考虑关联特性和兼容性准则的电能质量深度分析诊断与影响后果评估研究

Exploring innovative ideas for power quality (PQ) disturbance comprehensive recognition, State track correlation analysis, PQ comprehensive evaluation and impact determination of PQ disturbance aims to enhance the capabilities of PQ comprehensive judgment and advanced analysis, and to meet the needs of smart grid.By means of complex event processing technology,Atomic algorithm and Integrated learning algorithm,establish Comprehensive diagnosis method of the complex disturbance model.According to Causal spatial and temporal association rules of physical object,generate complete complex events clustering rules ,improve basic events as comprehensive event with rich connotation,lay the foundation for analyzing consequences and delimiting the responsibility .From the state trajectory of power quality，using the state space model describing continuous phenomenon of power quality，Using time series analysis technology to establish correlation analysis method of the power quality status，to macro analysis and diagnosis of power quality rules and associated factors，mining various types of pollution and its correlation between the pollution sources，to provide technical support for exploring the pollution emissions laws and pollution treatment.Based on equipment and the user requirements for power quality compatibility to establish sate space representation boundary surface of tolerance;Using cloud model modeling the uncertainty of tolerance curve, tolerance surface and disturbance data ,form the indicators and methods of compatibility/incompatibility degree, effection degree which evaluation of power quality of the consequences.

探索新思路研究电能质量复杂扰动过程综合辨识、状态轨迹关联分析和电能质量影响后果综合评价问题，旨在提升电能质量综合诊断和高级分析功能，适应智能电网需要。以复杂事件处理技术为手段，结合原子算法和集成学习算法，建立复杂扰动模式的综合诊断方法，依据研究对象的因果时空关联生成完备的复杂事件聚类规则，将基本事件抽象为内涵丰富的综合事件，为分析事件后果和划定责任奠定基础。用状态空间模型描述连续型电能质量现象，从电能质量状态运行轨迹入手，应用时间序列分析技术建立电能质量状态关联分析方法，对电能质量运行规律和关联因素进行宏观分析诊断，挖掘各污染类型之间及其与污染源间潜在的关联性，为探索污染排放规律和治理污染提供技术支持。以设备和用户对电能质量兼容性要求为准则，构建状态空间容许边界面；用云模型对容忍曲线、容许边界面及扰动数据进行不确定性建模，形成兼容/不兼容度、影响度等评估电能质量影响后果的指标和方法。

现代电网的电能质量问题日益突出。建设具有强大智能分析处理能力的大规模智能化电能质量监测管理系统是未来智能电网的必然趋势。目前电能质量分析技术仍处于初级阶段，无法满足信息处理、分析诊断和知识获取等高级功能的需求。本项目探索新思路研究电能质量的复杂扰动过程综合辨识、状态轨迹关联分析和影响后果综合评价问题，旨在提升电能质量综合诊断和高级分析功能，适应智能电网需要。采用原子算法和相空间理论实现基本事件提取和辨识，研究含多个基本事件、多个扰动事件源的复杂电能质量扰动事件源定位方法，为复杂扰动事件综合诊断提供必要的扰动特征信息；为构建综合诊断系统的复杂扰动模式库，研究挖掘电网中可能存在的复杂扰动模式的方法；以复杂事件处理技术为手段，建立分层递阶式复杂扰动综合诊断模型，实现扰动事件建模和各层抽象聚合匹配规则设计，将基本事件抽象成内涵丰富的综合事件，成功复现并解析复杂扰动事件的发展过程，为分析事件后果和划定责任奠定了基础。将不确定性表示方法应用于电压暂降严重性评估中，采用云模型描述电压暂降幅值特征和设备电压耐受能力，建立电压暂降不兼容度和影响度指标，评估电压暂降的严重性和对设备造成的影响程度。考虑电能质量的本质、需求和设备耐受能力的实际情况，提出电能质量状态空间表示，建立容许边界云，定义计及不确定性的兼容/不兼容度、影响度和性能优劣指标，对电能质量兼容水平进行综合评估；建立表征单项电能质量状态轨迹的一元时间序列，遴选关键趋势转折点，采用互插值寻优法构建等时维序列数组，利用灰色关联理论计算节点间单项电能质量耦合度，采用分层聚类思想划分治理区域，确定主导治理节点；建立表征复合电能质量状态轨迹的多元时间序列，采用多维分段线性拟合提取序列的主要局部趋势、时间和严重性特征，提出特征距离方法对序列实施模式匹配，计算节点间复合电能质量耦合度，定义耦合度分区判则划分综合治理区域，确定主导治理节点。