基于数据统计相关性分析的多谐波源责任评估

张岩，张青青，许庆燊，王华佳，于丹文

1.国网山东省电力公司电力科学研究院，山东 济南 250003

2.山东大学 电气工程学院，山东 济南 250061

在当前能源变革背景下，大量分布式能源与可控负荷接入电网[1-3]，电力系统的“电力电子化”程度愈加显著。电力电子技术的广泛应用有效地提升了电能的转换和传输效率，但同时也向电力系统引入了大量谐波[4]。由谐波导致的电能质量问题威胁电网的安全、可靠和稳定运行，给电网的优质供电带来挑战。

针对谐波污染亟需治理的现状，国际上提出了谐波治理的“奖惩性方案”[5]，而谐波源定位与责任划分是经济奖惩措施有效实施的前提[6-11]。谐波源辨识作为谐波污染治理的基础，其研究开展相对较早[12-13]。谐波源责任划分方法主要有线性回归法[14-15]，波动量法[16]，概率类方法[17]和盲源分离法[18-19]等。当前已开展的研究工作多集中于评估公共耦合点(point of common coupling,PCC)系统侧和用户侧的谐波责任。然而，实际电力系统中PCC 处的谐波畸变通常由多个谐波源共同作用产生[20]，除了计算单个谐波源对PCC 的谐波贡献，还应考虑谐波源之间的相互影响。特别是在现代电力系统中，随着可再生能源和电动汽车的广泛接入，还需考虑不同谐波源的时变特性[21]。由于在实际系统中，运行状态以及设备、负荷的时变性，包括准确获取系统参数，都存在一定难度，而直接基于实测历史数据评估谐波责任具有较好的应用前景[22-23]。

本文提出了基于数据统计相关性分析的多谐波源责任评估方法。……