【摘要】：充分考慮擾動分類等級邊界值具有的隨機性和模糊性,結(jié)合云模型的不確定推理特性與物元分析理論的優(yōu)點,提出了一種基于逆向云發(fā)生器的電能質(zhì)量擾動綜合評估模型。通過逆向云發(fā)生器建立電能質(zhì)量擾動綜合評估的標(biāo)準(zhǔn)模型,在此基礎(chǔ)上通過實時的數(shù)據(jù)分析,對現(xiàn)有模型進行實時修正,使得擾動綜合評估模型具有更強的實時性。針對電能質(zhì)量擾動綜合評估的特點,將層次分析法、灰色聚類評估法相結(jié)合得到擾動綜合評估中各項指標(biāo)的權(quán)重值使得擾動綜合評估結(jié)果可信度更高。對金屬廠的中頻爐和牽引變電站的試驗分析驗證了該模型的優(yōu)越性和有效性。
【圖文】：

第10期和超熵He（Hyperentropy）來表征一個云模型。期望Ex表示隸屬云的分布中心，熵En是對屬性概念不確定程度的描述，超熵He是對熵的不確定性的量度。在擾動評估中Ex是最能夠代表擾動分類等級概念的點值；熵En反映了電能質(zhì)量擾動評估過程中數(shù)據(jù)樣本的隨機性以及可被電能質(zhì)量擾動分級概念所接受的數(shù)據(jù)樣本的模糊性；超熵He用于表征電能質(zhì)量數(shù)據(jù)樣本的離散度，揭示了電能質(zhì)量擾動評估中各因素的隨機性與模糊性。1.2電能質(zhì)量監(jiān)測狀態(tài)逆向云建模逆向云發(fā)生器（backwardcloudgenerator）是實現(xiàn)定量值到定性概念的轉(zhuǎn)換模型，可以將一定數(shù)量的精確數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為以數(shù)字特征（Ex，En，He）表示的定性概念，具體的算法如下。（1）輸入已有的監(jiān)測數(shù)據(jù)云滴xi，根據(jù)xi計算日95%概率值正常數(shù)據(jù)均值u=1nni=1Σxi；一階樣本絕對中心矩B1=1nni=1Σ|xi－u|；樣本方差s=1n－1ni=1Σ（xi－u）2；期望Ex=u；熵En=π2姨×B1；超熵He=|s－En2姨|。（2）確定監(jiān)測狀態(tài)邊界。根據(jù)一維正態(tài)云的數(shù)字特征、重尾性質(zhì)和“3En規(guī)則”推導(dǎo)出異常邊界為Cp95異常=Ex+（En+3He）（Cp95max－Ex）En－3He（1）式中：Cp95max為日95%概率值正常數(shù)據(jù)的最大值。按同樣的方法也可以確定偏好和偏差邊界；根據(jù)3個邊界可以確定偏低、常態(tài)、偏高和異常4個區(qū)間。（3）將云模型數(shù)字特征和確定的狀態(tài)邊界等相關(guān)數(shù)據(jù)存儲在電能質(zhì)量數(shù)據(jù)庫中，電能質(zhì)量監(jiān)測狀態(tài)建模結(jié)束。2電能質(zhì)量評估模型電能質(zhì)量監(jiān)測狀態(tài)模型修正，

浙江某金屬制品廠的380V中頻爐實測數(shù)據(jù)進行分析，以6脈中頻電源的A相5次諧波電流為例（A）。采用正常運行情況下（投入濾波器）的30天數(shù)據(jù)（日95%概率值）進行建模，一維云的特征參數(shù)為（35.500，4.484，0.809）；樣本方差為20.763。采用云模型確定的異常邊界為56.236A；偏差邊界為49.170A，偏好邊界為33.285A。實時監(jiān)測時段為2013-02-15T10:00:00—2013-02-15T10:35:00，1min取樣1次，共得到35個樣本，5次諧波電流值狀態(tài)診斷如圖2所示。由圖2可看出，，云模型方法能很好區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)是否異常，經(jīng)過實際調(diào)研發(fā)現(xiàn)，異常數(shù)據(jù)是由濾波器故障造成的，驗證了云模型方法的有效性。該模型實現(xiàn)了1個或多個監(jiān)測點、1個或多個指標(biāo)類型、1天或多天的一次性狀態(tài)診斷結(jié)果；快速、分層、分區(qū)診斷出哪些監(jiān)測點、哪些指標(biāo)類型在何時相對于歷史運行情況發(fā)生了異常，并給出異常的基本原因，這有利于電能質(zhì)量問題的快速發(fā)現(xiàn)并及時給出治理意見。比如：從本次評估數(shù)據(jù)可以診斷出用戶沒有投入濾波器。5擾動嚴(yán)重度評估實驗以某地區(qū)牽引變電站的測試數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分圖2諧波電流狀態(tài)診斷結(jié)果Fig.2Diagnosticresultsofharmoniccurrentstate電網(wǎng)fi＝sk=1Σδikck（13）54

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本文編號：2578056