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(jì)算直流落點(diǎn)系統(tǒng)側(cè)諧波阻抗對(duì)治理上述問題具有指導(dǎo)意義。由于直流落點(diǎn)背景諧波大且落點(diǎn)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(dú)立分量算法,在復(fù)獨(dú)立分量法分離出的諧波源信號(hào)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(shí)源信號(hào)吻合的局部信號(hào),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(diǎn)側(cè)諧波阻抗非遠(yuǎn)大于系統(tǒng)側(cè)時(shí)仍然適用。通過仿真與實(shí)際案例驗(yàn)證所提算法的正確性與有效性。 

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

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

圖6兩種算法求得的Is采樣點(diǎn)(b)

2022中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)第39卷similar100200300sparse00.00.51.01.52.0局部信號(hào)稀疏篩選圖7各局部信號(hào)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(hào)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(hào)對(duì)應(yīng)的similar仍較低，這是由于式(13)導(dǎo)致信號(hào)xiD誤線性聚類。例如對(duì)稀疏篩選后信號(hào)中similar最低的信號(hào)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]。可見在s,iy的稀疏字典作用下，對(duì)應(yīng)時(shí)段局部源信號(hào)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(shí)源信號(hào)sI高度吻合的局部信號(hào)，但同時(shí)也可能選中部分因式(13)而誤線性聚類的信號(hào)。因此需對(duì)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(hào)xiD誤線性聚類而求得錯(cuò)誤的s,iZ，在稀疏篩選后需用非高斯性對(duì)選出的各組s,iZ二次篩眩某次運(yùn)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(shí)源信號(hào)sI高度吻合的局部信號(hào)，但同時(shí)也可能選中部分因式(13)而誤線性聚類的信號(hào)。因此需對(duì)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(hào)xiD誤線性聚類而求得錯(cuò)誤的s,iZ，在稀疏篩選后需用非高斯性對(duì)選出的各組s,iZ二次篩眩某次運(yùn)算稀疏篩選后各組結(jié)果對(duì)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(shí)虛部綜合非高斯性0.51.00.0實(shí)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(huì)存在一部分誤差較大的s,iZ，但隨著各s,iZ對(duì)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(hào)本質(zhì)上仍是源信號(hào)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(huì)被舍棄。而最終解非高斯性最強(qiáng)，誤差很校由圖8(b)可看出，真實(shí)源信號(hào)的實(shí)虛部均具有良好的非高斯性。且二次篩選后最終解對(duì)應(yīng)s,iI的非高斯性與真實(shí)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(hào)，選出與真實(shí)源信號(hào)高度吻合的局部信號(hào)，并最終求得準(zhǔn)確的sZ。4實(shí)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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