基于非参数贝叶斯谐波阻抗估计的谐波责任区分

• 作者: 江友华 刘子瑜 张煜 杨兴武 吴卫民
• 来源期刊: 浙江电力
• 关键词: 隐变量 高斯混合模型 狄利克雷过程混合模型 马尔科夫链-蒙特卡洛采样 背景谐波电压工况 谐波责任区分
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 电网技术|Power Grid Technology
• 页码范围: 59-65
• 页数: 7页
• 分类号: TM744
• 语种: 中文
• DOI: 10.19585/j.zjdl.202103009

摘要

线性回归法在背景谐波电压波动的情况下估计谐波阻抗有较大误差,其诸多改进方法又普遍具有局限性.为此,基于非参数贝叶斯估计提出一种普适性方法.将背景谐波电压视为隐变量,用GMM(高斯混合模型)建模,并指出GMM的参数在实际工程背景下的意义;将GMM参数、线性模型参数建模为狄利克雷过程混合模型,并推导出其后验分布;利用马尔科夫链-蒙特卡洛采样方法从后验分布中抽取样本,基于样本进行贝叶斯估计,求解谐波阻抗和背景谐波电压工况数,进而对谐波责任进行评估.将IEEE 14节点测试系统与实测案例结合进行仿真,通过非参数贝叶斯估计法与线性回归法仿真结果的对比,验证了非参数贝叶斯估计法的有效性.