一种基于证据理论的电能质量扰动源定位方法
一种基于证据理论的电能质量扰动源定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于证据理论并计及监测可信度的电能质量扰动源定位方法，属 电气工程和电能质量领域。
【背景技术】
[0002] 近年来，随着电网中敏感设备激增及电力市场化进程不断推进，电能质量扰动 造成的经济损失迅速增加，人们对责任确定的诉求日益强烈。电能质量扰动源（Power QualityDisturbanceSource,PQDS)定位，是指当目标电网区域中发生电能质量扰动事件 时，通过系统中布置的电能质量监测装置（PowerQualityMonitor,PQM)及电能质量监测 中心对扰动信号进行采集、计算、分析和处理，进而实现PQDS确切线路或位置的智能诊断。 PQDS的快速、准确定位，是电力管理部门尽快查明扰动原因、明确责任、排除扰动源、采取合 理改善措施，从而保证电能质量满足用户需求的前提和基础，也是未来智能配电网中网络 化电能质量监测系统（NetworkPowerQualityMonitoringSystem,NPQMS)的核心高级功 能之一。
[0003] 当前，电能质量相关的研宄热点主要集中在电能质量信号的辨识处理、电能质量 评价指标、电能质量监测装置和系统的结构、电能质量优化与控制等方向，关于PQDS定位 方法的研宄成果较少。申请号为2013104676593和2014101006927的发明专利分别提出一 种基于有限电能质量监测点的电压暂降源定位方法和通过计算故障线路两端电能质量监 测节点监测到问题的时间差而对故障源进行定位方法，但其主要思路是基于故障距离测定 的方式解决少量线路上具体故障位置的确定；申请号为2008100612549的发明专利提出一 种基于矩阵算法原理的配电网PQDS自动定位方法，但其定位准确性过度依赖各测点PQM的 扰动方向判别结果的可靠性和信息的完备性；申请号为2014105375263的发明专利提出一 种基于粒子群优化算法的计及监测可信度的矩阵定位改进算法。本发明专利针对各种影响 PQM扰动方向判定结果可靠性的因素、影响程度表征函数、基于多证据源的PQDS智能定位 方法进行研宄，建立了多种表征方向判定信息可信度函数，基于证据理论融合两种不同扰 动方向判据信息实现了在部分监测信息有误情况下的PQDS的自动精确定位，并提出了运 用证据源一致性构建评价函数实现定位结果的可靠性评价。
【发明内容】
[0004] 本发明要克服现有PQDS定位算法准确性严重依赖NPQMS中各监测点PQM扰动方 向判定结果可靠性以及方向判定信息完备性的问题，综合考虑扰动信号强弱、扰动电流特 征、分布式电源接入以及状态估计误差等因素对扰动方向判定可靠性的影响，提供一种基 于证据融合理论的PQDS自动定位方法，实现在NPQMS中部分监测信息缺失、有误或者扰动 方向判定结果不理想的情况下，仍可实现PQDS的准确定位，且可评估其定位结果的可信 度。
[0005] 本发明为实现上述目的，提出了一种基于证据融合理论的PQDS定位方法，如附图 1所示，其过程包括如下步骤：
[0006] 1、确定系统覆盖矩阵\XN及方向判定矩阵BV，NX1。在含有L条线段、N个PQM的配 电网络中，可分别构建用以表征所有线路与PQM位置关系的覆盖矩阵\XN，以及用以表征系 统中某位置发生扰动事件时所有监测点PQM依据扰动功率（DisturbancePower，DP)和扰 动能量（DisturbanceEnergy，DE)这两种不同扰动方向判据实现的扰动方向判定结果的方 向矩阵BV，NX1。其中，v= 1表示依据扰动功率判据；v= 2表示依据扰动能量判据。Aum和 8_1中各元素8」1和1^，1的赋值原则如式（1)"2)所示。
[0009] 2、构建表征扰动方向判定结果各影响因素的可信度函数。定义PQM方向判定信息 "可信度"概念，分别构建表征多种可信度分项函数指标，用以描述扰动信号强弱、扰动电流 特征、分布式电源接入以及虚拟PQM状态估计误差等各种因素在不同情景下对扰动方向判 定结果可信度的影响程度，从而实现各监测点方向判定过程及结果的模糊量化。
[0010] 步骤201，构建表征扰动信号强弱的方向判定可信度函数。扰动信号特征量的强弱 程度，可由监测点所测得的扰动信号特征量与系统稳定时信号特征量的相对比值来体现。 据此，构建表征扰动强弱的方向判定可信度yi:
[0012] 式中，Ev⑴表示系统稳定时第i个监测点的信号特征量；Aev⑴表示卩(^扰动 信号特征量；v= 1表示取特征量为扰动功率DP;v= 2表示取特征量为扰动能量DE。
[0013] 步骤202,构建表征扰动电流特征的方向判定可信度函数。不平衡扰动源引起的扰 动在影响系统三相平衡度的同时，还会存在一定的零序电流，其幅值大小与该PQM相对于 扰动点的位置密切相关：若扰动点位于PQM的后向区域，则检测到的零序电流幅值较大；若 扰动点位于PQM的前向区域，则零序电流较小。据此，构建表征不平衡扰动时扰动电流特征 的方向判定可信度Si:
[0015]其中，
[0016] 式中，I。⑴为监测点i的零序电流均方根值也表示PQMi处的扰动方向判定结 果；1为1〇⑴与系统中所有监测点1〇⑴平均值的比值；a为常量，为使得31在[1~0.9] 区间内一般取2. 2~2. 5。
[0017] 步骤203,构建表征扰动能量波动特征的方向判定可信度函数。扰动源定位时，DE 波动特征从某种程度上间接反映了该点扰动方向误判的可能性。拟定以下扰动方向判定原 贝1J:若DE波形初始峰值与最终值符号不同或者DE符号时刻变化，则该监测点扰动方向判定 结果可信度降低。据此，构建表征扰动能量波动特征的方向判定结果可信度0 i:
[0019] 式中，〇为可信度值，取值范围为〇? 5~0? 75 ;DEQ(i)为第if监测点DE波形初 始峰值；DEK(i)为第i个监测点DE终值；sgn为符号函数。
[0020] 步骤204,构建表征虚拟PQM点状态估计误差的方向判定可信度函数。由于状态估 计误差引入，虚拟PQM点的扰动方向判定可信度可能降低。据此，构建表征虚拟PQM点的方 向判定结果可信度li:
[0023] 式中，％为置信度u对应的不确定度；xpx2为虚拟PQM测点i依据测点zp&的 状态估计结果；为其对应的量测函数吨为其相对偏移量；f(d)为其对应的 构造函数。
[0024] 3、基于证据融合理论的PQDS自动定位。D-S证据理论具有处理不确定信息的能 力，基于D-S证据理论的PQDS定位，组合依据扰动功率和扰动能量这两种不同判据各自获 得的不确定扰动方向判定信息，使得扰动源定位更准确、可信。
[0025] 步骤301，构建目标识别框架。设目标配电网有N个PQM，给每个PQM配置一个编 号形成由数组&构成的识别框架? :
[0026] ? ={gi|i= 1, 2, 3, . . . ,N} (7)
[0027] 步骤302,构建基本信度分配函数。从yi、Si、Ii多个角度综合考虑，构建 综合的可信度函数。考虑两点：由于在定位由不平衡扰动源引起的扰动时Si才能参与信度 配置，此时Sp0i可能出现交集造成重复的概率下降，因此对Sp0i进行平均概率处理，以 避免信度急速减小；为避免出现Yi大于1的情况，采用最小值函数处理方式。据此，构建 综合可信度函数W(i):
[0029] 式中，min为最小值函数；y为电压不平衡度系数，因系统正常电压不平衡度范围 为2%~4%，取y= 0.04为界点。
[0030] 按照基本信度分配函数定义，将w(i)归一化后得到新的可信度函数w(i)。则基本 信度分配函数m(gi):
[0032] 步骤303,扰动方向判定可信度组合。采用扰动功率和扰动能量两种方向判据，一 种方向判定判据对应一个基本信度函数分配，可分别定义两种情景下的基本信度分配函数 mv，以及对应两组方向矩阵BV，NX1。这样，可得到两组具有符号特性的扰动方向基本信度分 配值叫（0)、m2 (r):
[0033] m1 (0): iHj (gj)b1； 1；m1(g2) b1； 2, . . . ,iHj (gN) b1；N
[0034] (10)
[0035] m2 (T) ：m2 (g:)b2； 1 ；m2 (g2)b22,...,m2 (gN)b2；N
[0036] 式中，焦元0,rG0 ;bv;i为两组方向矩阵BV;NX1的组成元素；mv(gi)表示两种情 景下PQMi的方向判定可信度。
[0037] 由于融合数据带有符号特性，传统D-S证据组合规则失效。依据经典组合公式，改 进后的组合规则遵循以下关系：
[0040] 式中，m(P)为融合后的基本信度分配函数，其焦元Pe0 ;KT为冲突因子。
[0041] 4、扰动源定位决策。定义融合后的扰动方向判定矩阵为MNX1，其组成元素为m(P)， 通过矩阵乘法运算得到基于证据融合的扰动定位矩阵C\X1:
[0042] C，LX1=ALXN*MNX1 (12)
[0043]矩阵C\X1中的各元素值c'」蕴含着系统PQDS位置信息，其唯一最大值元素c'> =max{C'j，j= 1，2,…，L}对应的PQM所在线路Ljm即为目标配电网中的PQDS所在线段。
[0044] 5、扰动源定位结果的可信度评估。为评估扰动源定位结果的可信程度，提出基于 多证据源间的一致性指标进行某次定位结果的可靠性评价。设{yi，y2，...，yN}为0、r相 同焦元组成的集合，〇(yk)、r(yk)为其对应的基本信度值，则评价函数Hu:
[0046] 依据评价函数Hu，可按照如下规则进行扰动源定位结果的可信度评估：Hi;j越 大，则表示该次扰动源定位结果可信度高；相反，Hu越小，则定位结果可信度越低，且当Hi;j彡0. 7时，则认为定位结果可信度不高。
[0047] 本发明的有益效果主要表现在：1、构建了表征影响扰动方向判别可靠性的多种因 素的可信度函数；2、采用D-S组合规则融合不同证据源获得的扰动方向判别可信度矩阵， 最后得到综合的扰动方向判别结果；3、基于证据一致性准则实现扰动源定位结果准确性的 评估。4、为实现在部分监测信息有误情况下的扰动源精确定位，提出了一种基于证据理论 的电能质量扰动源定位方法。
【附图说明】
[0048] 图1为本发明方法的具体实施流程图。
[0049] 图2为一个9节点辐射型配电网的拓扑结构图。
[0050] 图3为PQM前向区域与后向区域划分图。
【具体实施方式】
[0051] 下面结合实施例及附图对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不限 于此。实施例中基于证据融合理论的PQDS定位方案的总体框图如附图1所示，包括以下步 骤：
[0052] 1、确定系统覆盖矩阵\XN及方向判定矩阵BV，NX1。在含有L条线段、N个PQM的配 电网络中，可分别构建用以表征所有线路与PQM位置关系的覆盖矩阵\XN，以及用以表征系 统中某位置发生扰动事件时所有监测点PQM依据扰动功率和扰动能量这两种不同扰动方 向判据实现的扰动方向判定结果的方向矩阵\NX1。\XN和BV，NX1中各元素a^和bv;i的赋 值原则如式（1)、（2)所示。
[0053] 2、构建表征扰动方向判定结果各影响因素的可信度函数。定义PQM方向判定信息 "可信度"概念，分别构建表征多种可信度分项函数指标，用以描述扰动信号强弱、扰动电流 特征、分布式电源接入以及虚拟PQM状态估计误差等各种因素在不同情景下对扰动方向判 定结果可信度的影响程度，从而实现各监测点方向判定过程及结果的模糊量化。
[0054] 步骤201，构建表征扰动信号强弱的方向判定可信度函数。扰动信号特征量的强弱 程度，可由监测点所测得的扰动信号特征量与系统稳定时信号特征量的相对比值来体现。 据此，如式（3)所示构建表征扰动强弱的方向判定可信度Yi。
[0055] 步骤202,构建表征扰动电流特征的方向判定可信度函数。不平衡扰动源引起的扰 动在影响系统三相平衡度的同时，还会存在一定的零序电流，其幅值大小与该PQM相对于 扰动点的位置密切相关：若扰动点位于PQM的后向区域，则检测到的零序电流幅值较大；若 扰动点位于PQM的前向区域，则零序电流较小。据此，如式（4)所示构建表征不平衡扰动时 扰动电流特征的方向判定可信度Sp
[0056] 步骤203,构建表征扰动能量波动特征的方向判定可信度函数。扰动源定位时，DE 波动特征从某种程度上间接反映了该点扰动方向误判的可能性。拟定以下扰动方向判定原 贝1J:若DE波形初始峰值与最终值符号不同或者DE符号时刻变化，则该监测点扰动方向判定 结果可信度降低。据此，如式（5)所示构建表征扰动能量波动特征的方向判定结果可信度 9i〇
[0057] 步骤204,构建表征虚拟PQM点状态估计误差的方向判定可信度函数。由于状态估 计误差引入，虚拟PQM点的扰动方向判定可信度可能降低。据此，如式（6)所示构建表征虚 拟PQM点的方向判定结果可信度| it)
[0058] 3、基于证据融合理论的PQDS自动定位。D-S证据理论具有处理不确定信息的能 力，基于D-S证据理论的PQDS定位，组合依据扰动功率和扰动能量这两种不同判据各自获 得的不确定扰动方向判定信息，使得扰动源定位更准确、可信。
[0059] 步骤301，构建目标识别框架。设目标配电网有N个PQM，给每个PQM配置一个编 号形成由数组&构成的识别框架?，如式（7)所示。
[0060] 步骤302,构建基本信度分配函数。从yi、Si、Ii多个角度综合考虑，构建 综合的可信度函数。考虑两点：由于在定位由不平衡扰动源引起的扰动时Si才能参与信度 配置，此时Si、0i可能出现交集造成重复的概率下降，因此对si、0i进行平均概率处理，以 避免信度急速减小；为避免出现Yi大于1的情况，采用最小值函数处理方式。据此，如式 (8) 所示构建综合可信度函数W(i)。
[0061] 按照基本信度分配函数定义，将W(i)归一化后得到新的可信度函数w(i)，则如式 (9) 所示可得基本信度分配函数m(gi)。
[0062] 步骤303,扰动方向判定可信度组合。采用扰动功率和扰动能量两种方向判据，一 种方向判定判据对应一个基本信度函数分配，可分别定义两种情景下的基本信度分配函数 mv，以及对应两组方向矩阵BV，NX1。这样，如式（10)所示可得到两组具有符号特性的扰动方 向基本信度分配值叫(0)、m2 (r)。
[0063] 由于融合数据带有符号特性，传统D-S证据组合规则失效。依据经典组合公式，改 进后的组合规则如式（11)所示。
[0064]4、扰动源定位决策。定义融合后的扰动方向判定矩阵为MNX1，其组成元素为m(P)， 通过如式（12)所示矩阵乘法运算得到基于证据融合的扰动定位矩阵C\X1。C\X1中的各 元素值c'」蕴含着系统PQDS位置信息，其唯一最大值元素c'jm=maX{c'」，j= 1，2,…，L} 对应的PQM所在线路Ljm即为目标配电网中的PQDS所在线段。
[0065] 5、扰动源定位结果的可信度评估。为评估扰动源定位结果的可信程度，提出基于 多证据源间的一致性指标进行某次定位结果的可靠性评价。设{yi，y2，...，yN}为0、r相 同焦元组成的集合，〇(yk)、r(yk)为其对应的基本信度值，则可构建如式（13)所示评价函 数Hi;J。
[0066] 据此，可按照如下规则进行PQDS定位结果的可信度评估：Hi;j越大，则表示该次扰 动源定位结果可信度高；相反，Hu越小，则定位结果可信度越低，且当0. 7时，则认为 定位结果可信度不高。
[0067] 以拓扑结构如图2所示的9节点10. 5KV配电网系统为例进行仿真，进一步说明本 发明的实施过程。系统中实配7个PQM，2个虚拟PQM，且接入了一个分布式电源DG。通过 MATLAB/simulink仿真软件电力系统模块，搭建系统仿真模型。设置线路。为扰动点，分别 模拟单相接地短路、感应电机启动以及电容器投切三种典型的电压暂降扰动。
[0068] 按步骤2,分别计算单相接地、电容器投切、感应电机三种不同扰动的Yi、Si、 1以及融合后信度m(P)值，如表1所示。
[0069] 表1各类可信度值
[0071] 由于电容投切和感应电机启动均为平衡扰动源，因此，由电容投切和感应电机启 动引起的扰动，无需计算Si数值。
[0072] 按附图2所示配电网的结构信息和PQM布置信息，根据步骤1可得系统覆盖矩阵 如下：
[0074] 式中，数值±1分别对应各个PQM的后向区域与前向区域。以PQM3为例，展示根 据配电网潮流方向将整个网络区域划分为前向区域与后向区域的方法，如附图3所示。
[0075] 按照步骤4、5进行扰动源定位决策及评估定位结果的可靠程度，信度m(P)构成的 方向判定矩阵MNxi与覆盖矩阵A^xN相乘，并计算评价函数Hi;j得到基于证据融合的PQDS定 位方法的定位结果如表2所示。
[0076] 表2基于证据融合的PQDS定位方法的定位结果
[0078] 取评价函数Hu= 0. 7为分界点，若Hu〈0. 7则认为定位结果可信度不高。表2仿 真结果显示，在存在多处误判的情况下，本发明所提方法仍能对不同类型PQDS位置作出准 确的判断，且定位结果的可信程度很高。某些情况下，虽误判个数较多，但证据间的一致性 较高，使得Hu数值较高。
[0079] 如上所述，便可较好地实现本发明，上述实施例仅为本发明的典型实施例，并非用 来限定本发明的实施范围，即凡依本
【发明内容】
所作的均等变化与修饰，都为本发明权利要 求所要求保护的范围所涵盖。
【主权项】
1. 一种基于证据融合理论的电能质量扰动源定位方法，电能质量扰动源简称PQDS，包 括如下步骤： 步骤1、确定系统覆盖矩阵\XN及方向判定矩阵B V，NX1;在含有L条线段、N个电能质 量监测装置的配电网络中，电能质量监测装置简称PQM，分别构建用以表征所有线路与PQM 位置关系的覆盖矩阵\XN，以及用以表征系统中某位置发生扰动事件时所有监测点PQM 依据扰动功率和扰动能量这两种不同扰动方向判据实现的扰动方向判定结果的方向矩阵 BV，NX1，扰动功率简称DP，扰动能量简称DE ;其中，V = 1表示依据扰动功率判据；V = 2表示 依据扰动能量判据；B V，NX1*各元素 a jJP b v;i的赋值原则如式（1)、（2)所示；步骤2、构建表征扰动方向判定结果各影响因素的可信度函数；定义PQM方向判定信息 "可信度"概念，分别构建表征多种可信度分项函数指标，用以描述扰动信号强弱、扰动电流 特征、分布式电源接入以及虚拟PQM状态估计误差等各种因素在不同情景下对扰动方向判 定结果可信度的影响程度，从而实现各监测点方向判定过程及结果的模糊量化； 步骤201，构建表征扰动信号强弱的方向判定可信度函数；扰动信号特征量的强弱程 度，可由监测点所测得的扰动信号特征量与系统稳定时信号特征量的相对比值来体现；据 此，构建表征扰动强弱的方向判定可信度γi:式中，Ev⑴表示系统稳定时第i个监测点的信号特征量；Aev⑴表示PQMjjt动信号 特征量；V = 1表示取特征量为扰动功率DP ;v = 2表示取特征量为扰动能量DE ; 步骤202,构建表征扰动电流特征的方向判定可信度函数；不平衡扰动源引起的扰动 在影响系统三相平衡度的同时，还会存在一定的零序电流，其幅值大小与该PQM相对于扰 动点的位置密切相关：若扰动点位于PQM的后向区域，则检测到的零序电流幅值较大；若扰 动点位于PQM的前向区域，则零序电流较小；据此，构建表征不平衡扰动时扰动电流特征的 方向判定可信度Si:式中，Id(i)为监测点i的零序电流均方根值；bi表示PQMi处的扰动方向判定结果；β i 为Itl⑴与系统中所有监测点Itl⑴平均值的比值；a为常量，为使得51在[1~0. 9]区间 内一般取2. 2~2.5 ; 步骤203,构建表征扰动能量波动特征的方向判定可信度函数；扰动源定位时，DE波动 特征从某种程度上间接反映了该点扰动方向误判的可能性；拟定以下扰动方向判定原则： 若DE波形初始峰值与最终值符号不同或者DE符号时刻变化，则该监测点扰动方向判定结 果可信度降低；据此，构建表征扰动能量波动特征的方向判定结果可信度Θ i:(5) 式中，σ为可信度值，取值范围为〇. 5~0. 75 ^EtlQ)为第if监测点DE波形初始峰 值；DEk(i)为第i个监测点DE终值；sgn为符号函数； 步骤204,构建表征虚拟PQM点状态估计误差的方向判定可信度函数；由于状态估计误 差引入，虚拟PQM点的扰动方向判定可信度可能降低；据此，构建表征虚拟PQM点的方向判 定结果可信度Ii:式中，仏为置信度u对应的不确定度；X i、X2为虚拟PQM测点i依据测点z i、Z2的状态 估计结果；\(^)、为其对应的量测函数吨为其相对偏移量；f(d D为其对应的构造 函数； 步骤3、基于证据融合理论的PQDS自动定位；D-S证据理论具有处理不确定信息的能 力，基于D-S证据理论的PQDS定位，组合依据扰动功率和扰动能量这两种不同判据各自获 得的不确定扰动方向判定信息，使得扰动源定位更准确、可信； 步骤301，构建目标识别框架；设目标配电网有N个PQM，给每个PQM配置一个编号形成 由数组&构成的识别框架Θ : 0. Igi I i = 1, 2, 3,. . . , N} (7) 步骤302,构建基本信度分配函数；从yi、Si、Θ ξ i多个角度综合考虑，构建综合的 可信度函数；考虑两点：由于在定位由不平衡扰动源引起的扰动时Si才能参与信度配置， 此时Sp Qi可能出现交集造成重复的概率下降，因此对S i、Qi进行平均概率处理，以避免 信度急速减小；为避免出现Yi大于1的情况，采用最小值函数处理方式；据此，构建综合可 信度函数W(i):(8) 式中，min为最小值函数；μ为电压不平衡度系数，因系统正常电压不平衡度范围为 2%~4%，取μ = 0.04为界点； 按照基本信度分配函数定义，将W(i)归一化后得到新的可信度函数w(i);则基本信度 分配函数m(gi)(9) 步骤303,扰动方向判定可信度组合；采用扰动功率和扰动能量两种方向判据，一种 方向判定判据对应一个基本信度函数分配，分别定义两种情景下的基本信度分配函数mv， 以及对应两组方向矩阵^^^;这样，得到两组具有符号特性的扰动方向基本信度分配值 Iii1 (O)、m2 ( Γ ): Hi1 (0) :m1(g1)b1；1,m1(g2)b 1；2,. . . m2(r) . . . ,m2(gN)b2；N ( 10) 式中，焦元0, Γ e Θ ;bv;i为两组方向矩阵BV;NX1的组成元素；mv(gi)表示两种情景下 PQMi的方向判定可信度； 由于融合数据带有符号特性，传统D-S证据组合规则失效；依据经典组合公式，改进后 的组合规则遵循以下关系： 其中：式中，m(P)为融合后的基本信度分配函数，其焦元Pe Θ ;Κτ为冲突因子； 步骤4、扰动源定位决策；定义融合后的扰动方向判定矩阵为Mnxi，其组成元素为m(P)， 通过矩阵乘法运算得到基于证据融合的扰动定位矩阵C\X1: C Lxi - ALXN*MNX1 (12) 矩阵C\X1中的各元素值c' 含着系统PQDS位置信息，其唯一最大值元素 c' jm = maxlc'」，j = 1，2，···，?对应的PQM所在线路Ljm即为目标配电网中的PQDS所在线段； 步骤5、扰动源定位结果的可信度评估；为评估扰动源定位结果的可信程度，提出基于 多证据源间的一致性指标进行某次定位结果的可靠性评价；设{yi，y2,...，yN}为0、Γ相同 焦元组成的集合，〇(yk)、Γ (yk)为其对应的基本信度值，则评价函数Hi;j:(13) 依据评价函数可按照如下规则进行扰动源定位结果的可信度评估：Hu越大，则表 示该次扰动源定位结果可信度高；相反，Hu越小，则定位结果可信度越低，且当H 0. 7 时，则认为定位结果可信度不高。
【专利摘要】一种基于证据融合理论的电能质量扰动源定位方法，包括：确定系统覆盖矩阵AL×N及依据扰动功率和扰动能量两种判据实现的方向判定矩阵Bv,N×1；构建表征扰动方向判定结果各影响因素的可信度函数；基于D-S证据理论对两种不同判据各自获得的不确定扰动方向判定信息进行融合处理；基于融合后的扰动方向判定矩阵和矩阵算法进行电能质量扰动源定位决策；基于多证据源间的一致性指标进行电能质量扰动源定位结果的可信度评估。
【IPC分类】G06F17/50, G01R31/08
【公开号】CN104899353
【申请号】CN201510223195
【发明人】翁国庆, 王强, 黄飞腾, 张有兵, 谢路耀
【申请人】浙江工业大学
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2015年5月5日
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于证据理论并计及监测可信度的电能质量扰动源定位方法，属 电气工程和电能质量领域。
【背景技术】
[0002] 近年来，随着电网中敏感设备激增及电力市场化进程不断推进，电能质量扰动 造成的经济损失迅速增加，人们对责任确定的诉求日益强烈。电能质量扰动源（Power QualityDisturbanceSource,PQDS)定位，是指当目标电网区域中发生电能质量扰动事件 时，通过系统中布置的电能质量监测装置（PowerQualityMonitor,PQM)及电能质量监测 中心对扰动信号进行采集、计算、分析和处理，进而实现PQDS确切线路或位置的智能诊断。 PQDS的快速、准确定位，是电力管理部门尽快查明扰动原因、明确责任、排除扰动源、采取合 理改善措施，从而保证电能质量满足用户需求的前提和基础，也是未来智能配电网中网络 化电能质量监测系统（NetworkPowerQualityMonitoringSystem,NPQMS)的核心高级功 能之一。
[0003] 当前，电能质量相关的研宄热点主要集中在电能质量信号的辨识处理、电能质量 评价指标、电能质量监测装置和系统的结构、电能质量优化与控制等方向，关于PQDS定位 方法的研宄成果较少。申请号为2013104676593和2014101006927的发明专利分别提出一 种基于有限电能质量监测点的电压暂降源定位方法和通过计算故障线路两端电能质量监 测节点监测到问题的时间差而对故障源进行定位方法，但其主要思路是基于故障距离测定 的方式解决少量线路上具体故障位置的确定；申请号为2008100612549的发明专利提出一 种基于矩阵算法原理的配电网PQDS自动定位方法，但其定位准确性过度依赖各测点PQM的 扰动方向判别结果的可靠性和信息的完备性；申请号为2014105375263的发明专利提出一 种基于粒子群优化算法的计及监测可信度的矩阵定位改进算法。本发明专利针对各种影响 PQM扰动方向判定结果可靠性的因素、影响程度表征函数、基于多证据源的PQDS智能定位 方法进行研宄，建立了多种表征方向判定信息可信度函数，基于证据理论融合两种不同扰 动方向判据信息实现了在部分监测信息有误情况下的PQDS的自动精确定位，并提出了运 用证据源一致性构建评价函数实现定位结果的可靠性评价。
【发明内容】
[0004] 本发明要克服现有PQDS定位算法准确性严重依赖NPQMS中各监测点PQM扰动方 向判定结果可靠性以及方向判定信息完备性的问题，综合考虑扰动信号强弱、扰动电流特 征、分布式电源接入以及状态估计误差等因素对扰动方向判定可靠性的影响，提供一种基 于证据融合理论的PQDS自动定位方法，实现在NPQMS中部分监测信息缺失、有误或者扰动 方向判定结果不理想的情况下，仍可实现PQDS的准确定位，且可评估其定位结果的可信 度。
[0005] 本发明为实现上述目的，提出了一种基于证据融合理论的PQDS定位方法，如附图 1所示，其过程包括如下步骤：
[0006] 1、确定系统覆盖矩阵\XN及方向判定矩阵BV，NX1。在含有L条线段、N个PQM的配 电网络中，可分别构建用以表征所有线路与PQM位置关系的覆盖矩阵\XN，以及用以表征系 统中某位置发生扰动事件时所有监测点PQM依据扰动功率（DisturbancePower，DP)和扰 动能量（DisturbanceEnergy，DE)这两种不同扰动方向判据实现的扰动方向判定结果的方 向矩阵BV，NX1。其中，v= 1表示依据扰动功率判据；v= 2表示依据扰动能量判据。Aum和 8_1中各元素8」1和1^，1的赋值原则如式（1)"2)所示。
[0009] 2、构建表征扰动方向判定结果各影响因素的可信度函数。定义PQM方向判定信息 "可信度"概念，分别构建表征多种可信度分项函数指标，用以描述扰动信号强弱、扰动电流 特征、分布式电源接入以及虚拟PQM状态估计误差等各种因素在不同情景下对扰动方向判 定结果可信度的影响程度，从而实现各监测点方向判定过程及结果的模糊量化。
[0010] 步骤201，构建表征扰动信号强弱的方向判定可信度函数。扰动信号特征量的强弱 程度，可由监测点所测得的扰动信号特征量与系统稳定时信号特征量的相对比值来体现。 据此，构建表征扰动强弱的方向判定可信度yi:
[0012] 式中，Ev⑴表示系统稳定时第i个监测点的信号特征量；Aev⑴表示卩(^扰动 信号特征量；v= 1表示取特征量为扰动功率DP;v= 2表示取特征量为扰动能量DE。
[0013] 步骤202,构建表征扰动电流特征的方向判定可信度函数。不平衡扰动源引起的扰 动在影响系统三相平衡度的同时，还会存在一定的零序电流，其幅值大小与该PQM相对于 扰动点的位置密切相关：若扰动点位于PQM的后向区域，则检测到的零序电流幅值较大；若 扰动点位于PQM的前向区域，则零序电流较小。据此，构建表征不平衡扰动时扰动电流特征 的方向判定可信度Si:
[0015]其中，
[0016] 式中，I。⑴为监测点i的零序电流均方根值也表示PQMi处的扰动方向判定结 果；1为1〇⑴与系统中所有监测点1〇⑴平均值的比值；a为常量，为使得31在[1~0.9] 区间内一般取2. 2~2. 5。
[0017] 步骤203,构建表征扰动能量波动特征的方向判定可信度函数。扰动源定位时，DE 波动特征从某种程度上间接反映了该点扰动方向误判的可能性。拟定以下扰动方向判定原 贝1J:若DE波形初始峰值与最终值符号不同或者DE符号时刻变化，则该监测点扰动方向判定 结果可信度降低。据此，构建表征扰动能量波动特征的方向判定结果可信度0 i:
[0019] 式中，〇为可信度值，取值范围为〇? 5~0? 75 ;DEQ(i)为第if监测点DE波形初 始峰值；DEK(i)为第i个监测点DE终值；sgn为符号函数。
[0020] 步骤204,构建表征虚拟PQM点状态估计误差的方向判定可信度函数。由于状态估 计误差引入，虚拟PQM点的扰动方向判定可信度可能降低。据此，构建表征虚拟PQM点的方 向判定结果可信度li:
[0023] 式中，％为置信度u对应的不确定度；xpx2为虚拟PQM测点i依据测点zp&的 状态估计结果；为其对应的量测函数吨为其相对偏移量；f(d)为其对应的 构造函数。
[0024] 3、基于证据融合理论的PQDS自动定位。D-S证据理论具有处理不确定信息的能 力，基于D-S证据理论的PQDS定位，组合依据扰动功率和扰动能量这两种不同判据各自获 得的不确定扰动方向判定信息，使得扰动源定位更准确、可信。
[0025] 步骤301，构建目标识别框架。设目标配电网有N个PQM，给每个PQM配置一个编 号形成由数组&构成的识别框架? :
[0026] ? ={gi|i= 1, 2, 3, . . . ,N} (7)
[0027] 步骤302,构建基本信度分配函数。从yi、Si、Ii多个角度综合考虑，构建 综合的可信度函数。考虑两点：由于在定位由不平衡扰动源引起的扰动时Si才能参与信度 配置，此时Sp0i可能出现交集造成重复的概率下降，因此对Sp0i进行平均概率处理，以 避免信度急速减小；为避免出现Yi大于1的情况，采用最小值函数处理方式。据此，构建 综合可信度函数W(i):
[0029] 式中，min为最小值函数；y为电压不平衡度系数，因系统正常电压不平衡度范围 为2%~4%，取y= 0.04为界点。
[0030] 按照基本信度分配函数定义，将w(i)归一化后得到新的可信度函数w(i)。则基本 信度分配函数m(gi):
[0032] 步骤303,扰动方向判定可信度组合。采用扰动功率和扰动能量两种方向判据，一 种方向判定判据对应一个基本信度函数分配，可分别定义两种情景下的基本信度分配函数 mv，以及对应两组方向矩阵BV，NX1。这样，可得到两组具有符号特性的扰动方向基本信度分 配值叫（0)、m2 (r):
[0033] m1 (0): iHj (gj)b1； 1；m1(g2) b1； 2, . . . ,iHj (gN) b1；N
[0034] (10)
[0035] m2 (T) ：m2 (g:)b2； 1 ；m2 (g2)b22,...,m2 (gN)b2；N
[0036] 式中，焦元0,rG0 ;bv;i为两组方向矩阵BV;NX1的组成元素；mv(gi)表示两种情 景下PQMi的方向判定可信度。
[0037] 由于融合数据带有符号特性，传统D-S证据组合规则失效。依据经典组合公式，改 进后的组合规则遵循以下关系：
[0040] 式中，m(P)为融合后的基本信度分配函数，其焦元Pe0 ;KT为冲突因子。
[0041] 4、扰动源定位决策。定义融合后的扰动方向判定矩阵为MNX1，其组成元素为m(P)， 通过矩阵乘法运算得到基于证据融合的扰动定位矩阵C\X1:
[0042] C，LX1=ALXN*MNX1 (12)
[0043]矩阵C\X1中的各元素值c'」蕴含着系统PQDS位置信息，其唯一最大值元素c'> =max{C'j，j= 1，2,…，L}对应的PQM所在线路Ljm即为目标配电网中的PQDS所在线段。
[0044] 5、扰动源定位结果的可信度评估。为评估扰动源定位结果的可信程度，提出基于 多证据源间的一致性指标进行某次定位结果的可靠性评价。设{yi，y2，...，yN}为0、r相 同焦元组成的集合，〇(yk)、r(yk)为其对应的基本信度值，则评价函数Hu:
[0046] 依据评价函数Hu，可按照如下规则进行扰动源定位结果的可信度评估：Hi;j越 大，则表示该次扰动源定位结果可信度高；相反，Hu越小，则定位结果可信度越低，且当Hi;j彡0. 7时，则认为定位结果可信度不高。
[0047] 本发明的有益效果主要表现在：1、构建了表征影响扰动方向判别可靠性的多种因 素的可信度函数；2、采用D-S组合规则融合不同证据源获得的扰动方向判别可信度矩阵， 最后得到综合的扰动方向判别结果；3、基于证据一致性准则实现扰动源定位结果准确性的 评估。4、为实现在部分监测信息有误情况下的扰动源精确定位，提出了一种基于证据理论 的电能质量扰动源定位方法。
【附图说明】
[0048] 图1为本发明方法的具体实施流程图。
[0049] 图2为一个9节点辐射型配电网的拓扑结构图。
[0050] 图3为PQM前向区域与后向区域划分图。
【具体实施方式】
[0051] 下面结合实施例及附图对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不限 于此。实施例中基于证据融合理论的PQDS定位方案的总体框图如附图1所示，包括以下步 骤：
[0052] 1、确定系统覆盖矩阵\XN及方向判定矩阵BV，NX1。在含有L条线段、N个PQM的配 电网络中，可分别构建用以表征所有线路与PQM位置关系的覆盖矩阵\XN，以及用以表征系 统中某位置发生扰动事件时所有监测点PQM依据扰动功率和扰动能量这两种不同扰动方 向判据实现的扰动方向判定结果的方向矩阵\NX1。\XN和BV，NX1中各元素a^和bv;i的赋 值原则如式（1)、（2)所示。
[0053] 2、构建表征扰动方向判定结果各影响因素的可信度函数。定义PQM方向判定信息 "可信度"概念，分别构建表征多种可信度分项函数指标，用以描述扰动信号强弱、扰动电流 特征、分布式电源接入以及虚拟PQM状态估计误差等各种因素在不同情景下对扰动方向判 定结果可信度的影响程度，从而实现各监测点方向判定过程及结果的模糊量化。
[0054] 步骤201，构建表征扰动信号强弱的方向判定可信度函数。扰动信号特征量的强弱 程度，可由监测点所测得的扰动信号特征量与系统稳定时信号特征量的相对比值来体现。 据此，如式（3)所示构建表征扰动强弱的方向判定可信度Yi。
[0055] 步骤202,构建表征扰动电流特征的方向判定可信度函数。不平衡扰动源引起的扰 动在影响系统三相平衡度的同时，还会存在一定的零序电流，其幅值大小与该PQM相对于 扰动点的位置密切相关：若扰动点位于PQM的后向区域，则检测到的零序电流幅值较大；若 扰动点位于PQM的前向区域，则零序电流较小。据此，如式（4)所示构建表征不平衡扰动时 扰动电流特征的方向判定可信度Sp
[0056] 步骤203,构建表征扰动能量波动特征的方向判定可信度函数。扰动源定位时，DE 波动特征从某种程度上间接反映了该点扰动方向误判的可能性。拟定以下扰动方向判定原 贝1J:若DE波形初始峰值与最终值符号不同或者DE符号时刻变化，则该监测点扰动方向判定 结果可信度降低。据此，如式（5)所示构建表征扰动能量波动特征的方向判定结果可信度 9i〇
[0057] 步骤204,构建表征虚拟PQM点状态估计误差的方向判定可信度函数。由于状态估 计误差引入，虚拟PQM点的扰动方向判定可信度可能降低。据此，如式（6)所示构建表征虚 拟PQM点的方向判定结果可信度| it)
[0058] 3、基于证据融合理论的PQDS自动定位。D-S证据理论具有处理不确定信息的能 力，基于D-S证据理论的PQDS定位，组合依据扰动功率和扰动能量这两种不同判据各自获 得的不确定扰动方向判定信息，使得扰动源定位更准确、可信。
[0059] 步骤301，构建目标识别框架。设目标配电网有N个PQM，给每个PQM配置一个编 号形成由数组&构成的识别框架?，如式（7)所示。
[0060] 步骤302,构建基本信度分配函数。从yi、Si、Ii多个角度综合考虑，构建 综合的可信度函数。考虑两点：由于在定位由不平衡扰动源引起的扰动时Si才能参与信度 配置，此时Si、0i可能出现交集造成重复的概率下降，因此对si、0i进行平均概率处理，以 避免信度急速减小；为避免出现Yi大于1的情况，采用最小值函数处理方式。据此，如式 (8) 所示构建综合可信度函数W(i)。
[0061] 按照基本信度分配函数定义，将W(i)归一化后得到新的可信度函数w(i)，则如式 (9) 所示可得基本信度分配函数m(gi)。
[0062] 步骤303,扰动方向判定可信度组合。采用扰动功率和扰动能量两种方向判据，一 种方向判定判据对应一个基本信度函数分配，可分别定义两种情景下的基本信度分配函数 mv，以及对应两组方向矩阵BV，NX1。这样，如式（10)所示可得到两组具有符号特性的扰动方 向基本信度分配值叫(0)、m2 (r)。
[0063] 由于融合数据带有符号特性，传统D-S证据组合规则失效。依据经典组合公式，改 进后的组合规则如式（11)所示。
[0064]4、扰动源定位决策。定义融合后的扰动方向判定矩阵为MNX1，其组成元素为m(P)， 通过如式（12)所示矩阵乘法运算得到基于证据融合的扰动定位矩阵C\X1。C\X1中的各 元素值c'」蕴含着系统PQDS位置信息，其唯一最大值元素c'jm=maX{c'」，j= 1，2,…，L} 对应的PQM所在线路Ljm即为目标配电网中的PQDS所在线段。
[0065] 5、扰动源定位结果的可信度评估。为评估扰动源定位结果的可信程度，提出基于 多证据源间的一致性指标进行某次定位结果的可靠性评价。设{yi，y2，...，yN}为0、r相 同焦元组成的集合，〇(yk)、r(yk)为其对应的基本信度值，则可构建如式（13)所示评价函 数Hi;J。
[0066] 据此，可按照如下规则进行PQDS定位结果的可信度评估：Hi;j越大，则表示该次扰 动源定位结果可信度高；相反，Hu越小，则定位结果可信度越低，且当0. 7时，则认为 定位结果可信度不高。
[0067] 以拓扑结构如图2所示的9节点10. 5KV配电网系统为例进行仿真，进一步说明本 发明的实施过程。系统中实配7个PQM，2个虚拟PQM，且接入了一个分布式电源DG。通过 MATLAB/simulink仿真软件电力系统模块，搭建系统仿真模型。设置线路。为扰动点，分别 模拟单相接地短路、感应电机启动以及电容器投切三种典型的电压暂降扰动。
[0068] 按步骤2,分别计算单相接地、电容器投切、感应电机三种不同扰动的Yi、Si、 1以及融合后信度m(P)值，如表1所示。
[0069] 表1各类可信度值
[0071] 由于电容投切和感应电机启动均为平衡扰动源，因此，由电容投切和感应电机启 动引起的扰动，无需计算Si数值。
[0072] 按附图2所示配电网的结构信息和PQM布置信息，根据步骤1可得系统覆盖矩阵 如下：
[0074] 式中，数值±1分别对应各个PQM的后向区域与前向区域。以PQM3为例，展示根 据配电网潮流方向将整个网络区域划分为前向区域与后向区域的方法，如附图3所示。
[0075] 按照步骤4、5进行扰动源定位决策及评估定位结果的可靠程度，信度m(P)构成的 方向判定矩阵MNxi与覆盖矩阵A^xN相乘，并计算评价函数Hi;j得到基于证据融合的PQDS定 位方法的定位结果如表2所示。
[0076] 表2基于证据融合的PQDS定位方法的定位结果
[0078] 取评价函数Hu= 0. 7为分界点，若Hu〈0. 7则认为定位结果可信度不高。表2仿 真结果显示，在存在多处误判的情况下，本发明所提方法仍能对不同类型PQDS位置作出准 确的判断，且定位结果的可信程度很高。某些情况下，虽误判个数较多，但证据间的一致性 较高，使得Hu数值较高。
[0079] 如上所述，便可较好地实现本发明，上述实施例仅为本发明的典型实施例，并非用 来限定本发明的实施范围，即凡依本
【发明内容】
所作的均等变化与修饰，都为本发明权利要 求所要求保护的范围所涵盖。
【主权项】
1. 一种基于证据融合理论的电能质量扰动源定位方法，电能质量扰动源简称PQDS，包 括如下步骤： 步骤1、确定系统覆盖矩阵\XN及方向判定矩阵B V，NX1;在含有L条线段、N个电能质 量监测装置的配电网络中，电能质量监测装置简称PQM，分别构建用以表征所有线路与PQM 位置关系的覆盖矩阵\XN，以及用以表征系统中某位置发生扰动事件时所有监测点PQM 依据扰动功率和扰动能量这两种不同扰动方向判据实现的扰动方向判定结果的方向矩阵 BV，NX1，扰动功率简称DP，扰动能量简称DE ;其中，V = 1表示依据扰动功率判据；V = 2表示 依据扰动能量判据；B V，NX1*各元素 a jJP b v;i的赋值原则如式（1)、（2)所示；步骤2、构建表征扰动方向判定结果各影响因素的可信度函数；定义PQM方向判定信息 "可信度"概念，分别构建表征多种可信度分项函数指标，用以描述扰动信号强弱、扰动电流 特征、分布式电源接入以及虚拟PQM状态估计误差等各种因素在不同情景下对扰动方向判 定结果可信度的影响程度，从而实现各监测点方向判定过程及结果的模糊量化； 步骤201，构建表征扰动信号强弱的方向判定可信度函数；扰动信号特征量的强弱程 度，可由监测点所测得的扰动信号特征量与系统稳定时信号特征量的相对比值来体现；据 此，构建表征扰动强弱的方向判定可信度γi:式中，Ev⑴表示系统稳定时第i个监测点的信号特征量；Aev⑴表示PQMjjt动信号 特征量；V = 1表示取特征量为扰动功率DP ;v = 2表示取特征量为扰动能量DE ; 步骤202,构建表征扰动电流特征的方向判定可信度函数；不平衡扰动源引起的扰动 在影响系统三相平衡度的同时，还会存在一定的零序电流，其幅值大小与该PQM相对于扰 动点的位置密切相关：若扰动点位于PQM的后向区域，则检测到的零序电流幅值较大；若扰 动点位于PQM的前向区域，则零序电流较小；据此，构建表征不平衡扰动时扰动电流特征的 方向判定可信度Si:式中，Id(i)为监测点i的零序电流均方根值；bi表示PQMi处的扰动方向判定结果；β i 为Itl⑴与系统中所有监测点Itl⑴平均值的比值；a为常量，为使得51在[1~0. 9]区间 内一般取2. 2~2.5 ; 步骤203,构建表征扰动能量波动特征的方向判定可信度函数；扰动源定位时，DE波动 特征从某种程度上间接反映了该点扰动方向误判的可能性；拟定以下扰动方向判定原则： 若DE波形初始峰值与最终值符号不同或者DE符号时刻变化，则该监测点扰动方向判定结 果可信度降低；据此，构建表征扰动能量波动特征的方向判定结果可信度Θ i:(5) 式中，σ为可信度值，取值范围为〇. 5~0. 75 ^EtlQ)为第if监测点DE波形初始峰 值；DEk(i)为第i个监测点DE终值；sgn为符号函数； 步骤204,构建表征虚拟PQM点状态估计误差的方向判定可信度函数；由于状态估计误 差引入，虚拟PQM点的扰动方向判定可信度可能降低；据此，构建表征虚拟PQM点的方向判 定结果可信度Ii:式中，仏为置信度u对应的不确定度；X i、X2为虚拟PQM测点i依据测点z i、Z2的状态 估计结果；\(^)、为其对应的量测函数吨为其相对偏移量；f(d D为其对应的构造 函数； 步骤3、基于证据融合理论的PQDS自动定位；D-S证据理论具有处理不确定信息的能 力，基于D-S证据理论的PQDS定位，组合依据扰动功率和扰动能量这两种不同判据各自获 得的不确定扰动方向判定信息，使得扰动源定位更准确、可信； 步骤301，构建目标识别框架；设目标配电网有N个PQM，给每个PQM配置一个编号形成 由数组&构成的识别框架Θ : 0. Igi I i = 1, 2, 3,. . . , N} (7) 步骤302,构建基本信度分配函数；从yi、Si、Θ ξ i多个角度综合考虑，构建综合的 可信度函数；考虑两点：由于在定位由不平衡扰动源引起的扰动时Si才能参与信度配置， 此时Sp Qi可能出现交集造成重复的概率下降，因此对S i、Qi进行平均概率处理，以避免 信度急速减小；为避免出现Yi大于1的情况，采用最小值函数处理方式；据此，构建综合可 信度函数W(i):(8) 式中，min为最小值函数；μ为电压不平衡度系数，因系统正常电压不平衡度范围为 2%~4%，取μ = 0.04为界点； 按照基本信度分配函数定义，将W(i)归一化后得到新的可信度函数w(i);则基本信度 分配函数m(gi)(9) 步骤303,扰动方向判定可信度组合；采用扰动功率和扰动能量两种方向判据，一种 方向判定判据对应一个基本信度函数分配，分别定义两种情景下的基本信度分配函数mv， 以及对应两组方向矩阵^^^;这样，得到两组具有符号特性的扰动方向基本信度分配值 Iii1 (O)、m2 ( Γ ): Hi1 (0) :m1(g1)b1；1,m1(g2)b 1；2,. . . m2(r) . . . ,m2(gN)b2；N ( 10) 式中，焦元0, Γ e Θ ;bv;i为两组方向矩阵BV;NX1的组成元素；mv(gi)表示两种情景下 PQMi的方向判定可信度； 由于融合数据带有符号特性，传统D-S证据组合规则失效；依据经典组合公式，改进后 的组合规则遵循以下关系： 其中：式中，m(P)为融合后的基本信度分配函数，其焦元Pe Θ ;Κτ为冲突因子； 步骤4、扰动源定位决策；定义融合后的扰动方向判定矩阵为Mnxi，其组成元素为m(P)， 通过矩阵乘法运算得到基于证据融合的扰动定位矩阵C\X1: C Lxi - ALXN*MNX1 (12) 矩阵C\X1中的各元素值c' 含着系统PQDS位置信息，其唯一最大值元素 c' jm = maxlc'」，j = 1，2，···，?对应的PQM所在线路Ljm即为目标配电网中的PQDS所在线段； 步骤5、扰动源定位结果的可信度评估；为评估扰动源定位结果的可信程度，提出基于 多证据源间的一致性指标进行某次定位结果的可靠性评价；设{yi，y2,...，yN}为0、Γ相同 焦元组成的集合，〇(yk)、Γ (yk)为其对应的基本信度值，则评价函数Hi;j:(13) 依据评价函数可按照如下规则进行扰动源定位结果的可信度评估：Hu越大，则表 示该次扰动源定位结果可信度高；相反，Hu越小，则定位结果可信度越低，且当H 0. 7 时，则认为定位结果可信度不高。
【专利摘要】一种基于证据融合理论的电能质量扰动源定位方法，包括：确定系统覆盖矩阵AL×N及依据扰动功率和扰动能量两种判据实现的方向判定矩阵Bv,N×1；构建表征扰动方向判定结果各影响因素的可信度函数；基于D-S证据理论对两种不同判据各自获得的不确定扰动方向判定信息进行融合处理；基于融合后的扰动方向判定矩阵和矩阵算法进行电能质量扰动源定位决策；基于多证据源间的一致性指标进行电能质量扰动源定位结果的可信度评估。
【IPC分类】G06F17/50, G01R31/08
【公开号】CN104899353
【申请号】CN201510223195
【发明人】翁国庆, 王强, 黄飞腾, 张有兵, 谢路耀
【申请人】浙江工业大学
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2015年5月5日
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