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考虑时序趋势分析的周期性谐波异常识别
作者单位:福州大学 电气工程与自动化学院,福建省 福州市 350108;国网福建省电力有限公司电力科学研究院,福建省 福州市 350007
基金项目:国家自然科学基金;福州市科技计划
摘    要:考虑传统对谐波等稳态电能质量异常判别中仅以数值大小与限值对比而未考虑数据变化趋势的局限性,针对存在周期性的谐波运行工况,关注谐波监测数据的趋势变化特征,提出一种考虑时序趋势分析的谐波异常识别方法。首先,通过分段线性化提取主要趋势变化特征,并以模式值表征各段趋势;然后,分别由时序趋势相似性与数值离群占比确定趋势和数值异常指标,对二者加权组合,得到综合异常指标;并从历史数据中,选定时序分析周期与基准常态数据;最后,计算后续待识别数据的综合异常指标来辨识监测点是否存在谐波变化异常。通过仿真算例和实例应用分析证明了所提方法识别结果准确,适用性强且容易实现,可方便地集成到现有电能质量监测系统中。

关 键 词:电能质量  异常识别  谐波  时序趋势  综合异常指标
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