多直流饋入城市電網(wǎng)具有高電纜化率,在電網(wǎng)中易產(chǎn)生感容耦合,從而引發(fā)諧振與諧波放大。計算直流落點系統(tǒng)側(cè)諧波阻抗對治理上述問題具有指導(dǎo)意義。由于直流落點背景諧波大且落點側(cè)諧波阻抗并非遠(yuǎn)大于系統(tǒng)側(cè),現(xiàn)有方法難以求解。為此,該文提出一種基于稀疏成分分析的改進(jìn)復(fù)獨立分量算法,在復(fù)獨立分量法分離出的諧波源信號基礎(chǔ)上進(jìn)行局部搜索,由稀疏成分分析構(gòu)造稀疏篩選判據(jù),通過稀疏篩選與非高斯性二次篩選找出與真實源信號吻合的局部信號,進(jìn)而求取系統(tǒng)側(cè)諧波阻抗。該算法在背景諧波較大且落點側(cè)諧波阻抗非遠(yuǎn)大于系統(tǒng)側(cè)時仍然適用。通過仿真與實際案例驗證所提算法的正確性與有效性。 

【文章來源】：中國電機(jī)工程學(xué)報. 2019,39(07)北大核心

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圖6兩種算法求得的Is采樣點(b)

2022中國電機(jī)工程學(xué)報第39卷similar100200300sparse00.00.51.01.52.0局部信號稀疏篩選圖7各局部信號sparse指標(biāo)與similar指標(biāo)關(guān)系Fig.7Relationshipbetweensparseandsimilar由圖7可知，similar較高的局部信號一定滿足稀疏篩選判據(jù)sparse(0.02)，且隨著sparse的增大，由于sparse不再成立，similar迅速降低；但另一方面，部分滿足sparse的信號對應(yīng)的similar仍較低，這是由于式(13)導(dǎo)致信號xiD誤線性聚類。例如對稀疏篩選后信號中similar最低的信號s,iy，經(jīng)稀疏變換后有Ds,iI[0.0590.180j,0.0190.302j,0.5780.298j]，且DDs,c,/iiII[0.0870.154j,0.0880.155j,0.3210.462j]�？梢娫趕,iy的稀疏字典作用下，對應(yīng)時段局部源信號Ds,iI并非接近于零，即未被稀疏化，說明s,iy與s,iI并不吻合，但由于DDs,c,/iiII的前兩位近似相等，式(13)成立，從而sparse仍成立。由此可見，通過稀疏篩選可以選中與真實源信號sI高度吻合的局部信號，但同時也可能選中部分因式(13)而誤線性聚類的信號。因此需對稀疏篩選的結(jié)果進(jìn)行二次篩眩3.3非高斯性二次篩選分析為防止由于式(13)導(dǎo)致信號xiD誤線性聚類而求得錯誤的s,iZ，在稀疏篩選后需用非高斯性對選出的各組s,iZ二次篩眩某次運算稀疏篩選后各組結(jié)

iiII的前兩位近似相等，式(13)成立，從而sparse仍成立。由此可見，通過稀疏篩選可以選中與真實源信號sI高度吻合的局部信號，但同時也可能選中部分因式(13)而誤線性聚類的信號。因此需對稀疏篩選的結(jié)果進(jìn)行二次篩眩3.3非高斯性二次篩選分析為防止由于式(13)導(dǎo)致信號xiD誤線性聚類而求得錯誤的s,iZ，在稀疏篩選后需用非高斯性對選出的各組s,iZ二次篩眩某次運算稀疏篩選后各組結(jié)果對應(yīng)s,iI的非高斯性如圖8所示。虛部歸一化非高斯性0.61.00.80.20.4實虛部綜合非高斯性0.51.00.0實部歸一化非高斯性0.01.00.5(a)s,iZ誤差與s,iI綜合非高斯性0.001000405020Zs幅值誤差/%Zs阻抗角誤差/%(b)s,iI非高斯性圖8非高斯性篩選結(jié)果分析Fig.8Analysisofnon-Gaussianscreening從圖8(a)可知，稀疏篩選后仍會存在一部分誤差較大的s,iZ，但隨著各s,iZ對應(yīng)s,iI綜合非高斯性的增大，誤差逐漸降低。由于這些誤差較大的信號本質(zhì)上仍是源信號的線性組合，根據(jù)中心極限定理，其非高斯性較弱，在二次篩選后會被舍棄。而最終解非高斯性最強，誤差很校由圖8(b)可看出，真實源信號的實虛部均具有良好的非高斯性。且二次篩選后最終解對應(yīng)s,iI的非高斯性與真實sI的非高斯性很接近。因此，在稀疏篩選后通過非高斯性二次篩選能有效剔除誤線性聚類信號，選出與真實源信號高度吻合的局部信號，并最終求得準(zhǔn)確的sZ。4實例分析某多直流饋入城市電網(wǎng)包含

【參考文獻(xiàn)】：
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