。同時(shí)，基于數(shù)值的可觀性分析又可分為拓?fù)淠Ｊ胶蛿?shù)值模式。

因此，拓?fù)渌惴o需浮點(diǎn)運(yùn)算，不受舍入誤差的影響，但算法復(fù)雜，求解耗時(shí)；數(shù)值算法需進(jìn)行浮點(diǎn)運(yùn)算，可利用信息矩陣以及量測(cè)雅可比矩陣的計(jì)算結(jié)果，但計(jì)算量大，受舍入誤差影響。

同時(shí)，電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)規(guī)模龐大，考慮到經(jīng)濟(jì)性和實(shí)用性，不可能所有母線配置量測(cè)量，則量測(cè)配置的關(guān)鍵在于如何確定系統(tǒng)可觀測(cè)的前提下，盡可能地減少量測(cè)量。針對(duì)諧波狀態(tài)估計(jì)的不可觀情況提出了一種優(yōu)化傳感器配置的線性技術(shù)，但只能得到一個(gè)近似最優(yōu)解。通過辨識(shí)冗余的量測(cè)裝置，給出了量測(cè)裝置的最小數(shù)量。然而，該方法不能解決有兩個(gè)相關(guān)量測(cè)方程（如一條線路的兩端點(diǎn)的電流都有量測(cè)量）的情況，實(shí)際意義不大。提出了一種基于系統(tǒng)誤差協(xié)方差的方法，但非常耗時(shí)。提出了基于遺傳算法的優(yōu)化配置，該算法迭代次數(shù)較多且本身參數(shù)設(shè)置對(duì)迭代過程影響較大，影響算法的收斂速度。

3 諧波狀態(tài)估計(jì)不良數(shù)據(jù)識(shí)別

此小節(jié)在所搭建的35 kV配電網(wǎng)模型的基礎(chǔ)上，分在諧波狀態(tài)估計(jì)中，不僅要考慮到網(wǎng)絡(luò)的可觀性，而且應(yīng)能利用實(shí)時(shí)量測(cè)系統(tǒng)的冗余度來提高數(shù)據(jù)精度，排除隨機(jī)干擾所引起的錯(cuò)誤信息，進(jìn)而定位諧波源。冗余度與不良數(shù)據(jù)的檢測(cè)、參數(shù)估計(jì)和錯(cuò)誤處理等密切相關(guān)。常用的不良數(shù)據(jù)檢測(cè)辨識(shí)的方法主要有殘差搜索法、非二次準(zhǔn)則法、零殘差法和估計(jì)辨識(shí)法。

分析了量測(cè)數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣中的元素在白噪聲、突變量和不良數(shù)據(jù)等3種狀況下的變化規(guī)律，通過其變化規(guī)律來檢測(cè)和辨識(shí)不良數(shù)據(jù)。提出利用最優(yōu)二乘法檢測(cè)不良數(shù)據(jù)檢測(cè)，利用殘差進(jìn)行不良數(shù)據(jù)的辨識(shí)。提出了分布式的不良數(shù)據(jù)檢測(cè)與辨識(shí)方法。通過將系統(tǒng)劃分成若干個(gè)獨(dú)立的子區(qū)域，各子區(qū)域的不良數(shù)據(jù)檢測(cè)與辨識(shí)由該區(qū)域控制中心的計(jì)算完成。狀態(tài)估計(jì)采用分布加權(quán)最小二乘法實(shí)現(xiàn)，不良數(shù)據(jù)的檢測(cè)辨識(shí)采用分布式殘差的方法實(shí)現(xiàn)。

以上的方法都是將加權(quán)殘差或標(biāo)準(zhǔn)殘差值作為特征值，并按照一定的置信度水平設(shè)置閥值來進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，從而識(shí)別不良數(shù)據(jù)。由于需采用殘差方程進(jìn)行辨識(shí)，狀態(tài)估計(jì)的計(jì)算量大，且容易發(fā)生錯(cuò)誤辨識(shí)的現(xiàn)象。

因此，出現(xiàn)了人工智能算法應(yīng)用于諧波狀態(tài)估計(jì)的不良數(shù)據(jù)識(shí)別中。主要分為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于模糊理論和聚類分析的兩種方法。采用典型工況的正確量測(cè)數(shù)據(jù)作為反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，利用兩級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來比較預(yù)測(cè)值與原始量測(cè)值之間差值，并通過閥值的大小來識(shí)別不良數(shù)據(jù)。然而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的缺點(diǎn)在于閥值選取帶有較大的主觀性和經(jīng)驗(yàn)性，使得實(shí)際應(yīng)用比較困難?；谀：途垲惙治龅姆椒ㄒ藶榈卮_定隸屬度的大小，也帶有一定的主觀性。

4 展望

電力系統(tǒng)諧波狀態(tài)估計(jì)的研究將為電力系統(tǒng)諧波監(jiān)測(cè)和治理提供有效的支撐。通過對(duì)電力系統(tǒng)諧波狀態(tài)估計(jì)算法、可觀性分析及優(yōu)化配置和不良數(shù)據(jù)識(shí)別的評(píng)述，應(yīng)盡快開展以下幾方面的工作。

（1）諧波狀態(tài)估計(jì)基礎(chǔ)工作的進(jìn)一步研究，包括同步發(fā)電機(jī)、電力變壓器、輸電線路、并聯(lián)補(bǔ)償裝置、負(fù)荷等三相平衡或不平衡諧波模型及諧波源模型的建立。

（2）可觀測(cè)分析依賴于系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，如果系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)發(fā)生較大變化，須重新搜索；且應(yīng)考慮到量測(cè)數(shù)據(jù)因某種原因（如故障等）而無法得到情況下的系統(tǒng)可觀測(cè)性分析和狀態(tài)估計(jì)。因此，需要提出電力系統(tǒng)諧波狀態(tài)估計(jì)可觀性分析的新方法，確定最小的諧波量測(cè)集，研究使諧波狀態(tài)不可觀測(cè)的網(wǎng)絡(luò)變?yōu)榭捎^測(cè)網(wǎng)絡(luò)的可能性。因此，可觀分析方法不僅要能夠分析網(wǎng)絡(luò)的可觀性，也應(yīng)能辨識(shí)出可觀測(cè)島，并盡可能地提供偽量測(cè)。

（3）電力系統(tǒng)諧波狀態(tài)估計(jì)的實(shí)際應(yīng)用，并開發(fā)實(shí)用的諧波狀態(tài)估計(jì)軟件。目前大多數(shù)學(xué)者的研究重點(diǎn)在于穩(wěn)態(tài)領(lǐng)域的量測(cè)優(yōu)化配置，未充分考慮系統(tǒng)動(dòng)態(tài)行為的優(yōu)化配置。結(jié)合經(jīng)濟(jì)性和可觀性進(jìn)行量測(cè)系統(tǒng)的優(yōu)化配置；海量量測(cè)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵信息提取和實(shí)時(shí)性保持；提出速度快且精度高的節(jié)點(diǎn)負(fù)荷實(shí)時(shí)估計(jì)算法；在允許的誤差范圍內(nèi)研究刪減不重要的支路。

參考文獻(xiàn)

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