CN117977585B - 一种配电网电能质量评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及配电网技术领域，更具体地，本发明涉及一种配电网电能质量评估方法，包括，采集配电网在多个时间段的各项指标数据，计算每个时间段的各项电能质量指标，并利用熵权法获取各项电能质量指标的第一权值，通过迭代自组织聚类算法将所有时间段自适应分为多个聚类域，根据聚类结果获取每项电能质量指标的重合程度，并根据重合程度筛选出待调整聚类域，根据待调整聚类域计算每项电能质量指标的调整程度，利用调整程度将每项电能质量指标的第一权值调整为第二权值，提高了各项电能质量指标权值的准确性，基于第二权值评估每个时间段的电能质量，提高了电能质量评估的准确性。

Description

一种配电网电能质量评估方法

技术领域

本发明一般地涉及配电网技术领域，更具体地，本发明涉及一种配电网电能质量评估方法。

背景技术

随着工业自动化和信息技术的快速发展，电力用户对电能质量的要求越来越高，电能质量问题不仅影响用户设备的正常运行，还可能导致能源浪费和电力系统的不稳定，鉴于配电网电能质量受多元复杂因素影响，亟需一套科学严谨且适应性强的电能质量评估方法。

现行技术手段依赖于收集配电网电能指标的历史数据，运用熵权法来确定各项指标的权重，并通过加权计算生成电能质量指数，以此为基础进行电能质量评估。

但是，熵权法在实践中存在一定的局限性，它对数据分布的敏感性易导致权值计算结果受异常数据或偏差影响，其确定的权值不能准确地表征指标数据得出的电能质量指数，导致对配电网的电能质量的评估不够准确。

发明内容

为解决上述一个或多个技术问题，本发明提出一种配电网电能质量评估方法，通过将熵权法确定的权值调整为更准确的权值，提高了电能质量的评估的准确性，具体采用如下技术方案：一种配电网电能质量评估方法，包括：

采集配电网在多个时间段的各项指标数据；

基于所述各项指标数据计算每个时间段的各项电能质量指标，并利用熵权法确定所述各项电能质量指标的第一权值；

将所述各项电能质量指标按照第一权值进行加权，并基于加权后的各项电能质量指标对所有时间段进行聚类，得到多个聚类域；

根据每个聚类域中每项电能质量指标在各个聚类域中该项电能质量指标的范围内出现的次数，得到每个聚类域中每项电能质量指标的重合程度；

将所述重合程度和预设阈值对比，筛选出待调整聚类域；

利用所述待调整聚类域中每项电能质量指标的重合程度，将每项电能质量指标的第一权值调整为第二权值；

通过所述各项电能质量指标的第二权值评估每个时间段的电能质量。

进一步地，所述将每项电能质量指标的第一权值调整为第二权值，具体包括：

基于待调整聚类域中每项电能质量指标的重合程度和该项电能质量指标的标准差计算出待调整聚类域中每项电能质量指标的调整程度；

将所述每项电能质量指标的调整程度与该项电能质量指标的第一权值相乘，得到的数值作为该项电能质量指标的第二权值。

进一步地，所述每项电能质量指标的调整程度，计算方法为：

式中，为待调整聚类域中第/>项电能质量指标的调整程度，/>为所有聚类域的个数，/>为第/>个聚类域中第/>项电能质量指标的标准差，/>为第/>个聚类域中第/>项电能质量指标的重合程度。

进一步地，所述每个聚类域中每项电能质量指标的重合程度，具体满足下述关系式：

式中，为第/>个聚类域第/>项电能指标的重合程度，/>为第/>个聚类域中包含的时间段的个数，/>为第/>个聚类域中包含的时间段个数的索引，/>为第/>个聚类域中第/>个时间段的第/>项电能质量指标，在各个聚类域中第/>项电能质量指标的范围内出现的次数。

进一步地，将所述重合程度和预设阈值对比，筛选出待调整聚类域，包括：

设定预设重合度阈值；

若聚类域中，某项电能质量指标的重合程度大于所述重合度阈值，则聚类域为待调整聚类域，否则，聚类域不作为待调整聚类域。

进一步地，所述采集配电网在多个时间段的各项指标数据，包括电流、电压波形、频率偏差、谐波含量、功率因数。

进一步地，基于所述各项指标数据计算每个时间段的各项电能质量指标，包括：

获取每个时间段内的电流波形与标准电流波形的均方根误差，将均方根误差归一化后的数值作为第一项电能质量指标；

获取每个时间段内的电压波形与标准电压波形的均方根误差，将均方根误差归一化后的数值作为第二项电能质量指标；

分别将频率偏差、谐波含量及功率因数进行归一化，用1分别减去频率偏差、谐波含量归一化后的数值，得到第三项电能质量指标和第四项电能质量指标，将功率因数归一化后的数值作为第五项电能质量指标。

进一步地，通过所述各项电能质量指标的第二权值评估每个时间段的电能质量，包括：

将每个时间段的各项电能质量指标与其第二权值进行加权求和，得到的数据值作为所述时间段的电能质量评分。

进一步地，所述聚类采用迭代自组织聚类算法。

本发明具有以下效果：

本发明通过采集了配电网在多个时间段的各项电能质量指标数据，确保了电能质量评估的全面性，通过计算每个时间段的各项电能质量指标，并利用熵权法确定各项指标的第一权值，将各项电能质量指标按照第一权值进行加权，进行聚类分析，形成多个聚类域，有利于识别和区分不同类型的电能质量问题，通过分析每个聚类域中每项电能质量指标在各个聚类域中出现的次数，计算出每项指标的重合程度，识别出权值可能存在偏差的待调整聚类域，根据待调整聚类域中每项电能质量指标的重合程度，将第一权值调整为第二权值，增强了权值分配的准确性和适应性，从而提高了电能质量评估的精准度，通过运用优化后的第二权值评估每个时间段的电能质量，能够更准确地反映不同时间段、不同电能质量指标对整体电能质量的影响，有助于及时发现和解决问题，保障电能质量和电网运行的稳定性和可靠性。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分，其中：

图1是本发明的方法流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面结合附图来详细描述本发明的具体实施方式。

参照图1，一种配电网电能质量评估方法，包括步骤S1-S7，具体如下：

S1：采集配电网在多个时间段的各项指标数据。

其中，多个时间段的时间相同，具体每个时间段为一个采集周期，采集周期可自行设定，本实施例中预设采集周期为10分钟，即每次采集十分钟内的各项指标数据，进行多次采集，并且采集时可使用专门的电能质量监测仪器。

其中，配电网中需要采集的各项指标数据包括电流波形、电压波形、频率偏差、谐波含量、功率因数的数据。这些指标数据中，电流波形、电压波形与配电网中的标准波形差异越大，反映出电能质量越差，频率偏差是指电力系统在正常运行条件下，系统频率的实际值与标准值之差，差值越大说明电能质量越差，谐波不仅会影响电网供电质量，造成电能浪费，还会使设备发热、损耗增大，使用寿命缩短，甚至发生故障或烧毁，造成损失，因此谐波越多则电能质量越差，功率因数为交流电路中的有功功率与视在功率之比，范围在0到1，值为1时表示电路效率最高，故通过采集这些数据以对配电网质量进行评估。

S2：基于所述各项指标数据计算每个时间段的各项电能质量指标，并利用熵权法确定所述各项电能质量指标的第一权值。

对于各项指标数据，不同指标数据的取值范围不同，对电能质量的影响也有所不同，此处先根据采集的各项指标数据对电能质量的影响关系，计算出能够反应电能质量的五项电能质量指标，并且指标都为归一化操作后的值，所有指标数据的数量级尽可能相同，方便后续通过熵权法能够针对相同数量级的数据计算权值，至此，得到小于1的各项电能质量指标。

其中，基于每个时间段的各项指标数据计算出每个时间段的各项电能质量指标，包括：

（1）获取每个时间段内的电流波形与标准电流波形的均方根误差，将均方根误差归一化后的数值作为第一项电能质量指标，获取每个时间段内的电压波形与标准电压波形的均方根误差，将均方根误差归一化后的数值作为第二项电能质量指标；

通过计算电流和电压波形与标准波形的均方根误差，并将其归一化，确保不同时间段的电能质量指标在同一数量级上进行比较，避免因原始数据量纲和数值范围差异带来的影响，使得各项指标具备可比性。

（2）分别将频率偏差、谐波含量及功率因数进行归一化，用1分别减去频率偏差、谐波含量归一化后的数值，得到第三项电能质量指标和第四项电能质量指标，将功率因数归一化后的数值作为第五项电能质量指标。

由于频率偏差、谐波含量和功率因数原本可能是不同量纲和数值范围的数据，通过归一化处理，将这些数据转化到同一比例尺上（0到1之间），确保了不同指标可以直接进行比较和加权处理，为后续的分析和计算提供便利，对于频率偏差和谐波含量这两项指标，一般而言，较小的偏差和较低的谐波含量代表更好的电能质量，因此，通过1减去归一化后的数值，可以确保指标值越小，电能质量越好，反之则说明电能质量较差，这样设计能够更加直观地反映出这两项指标对电能质量的负面影响。

通过这种处理方式，无论是正向影响的指标（如功率因数，越大越好）还是负向影响的指标（如频率偏差、谐波含量，越小越好），都可以统一在一个0至1的范围内，为后续使用熵权法或者其他方法确定各项电能质量指标的权重提供一致的基础数据。

综上所述，上述操作旨在将复杂的电能质量指标转化为标准化、可比较的形式，便于更准确、公正地评估和分析配电网的电能质量，为后续的优化决策提供科学依据。

其中，根据熵权法获取每项电能指标数据的权值作为第一权值，将第项数据的第一权值记为/>，然后可以基于第一权值计算每个时间段的电能质量指数，包括：将每个时间段的各项电能质量指标与其对应的第一权值加权后求和，得到的数值作为该时间段的电能质量指数。

需要说明的是，按照此方式获取每个聚类域中全部时间段的电能质量指数，电能质量指数能综合反应该时间段的电能质量，电能质量指数越高，该时间段的电能质量越好，但由于熵权法确定的权值存在准确性不足的问题，影响电能质量的评估，故对其进行后续分析以确定准确的权值。

S3：将所述各项电能质量指标按照第一权值进行加权，并基于加权后的各项电能质量指标对所有时间段进行聚类，得到多个聚类域。

其中，将每个时间段的各项电能质量指标与其第一权值加权后，通过迭代自组织聚类算法对所有时间段按照其加权后的各项电能质量指标自适应分类为多个聚类域：

由于熵权法在计算第一权值时，虽然考虑了每项电能质量指标在整体影响中的相对重要性，但它仅是从单指标角度出发，未能充分考量不同指标间的相互关联性及联合效应。鉴于各项电能质量指标数据对电能质量评估的重要性各异，采用迭代自组织聚类算法，对所有时间段按照加权后的各项电能质量指标进行自适应分类，将数据集划分为多个聚类域。

具体来说，首先对每个时间段的每项电能质量指标对应的第一权值进行加权，即将每个时间段的各项电能质量指标与该指标对应的第一权值相乘，得到所有时间段加权后的各项电能质量指标，之后利用迭代自组织聚类算法对所有时间段进行综合分析，依据加权后指标值的相似性将时间段自动归入不同的聚类域，这一环节的目标在于根据实际分类结果反馈，为进一步调整和优化各项电能质量指标的第一权值提供依据，确保电能质量评估的准确性和全面性。

迭代自组织聚类算法是对K-means算法的改进，其无需人为设定所要生成的类簇的个数，能够自动生成多个高质量分类，生成多个聚类域，每个聚类域中包含多个时间段，每个时间段对应有五项电能质量指标，至此，将获取的聚类域个数记为，将第/>个聚类域中包含的时间段的个数记为/>。

S4：根据每个聚类域中每项电能质量指标在各个聚类域中该项电能质量指标的范围内出现的次数，得到每个聚类域中每项电能质量指标的重合程度。

其中，每个聚类域中每项电能质量指标的重合程度，满足如下关系式：

式中，为第/>个聚类域第/>项电能指标的重合程度，/>为第/>个聚类域中包含的时间段的个数，/>为第/>个聚类域中包含的时间段个数的索引，/>为第/>个聚类域中第/>个时间段的第/>项电能质量指标，在所有聚类域中第/>项电能质量指标的范围内出现的次数。

反映该聚类域中第/>个聚类域第/>项电能指标与其他聚类域内该指标范围的交叠程度，/>用于衡量第/>个时间段的第/>项电能指标与其他聚类域中的同项指标范围有多少重叠，整个计算平均值来衡量该聚类域中此项指标与其他聚类域相比的重合程度，重合程度高说明第/>个聚类域的第/>项指标与其他聚类域的区分度不高，可能需要对第一权值进行调整以提高聚类的效果和准确性，通过该公式，可以量化分析各个聚类域内部电能质量指标与其他聚类域的相似性，从而识别出可能需要调整权值的聚类域，进一步优化电能质量评估和分类结果。

该公式通过比较聚类域内部指标与所有聚类域整体范围内的指标分布情况，评估聚类结果的准确性和合理性，在理想的聚类结果中，同一聚类域内的数据应该高度相似，而不同聚类域间应有明显的差异，然而，由于第一权值可能未充分反映各项电能质量指标之间的相互作用和影响，可能会导致不同聚类域间的电能质量指数过于接近，即数据重合度较高，对于任意一个聚类域，其重合度越高，说明该聚类域的电能质量指标与其他聚类域的相似度较大，这意味着原先的权值设置可能不足以有效区分不同电能质量等级，因此，通过计算重合程度，可以筛选出那些需要调整权值的聚类域，即重合度较高的待调整聚类域，以优化聚类结果，确保类内数据相似，类间数据差距显著，从而提升电能质量评估的准确性和有效性。

综上所述，该公式旨在根据聚类结果评估和优化电能质量指标的权值分配，以实现更加准确和有效的电能质量聚类分析。

其中，每个时间段的每项电能质量指标，在各个聚类域中该项电能质量指标的范围内出现的次数，获取方法如下：

获取每个聚类域全部时间段中每项电能质量指标的最大最小值，得到每个聚类域中每项电能质量指标的范围；

统计该项电能质量指标，在各个聚类域的该项电能质量指标的范围内出现的次数，一个具体的示例为：

如总共的聚类域包括聚类域A、聚类域B；

聚类域A中包括时间段1、时间段2，时间段1的第一项电能质量指标为0.3，时间段2的第一项电能质量指标为0.4，则聚类域A中第一项电能质量指标的范围为0.3到0.4；

聚类域B中包括时间段3、时间段4，时间段3的第一项电能质量指标为0.3，时间段4的第一项电能质量指标为0.5，则聚类域B中第一项电能质量指标的范围为0.3到0.5；

则时间段1的第一项电能质量指标0.3，在聚类域A中第一项电能质量指标的范围0.3到0.4之内，也在聚类域B中第一项电能质量指标的范围为0.3到0.5之内，因此，时间段1的第一项电能质量指标在各个聚类域中出现的次数为2。

S5：将所述重合程度和预设阈值对比，筛选出待调整聚类域。

具体是将每个聚类域中每项电能质量指标的重合程度和每个时间段的电能质量指数同时与预设重合度阈值对比，以进行筛选。

其中，筛选出待调整聚类域包括：

设定预设重合度阈值，本实施例设置经验值为1.2，具体可自行设定；

若聚类域中，存在重合程度大于预设重合度阈值的电能质量指标或存在电能质量指数大于预设重合度阈值的时间段，则该聚类域为待调整聚类域，否则，该聚类域不作为待调整聚类域。

S6：利用所述待调整聚类域中每项电能质量指标的重合程度，将每项电能质量指标的第一权值调整为第二权值。

其中，根据待调整聚类域中每项电能质量指标的重合程度和该项电能质量指标的标准差将该项电能质量指标的第一权值调整为第二权值，具体方法为：

S61：基于待调整聚类域中每项电能质量指标的重合程度和该项电能质量指标的标准差计算出待调整聚类域中每项电能质量指标的调整程度，该调整程度具体满足下述关系式：

式中，为待调整聚类域中第/>项电能质量指标的调整程度，/>为所有聚类域的个数，/>为第/>个聚类域中第/>项电能质量指标的标准差，/>为第/>个聚类域第/>项电能质量指标的重合程度。

进一步说明，该公式中重合度体现了某项电能质量指标在不同聚类域间的分布相似性，能够反映权值设置是否导致不同聚类域间的电能质量指数难以区分，标准差则衡量了某项电能质量指标在单个聚类域内的数据离散程度，间接反映了该指标对电能质量变化敏感度的高低，重合度和标准差具有互补性，前者聚焦于跨域的相似性问题，后者则关注域内数据的波动性，结合两者能够更全面地评估和调整电能质量指标的权值。

当重合度较高时，说明权值设置可能无法有效区分不同电能质量级别，而此时若标准差也较大，说明该指标在本聚类域内的变动幅度大，更需要对其进行权值调整，反之，若重合度低且标准差也小，说明该指标在不同聚类域间已有较好的区分，并且在本聚类域内数据较为集中，可能无需大幅调整权值。

标准差作为一种描述数据离散程度的统计量，可用于反映数据变异性和不确定性，结合聚类分析中的重合度概念，可以在电能质量评估中提供更符合实际的权值调整策略，公式通过将标准差与1减去重合程度的指数形式相结合，巧妙地平衡了离散度和重合度对调整程度的影响，当重合度较高时，降低标准差对调整程度的影响，而在重合度较低时，则放大了标准差的影响，促使对这类指标进行更大幅度的权值调整。

根据调整程度，对初始权值进行适当增减，对于重合度高且标准差大的指标，降低其权值，以减小数据范围，从而降低不同聚类域间电能质量指数的混淆，提高聚类的区分能力，确保评估结果的准确性。

综上所述，重合度与标准差相结合的优势在于能够兼顾全局和局部视角，既考虑了不同聚类域间电能质量指标的相似性，又考虑了单个聚类域内数据的波动情况，从而更准确地指导电能质量指标权值的优化调整，提高评估的精度和有效性。

S62：将每项电能质量指标的调整程度与该项电能质量指标的第一权值相乘后得到的数值，作为该项电能质量指标的第二权值，用公式表述为：

式中，表示第/>项电能质量指标的第二权值，/>表示第/>项电能质量指标的调整程度，/>表示第/>项电能质量指标的第一权值。

为了改进基于熵权法得到的第一权值可能存在的不足之处，即无法确保同一聚类域中各时间段电能质量指数的均衡性，以及不同聚类域间电能质量指数的显著区分性，我们引入了电能质量指标的第二权值，通过将第一权值调整为第二权值，目标是使得属于同一聚类域的时间段在根据第二权值加权计算出的电能质量指数水平更为接近，而对于不同聚类域的时间段，其电能质量指数应有较大的差距，从而使得聚类结果与实际电能质量状况更为吻合，这一调整过程旨在强化类内数据的一致性和类间数据的差异性，以实现准确的聚类效果，并确保电能质量评估的准确性，总之，通过将第一权值调整为第二权值，能够更准确地反映电能质量指标在不同时间段和聚类域间的实际影响程度，进而提高电能质量评估结果的可信度和实用性。

S7：通过所述各项电能质量指标的第二权值评估每个时间段的电能质量。

具体评估方法包括：将每个时间段的每项电能质量指标按照其对应的第二权值进行加权后求和，得到的数据值作为该时间段的电能质量评分，评分越高说明配电网的电能质量越好，对于配电网的电能质量评估，均可按照S1-S7的方法步骤进行操作，实现对配电网的电能质量的准确评估。

在本说明书的描述中，“多个”、“若干个”的含义是至少两个，例如两个，三个或更多个等，除非另有明确具体的限定。

虽然本说明书已经示出和描述了本发明的多个实施例，但对于本领域技术人员显而易见的是，这样的实施例只是以示例的方式提供的。本领域技术人员会在不偏离本发明思想和精神的情况下想到许多更改、改变和替代的方式。应当理解的是在实践本发明的过程中，可以采用对本文所描述的本发明实施例的各种替代方案。

Claims (6)

1.一种配电网电能质量评估方法，其特征在于，包括：

采集配电网在多个时间段的各项指标数据；

基于所述各项指标数据计算每个时间段的各项电能质量指标，并利用熵权法确定所述各项电能质量指标的第一权值；

将所述各项电能质量指标按照第一权值进行加权，并基于加权后的各项电能质量指标对所有时间段进行聚类，得到多个聚类域；

根据每个聚类域中每项电能质量指标在各个聚类域中该项电能质量指标的范围内出现的次数，得到每个聚类域中每项电能质量指标的重合程度；

将所述重合程度和预设阈值对比，筛选出待调整聚类域；

利用所述待调整聚类域中每项电能质量指标的重合程度，将每项电能质量指标的第一权值调整为第二权值；

通过所述各项电能质量指标的第二权值评估每个时间段的电能质量；

所述将每项电能质量指标的第一权值调整为第二权值，具体包括：

基于待调整聚类域中每项电能质量指标的重合程度和该项电能质量指标的标准差计算出待调整聚类域中每项电能质量指标的调整程度；

将所述每项电能质量指标的调整程度与该项电能质量指标的第一权值相乘，得到的数值作为该项电能质量指标的第二权值；

所述每项电能质量指标的调整程度，计算方法为：

式中，为待调整聚类域中第/>项电能质量指标的调整程度，/>为所有聚类域的个数，为第/>个聚类域中第/>项电能质量指标的标准差，/>为第/>个聚类域中第/>项电能质量指标的重合程度；

所述每个聚类域中每项电能质量指标的重合程度，具体满足下述关系式：

式中，为第/>个聚类域第/>项电能指标的重合程度，/>为第/>个聚类域中包含的时间段的个数，/>为第/>个聚类域中包含的时间段个数的索引，/>为第/>个聚类域中第/>个时间段的第/>项电能质量指标，在各个聚类域中的该项电能质量指标范围内出现的次数。

2.根据权利要求1所述的一种配电网电能质量评估方法，其特征在于，将所述重合程度和预设阈值对比，筛选出待调整聚类域，包括：

设定预设重合度阈值；

若聚类域中，某项电能质量指标的重合程度大于所述重合度阈值，则聚类域为待调整聚类域，否则，聚类域不作为待调整聚类域。

3.根据权利要求1所述的一种配电网电能质量评估方法，其特征在于，所述采集配电网在多个时间段的各项指标数据，包括电流、电压波形、频率偏差、谐波含量、功率因数。

4.根据权利要求3所述的一种配电网电能质量评估方法，其特征在于，基于所述各项指标数据计算每个时间段的各项电能质量指标，包括：

获取每个时间段内的电流波形与标准电流波形的均方根误差，将均方根误差归一化后的数值作为第一项电能质量指标；

获取每个时间段内的电压波形与标准电压波形的均方根误差，将均方根误差归一化后的数值作为第二项电能质量指标；

分别将频率偏差、谐波含量及功率因数进行归一化，用1分别减去频率偏差、谐波含量归一化后的数值，得到第三项电能质量指标和第四项电能质量指标，将功率因数归一化后的数值作为第五项电能质量指标。

5.根据权利要求1所述的一种配电网电能质量评估方法，其特征在于，通过所述各项电能质量指标的第二权值评估每个时间段的电能质量，包括：

将每个时间段的各项电能质量指标与其第二权值进行加权求和，得到的数据值作为所述时间段的电能质量评分。

6.根据权利要求1所述的一种配电网电能质量评估方法，其特征在于，所述聚类采用迭代自组织聚类算法。